股票与外汇市场尾部风险的跨市场传染研究

随着国际经济环境联系的日益紧密,防范尾部金融风险的快速扩散与跨市场传染成为了各国政府当局与学术界的重要议题.在此背景下,采用条件自回归风险价值模型,准确测度了全球45个主要国家(地区)股票市场与外汇市场的尾部风险.同时,从体制区间效应的角度进一步探讨在非线性框架下进行研究的合理性,深入考察各经济体内尾部风险跨市场的非线性传染.其次,从动态视角分析尾部金融风险在我国股市与汇市间的动态演变,以及美国金融风险的跨国传染情况.最后,基于多元多分位数条件自回归风险价值模型,具体量化了各经济体尾部风险传染的强度,并展开跨国、跨市场的比较与分析.在此基础上,针对加强我国系统性金融风险的防范体系及监管方向提出了若干建议,它将有助于改进系统性金融风险的测度指标、化解国际股票市场与外汇市场尾部风险的外溢冲击,为我国防范跨市场的交叉性金融风险、维护金融稳定提供理论分析与实证检验的参考依据.     

宏观金融风险与政府财政责任

宏观金融风险属于公共风险,其责任主体是政府,而微观金融风险属于个体(私人)风险,其责任主体是金融机构。中国的宏观金融风险仍处于发散状态,呈现出行业特性(风险业)与金融转轨风险“叠加”的特征。当前的金融改革既是防范宏观金融风险的战略举措,其改革本身也是宏观金融风险的重要来源。政府防范宏观金融风险需要改变“一事一议”的个案方式,迫切需要建立防范和化解金融风险、金融危机的应急反应机制,并把宏观金融风险纳入国家财政风险管理框架,以避免政府财政责任变为仅仅是事后买单。     

系统性金融风险跨市场传染机制研究——基于金融协调监管视角

基于格兰杰因果检验和网络分析法构建了我国金融市场关联性指标和风险溢出指标,并对两者进行比较分析,研究发现通过风险溢出指标能够更全面地刻画金融市场之间的风险传染机制．在此基础上,基于风险溢出指标,考察了我国主要金融市场间的风险传染机制,结果发现股票市场是我国金融风险的重要来源,且金融市场风险传染程度在金融市场异常波动期 间明显上升．为此,进一步选取了几个系统性金融风险较高的金融市场异常波动阶段,识别金融市场异常波动的风险来源,结合当时的监管政策,研究发现部分监管政策在控制特定金融市场异常波动的同时也加剧了市场之间的风险传染．本研究旨在厘清系统性金融风险跨市场传染机制,分析金融市场异常波动的影响以及相应监管政策效果,对我国防范系统性金融风险和加强金融协调监管具有重要的参考价值．     

浅谈金融风险中会计的防范作用

作为社会主义市场经济体系的一个重要组成部分,金融市场对整个市场体系的发展起着举足轻重的制约作用.所以,在实际的工作中怎样防范与化解金融风险,是金融界讨论的热点问题之一.本文主要探讨金融风险中会计的防范作用.具体从会计对金融风险的防范作用、通过会计控制构建防范金融风险的控制保障系统、金融风险的会计防范措施3个方面探讨金融风险中会计的防范作用.     

我国交叉性金融风险的形成机制及风险防范

随着我国金融业的迅速发展和金融创新步伐的加快,银行、证券、保险等金融领域的相互渗透不断扩大,交叉性金融产品逐步出现。单个市场或金融机构的风险将会通过这种交叉传递途径扩散到其他市场或金融机构乃至整个金融系统,形成交叉性金融风险。本文对交叉性金融风险的形成机制进行了系统研究,并在此基础上对构建全面的金融风险防范体系提出了相关对策。     

房地产金融风险判断及防范体系架构探究

房地产行业建设周期长,投入资金大,因此在运作过程中不可避免的存在多种风险。要保证房地产行业和房地产金融的长期稳定发展,必须采取有力措施化解风险。本文从我国房地产金融发展中存在的问题、房地产金融风险的判断及种类、如何防范和化解房地产金融风险进行了一系列分析。希望这些问题能得到高度关注,并采取相应解决措施。     

对金融体系构建金融安全预警系统的探讨

金融业是一个竞争异常激烈又存在高度风险的领域。我国目前正处在整顿金融秩序、深化金融改革的关键性阶段,金融风险日益凸现,且国内外金融风险的互动性逐渐增强,因而防范和化解金融风险,维护金融体系稳定尤其重要。从发达国家、地区银行的实践来看,风险管理贯穿于银行工作的全过程,所有工作以防范风险为核心,是银行持续经营和发展的真正竞争优势。加快建立一套严密高效的金融安全预警系统,不仅有利于指导商业银行认真做好风险的识别、量化、管理工作,还能够及时减轻经济和金融体系中的失衡。但目前尚无涵盖各个层面、宏微观相结合的预警系统,以全面反映金融机构的风险和金融体系的整体风险。     

大家观点

<正>徐忠:重视货币政策在维护金融稳定中的重要作用随着现代金融市场的发展,货币政策与金融稳定二者已经紧密关联,货币政策作为直接作用于金融体系,并经金融体系传导作用于实体经济的宏观调控政策,必须对金融周期、金融风险保持关注和警惕。做好防范化解金融风险工作、守住不发生系统性风险的底线,关键是要调节好     

金融风险与金融创新

金融创新与金融风险的防范和化解是动态依存的,两者的多重重复博弈的结果等于总体上的金融发展收益加上可控制或可忍受的风险水平和技术进步条件下的金融创新。金融创新在促进金融发展时若使用不当,会加大金融风险,因为创新促使商业银行改变经营策略,金融体系改变其构成,以及金融风险的隐蔽性更强,但如果能创新金融理念,并以金融技术创新和金融制度创新为主体,创造灵活实用的经营手段、金融工具和健全的金融法律制度,就一定能增强各金融机构防范和化解风险的能力并扩展其生存空间。本文试图提出金融创新与风险化解的动态依存理论假说,并以此来解释两者的矛盾运动和探求我国经济、金融的改革与发展路径。     

关于金融风险的发展与创新探讨

金融创新与金融风险的防范和化解是动态依存的,两者的多重重复博弈的结果等于总体上的金融发展收益加上可控制或可忍受的风险水平和技术进步条件下的金融创新。金融创新在促进金融发展时若使用不当,会加大金融风险,因为创新促使商业银行改变经营策略,金融体系改变其构成,以及金融风险的隐蔽性更强,但如果能创新金融理念,并以金融技术创新和金融制度创新为主体,创造灵活实用的经营手段、金融工具和健全的金融法律制度,就一定能增强各金融机构防范和化解风险的能力并扩展其生存空间。本文试图提出金融创新与风险化解的动态依存理论假说,并以此来解释两者的矛盾运动和探求我国经济、金融的改革与发展路径。     

分类管控下的债务风险与风险传染网络研究

防范化解重大风险,守住不发生系统性金融风险的底线是我国经济工作的重心之一。本文针对部门债务,从债务口径、债务结构和偿付风险3个层次深入研究了实体经济债务风险的关键问题,提出了分类管控我国债务风险的理论模型。从部门间债务的比较分析中,本文发现非金融企业债务在实体经济债务中具有极高的系统重要性,针对这一特点,我们构建了双层交易对手方风险传染网络模型。以江苏省和山东省产业债发行人担保网为样本,基于该模型研究了区域非金融企业间债务风险传染结构,并根据综合节点度与对外风险敞口两类指标识别出若干核心风险传染节点。研究发现我国非金融企业部门内的债务间存在较强关联性,是潜在的区域系统性风险源。本文认为,我国当前的宏观债务问题存在国情特殊性,应尽快建立符合中国国情的债务风险和压力分析评估体系,为防范金融风险提供分类施策工具。     

基于复杂网络的金融传染风险模型研究

随着金融创新向更广和更深层面发展,金融体系中的传染风险和系统性风险越来越大,对此类风险进行准确度量是有效宏观审慎管理的重要内容。本文基于复杂网络理论,采用模拟方法对金融传染风险模型进行系统研究。首先,借鉴复杂网络的Watts级联动力学理论,构建了基于随机网络的金融传染模型,其较大的网络连通度水平不仅为传染提供更多的传播渠道,而且抵消了风险共享的能力。其次,引入Gleeson和Cahalane(2007)的分析框架,探讨了计算预期违约银行节点规模的解析模型,并对Watts模型中各种参数对系统风险的影响效应进行测度。最终,形成一个包括网络模拟方法、模型解析结论,以及网络统计分析方法等较全面的计算算法工具集合。     

中国股市与国际股市的极值风险传导效应研究

本文针对股市中具有的部分典型事实构造股市指数损失的标准残差序列,并运用EVT对其极值尾部建模进而估计出股市指数的动态极值风险,然后基于Granger-Causality检验方法分析中国股市与国际上主要股市之间的极值风险传导效应。结果表明,在过去相当长时间内,中国大陆沪市与其它三个国际股市不存在风险传导效应而处于分割状态,但自2007年起,中国大陆沪市可以通过香港市场与其它国际股市进行极值风险传导;日本东京股市极值风险单向传导给香港股市,香港股市又单向传导给美国纽约股市;日本东京股市和美国纽约股市的极值风险存在明显的双向传导关系。     

多元随机风险传染模型及沪铜场内外风险传染实证

为了更合适的度量金融市场间风险传染整体效果,本文通过理论分析构造了风险传染方程,其风险传染项相比已有的系数风险传染项与协方差时变风险传染项更具实际意义,并借鉴多元GARCH建模原理建立了结合均值溢出、波动溢出与风险传染项的多元随机风险传染模型,设计了模型的MCMC迭代求解算法,满足解的完整性。最后,运用模型对沪铜场内外风险传染现象进行了实证,实证结果不仅验证了一系列已有研究结论,同时还给出了一些符合期货实情的新结论,如金融市场间风险传染类似金融市场波动存在集聚效应、沪铜与沪铝市场存在风险传染交替变化现象、市场行情的变化能提前反映于风险传染效果中等。这也充分表明新模型的有效性、实用性以及优越性。     

基于复杂网络的信用风险传染模型研究

本文从信用风险持有者的心理和行为角度对信用风险传染过程进行了分析,通过引入信用风险传染的主体行为因素,建立了信用风险传染的网络模型。借助严格随机占优理论,分别探讨了社会网络中个体之间的关联关系、个体的风险态度、个体的风险抵御能力、金融市场监管者的监控强度和个体的网络结构特征对信用风险传染的影响机制,通过仿真实验进一步验证理论推到的正确性,并直观地刻画了信用风险传染的内部性和外部性对信用风险传染行为及其演化的影响。     

企业家社交关系对关联信用风险传染影响的研究——基于双层网络视角

关联信用风险是指某些企业违约,导致与其存在关联关系的企业违约或违约可能性增大的这类信用风险。企业家的社交关系会影响企业之间关联信用风险的传染效应。本文利用双层网络刻画企业家和企业所形成的耦合网络,分析企业家的社交关系对关联信用风险传染的影响路径,构建双层网络中关联信用风险的传染模型,并考察企业家社交网络和双层网络的结构等因素对关联信用风险传染效应的影响。研究结果表明：企业家的社交关系是影响关联信用风险传染的重要因素;企业家社交-企业关联双层网络的拓扑结构也会影响关联信用风险的传染效应;提高双层网络的相似度,可以抑制关联信用风险在关联企业网络中的传染。本文的研究进一步拓展了信用风险的研究视角,为银行等金融机构对信用风险的提供科学的决策依据。     

动态尾部金融网络结构与传染性度量

基于Lasso高维分位数回归模型,本文构建了中国金融系统的尾部网络结构,并定义了总体网络以及行业间、行业内和金融机构间等多层金融网络的尾部风险传染度,解构其传染机制与关联特征,评估各机构双向系统重要性(接收端和发射端)。同时,本文提出了一个最优滚动窗宽选择标准方法,以优化滚动样本技术下的动态网络结构。结果表明,所有层级尾部风险传染效应(总体系统、行业间、行业内和机构间)在经济金融极端困境时期,呈现明显增强及剧烈震荡特征,2015年中国股灾期间尤甚。跨行业传染效应日益严峻,银行与保险间表现出较强关联性,房地产机构与其他金融机构间均表现出较高传染性,跨业监管值得关注。接收与发射最多尾部风险传染的金融机构仍然是银行与证券类机构。系统中超过50%的金融机构倾向于接收风险传染,一旦出现系统性冲击,整个金融系统的稳定性将遭受重创,因此,应加强此类机构应对外界冲击的能力。此外,基于新滚动窗宽选择标准法的动态模型的估计性能明显优于传统方法。研究结论有助于理解中国金融系统的网络结构和传染机制,对宏观审慎监管体系的建立提供了依据。     

保险业在金融系统性风险传染路径中起到“媒介”作用吗？——基于金融市场尾部风险传染路径的实证分析

2008年金融危机之后,保险业固有的不会产生系统性风险的传统认知被打破。关于保险业在金融系统性风险传染路径中的角色定位,本文从其业务特点和风险传染特点出发,首次提出"媒介"作用的猜想并进行实证研究。本文沿用当前主流研究方法,利用尾部风险的传染网络来研究其媒介作用的大小。本文选取了包括6家上市保险机构在内的34家金融机构,研究区间跨度为2011到2018年。根据金融市场数据"厚尾"和"非对称性"特征,文章首先采用AR-（GJR）GARCH-Skew-t模型对股票收益序列进行处理,然后根据Copula函数,计算尾部相依度,再通过最小生成树和阈值方法构建金融市场的风险传染网络。本文还通过构建保险业媒介中心度来探究其媒介作用的程度。实证结果表明：（1）在金融市场风险传染网络中,保险业起到连接银行市场和证券市场的重要媒介作用;（2）保险机构中又以多元化经营的中国平安的风险传染作用最强,其次是中国人寿。（3）银行市场中的兴业银行和保险市场的联系最紧密,证券信托市场则是中信证券、广发证券等。研究明确了风险传染的路径和关键性节点,为制定更具针对性的系统性风险监管措施提供了参考。     

外部冲击视角下中国银行业和房地产业风险传染性测度

利用基于极值理论的VAR模型和CD模型,在检验了银行业及房地产业个体机构风险水平的基础上,研究了2个行业内及行业间的风险传染情况,并将房地产业与银行和其他行业间的风险传染特征进行比较。结果表明,房地产业发生风险的概率较大,危机后房地产业和银行业之间的传染性显著增加,并且银行业与房地产业之间的风险传染概率明显高于银行业与其他行业之间的风险传染概率。据此,提出了一系列政策建议,以增强对风险传染的防控能力。     

“Birds of a Feather” Fail Together: Exploring the Nature of Dependency in SME Defaults

This article studies the effects of incorporating the interdependence among London small business defaults into a risk analysis framework using the data just before the financial crisis. We propose an extension from standard scoring models to take into account the spatial dimensions and the demographic characteristics of small and medium‐sized enterprises (SMEs), such as legal form, industry sector, and number of employees. We estimate spatial probit models using different distance matrices based only on the spatial location or on an interaction between spatial locations and demographic characteristics. We find that the interdependence or contagion component defined on spatial and demographic characteristics is significant and that it improves the ability to predict defaults of non–start‐ups in London. Furthermore, including contagion effects among SMEs alters the parameter estimates of risk determinants. The approach can be extended to other risk analysis applications where spatial risk may incorporate correlation based on other aspects.