互联网金融与收入波动:来自中国家庭的证据

快速发展的互联网金融深刻影响着中国经济发展、社会变迁和人民生活.越来越多的家庭选择参与互联网金融市场,但互联网金融是否真正减少了收入波动,抑或使家庭暴露于风险之中?本文基于2017年中国家庭金融调查数据(CHFS)研究发现,互联网金融参与对提高家庭总收入具有积极影响,但同时也增加了家庭总收入波动,致使收入风险显著增加.但总体上,参与互联网金融市场单位风险的收益上升.进一步研究发现,互联网金融影响了家庭投资性收入、工资性收入和转移性收入.对于有工商业经营的家庭,互联网金融提高了家庭的网络销售概率,促进了家庭创业,显著增加了家庭经营性收入及其波动.本研究可为规范互联网金融市场发展,防范家庭收入风险提供参考.     

互联网金融的健康发展与风险管理

互联网金融是指以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具,实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。互联网金融不是互联网和金融业的简单结合,而是在实现安全、移动等网络技术水平上,被用户熟悉接受后(尤其是对电子商务的接受),自然而然为适应新的需求而产生的新模式及新业务,是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。本文对互联网金融相关问题进行了分析。     

互联网金融十大生意模式

互联网金融是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具而产生的一种新兴金融模式,主要包括第三方支付平台模式、P2P网络小额信贷模式、基于大数据的金融服务平台模式、众筹模式、网络保险模式、金融理财产品网络销售等模式。随着互联网和大数据的发展,互联网金融企业崛起对传统金融业的多个领域形成冲击,并向金融业的核心领域拓展。互联网金融是依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具而产生的一种新兴金     

社交网络、 投资者关注与股价同步性

随着以微博、微信为代表的社交网络信息平台在中国的崛起,形成了新媒体时代下信息资讯生成与扩散的完整传播链条,深刻地影响着金融市场参与主体的学习认知习惯、投资决策理念、交易行为模式,最终影响不同金融资产的价格波动规律.本文在新媒体时代情景下,以社交网络信息披露与传播平台为切入点,基于信息关注度、信赖度、更新频率等三层维度,构建社交网络微博信息质量指标体系,研究社交网络信息质量与股价同步性的内在关联关系.研究表明:微博信息质量与股价同步性有着显著的高度负向线性关联性,并且呈现出非线性U型关系.即随着社交网络信息质量水平的提升,股价同步性逐渐降低到达最小值,而后又逐渐提高.研究结论为证明上市公司社交网络微博平台对股价同步性有较强影响力,提供了中国金融市场的证据.     

社交网络、投资者关注与股价同步性

随着以微博、微信为代表的社交网络信息平台在中国的崛起,形成了新媒体时代下信息资讯生成与扩散的完整传播链条,深刻地影响着金融市场参与主体的学习认知习惯、投资决策理念、交易行为模式,最终影响不同金融资产的价格波动规律． 本文在新媒体时代情景下,以社交网络信息披露与传播平台为切入点,基于信息关注度、信赖度、更新频率等三层维度,构建社交网络微博信息质量指标体系,研究社交网络信息质量与股价同步性的内在关联关系． 研究表明: 微博信息质量与股价同步性有着显著的高度负向线性关联性,并且呈现出非线性 U 型关系． 即随着社交网络信息质量水平的提升,股价同步性逐渐降低到达最小值,而后又逐渐提高． 研究结论为证明上市公司社交网络微博平台对股价同步性有较强影响力,提供了中国金融市场的证据．     

浅谈互联网金融对传统银行业的挑战

如果说2013年是互联网金融的元年,那么2014年则是互联网金融快速发展的一年。随着互联网金融的扩张和深入,其对传统银行业的影响也在逐步加强。本文首先从互联网金融的定义探讨,分析其特征,并指出互联网金融对传统银行业在支付中介、信用中介以及信息中介这三个职能上的挑战。     

基于社交网络的P2P借贷信用风险缓释机制研究

本文以信息经济学和博弈论为基础,建立信息不对称的理论模型,从事前、事中、事后三个环节分析P2P借贷信用风险成因,讨论社交网络缓解信用风险的机制及其作用条件。研究表明,引入社交网络后,社交网络的事前信息获取机制、事中连带责任机制和事后违约约束机制构成社交网络独特的信用风险缓释机制。连带责任、动态激励、监督强度、违约约束制裁大小、违约约束强度以及对社交信息的挖掘是决定社交网络风险缓释水平的重要因素。当社交网络信息可以实现借款人风险甄别或借款人社交账户可作为充足"虚拟抵押品"时,社交软信息可有效缓解征信不完善导致的事前逆向选择;引入社交朋友关系后,连带责任带来的隐性契约有效缓解缺乏监督机制导致的事中道德风险;社交网络的社会制裁可有效缓解缺乏违约约束导致的事后道德风险,尤其配合停贷威胁的动态激励时其风险缓释作用更为显著。拆解社交网络如何对信用风险产生影响的"理论黑箱",提出了社交网络信用风险缓释机制的理论框架,为如何运用社交网络进行风险控制提供理论支持。     

网络金融风险的监督模式构建

目前网络金融存在很大风险,其监管体系并不完善;风险管理和行业协调并不理想;网络金融发展和目前风险管理模式并不合适等问题,严重制约着网络金融的发展。本文从网络金融和金融风险具有的特点出发,分析网络风险存在的问题,并寻找网络风险监管模式的构建。     

网络社会互动与金融市场参与——来自某互联网证券交易平台的证据

本文基于某互联网证券交易平台的用户数据,识别用户在平台上的“关注”行为,实证检验了网络社会互动对互联网金融市场参与和投资表现的影响。本文发现“关注”行为会显著提高投资者参与互联网金融投资的概率,且这一影响在非金融从业、低资产规模、以投机为目的的交易者中更为明显。机制分析表明,社会互动通过提高投资者关注从而提高其金融市场参与概率是“关注”行为影响投资概率的可能机制。相应地,本文发现在社会互动诱导下参与金融市场的投资者,其短期投资收益率更低。文章进一步讨论“关注”行为的外生来源,发现新股申购事件这一外生冲击会显著激发用户“关注”行为,但影响效果在长期存在反转。本文揭示了互联网证券交易平台特有的社区属性可以显著提高投资者“关注”和金融市场参与,但同时吸引了缺乏经验的、非理性的交易者进入,放大短期市场波动。本文结论为提高我国提高金融市场参与、推动互联网金融健康发展提供了重要启示。     

基于风险与双渠道的全球供应链"超网络"均衡优化模型研究

在电子商务环境下,提出并分析了全球供应链"超网络"结构的概念、特点与功能.建立了包含传统分销(physical channel)和网络分销(internet channel)双重渠道、考虑供应风险(supply side risk)和需求风险(.demand siderisk)优化的、包含制造商、零售商和顾客在内的三层全球供应链"超网络"结构拓扑模型.运用有限空间变分不等式理论分析了三层决策主体各自的交易行为与多目标(利润最大化与风险最小化)最优化条件.推导出全球供应链"超网络"系统的均衡优化模型,并给出具体的算例进行求解.     

基于融资需求的损失厌恶零售商订货策略及供应链协调

传统的供应链文献研究都假设了供应链系统中有足够的营运资本可供零售商或供应商融资,然而在管理实践中供应链运营经常面临着资金不足等短缺风险。本文在损失厌恶型零售商存在资金短缺的现实情形下,研究了基于融资需求的损失厌恶型零售商订货策略问题。研究发现,一旦零售商自有资金增加,其损失厌恶系数增大使得资本约束零售商的订货量增加;而一旦零售商的损失厌恶系数确定,银行融资利率增大,资金约束零售商的订货量减小。最后,构造了协调供应链的融资成本共担的协调机制,并通过对比分析刻画了融资利率水平能够影响供应链的运营决策,这也为供应链企业资本风险管理实践提供了很强的实践参考价值。     

Capital Mobility and Asset Pricing

We present a model for the equilibrium movement of capital between asset markets that are distinguished only by the levels of capital invested in each. Investment in that market with the greatest amount of capital earns the lowest risk premium. Intermediaries optimally trade off the costs of intermediation against fees that depend on the gain they can offer to investors for moving their capital to the market with the higher mean return. The bargaining power of an investor depends on potential access to alternative intermediaries. In equilibrium, the speeds of adjustment of mean returns and of capital between the two markets are increasing in the degree to which capital is imbalanced between the two markets, and can be reduced by competition among intermediaries.     

多国股票市场的高频波动相关性研究

本文通过建立包含马尔科夫机制转换结构的MS-MHAR-DCC模型，并选取世界上比较发达的国家和地区股票市场的高频日内交易数据为样本，对多个股票市场波动相关性进行研究。通过引入包含马尔科夫结构的外部随机矩阵，本文识别出金融市场波动相关的截断时期，正态分布设定下相比在t分布设定下识别的截断时期更多且持续时间更长。在模型的截断时期内，多个股票市场的波动相关结构主要受到正向冲击，即在截断时期内的波动相关性大于平常状态的波动相关性。本文还发现，相同地域的股票市场间的动态波动相关性在大部分时期内表现为较强的正相关；美国股票市场和其余5个国家股票市场波动的动态相关性在大部分时期都表现为较强的正相关，表明美国作为全球巨头在世界金融市场波动的引导作用。     

中国原油期货动态风险溢出研究

本文首次量化分析了我国原油期货与国际基准原油、上证指数以及人民币汇率之间的风险溢出关系。通过构建收益率和波动率的静态和动态网络,本文对我国原油期货与国内外市场之间的信息流向的强度、方向和动态性进行了初步的探索。研究发现,我国上市的原油期货与国际基准原油之间的信息关联密切,与股票市场以及汇率市场之间的关系相对较弱。同时,在构建的原油-股票-汇率系统中,我国原油期货处于信息的接收方,国际油价波动信息对我国原油期货市场存在明显的正向冲击作用。     

基于非参数Copula-CVaR模型的碳金融市场集成风险测度

我国商业银行等金融机构在参与国际碳金融业务时面临复杂多变的市场环境,其风险评估及预警体系的构建需考虑风险因子的多源性与相依性,对碳金融市场集成风险进行科学测度具有重要意义。本文采用非参数核估计方法确定碳金融市场价格波动与汇率波动两类风险因子的边缘分布,并通过拟合优度检验选择最优Copula函数准确刻画风险因子之间非线性、动态的相依结构,实现对集成条件风险价值CVaR的有效测度。通过Kupiec回测检验及对比各类传统风险测度方法的优劣,发现非参数Copula-CVaR模型能够弥补传统风险测度方法在度量多源风险因子相依性时存在的局限性,避免参数法确定边缘分布时可能出现的模型设定风险与参数估计误差,充分考虑尾部风险,为碳金融市场集成风险测度提供新思路。     

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。     

企业融资约束与创新绩效:人力资本社会网络的视角

企业融资约束对创新绩效具有重要的影响作用。现有相关研究对企业融资约束与创新绩效之间可能存在的、更为复杂的非线性关系考虑不足，同时偏重从企业外部宏观的角度提出缓解二者之间消极关系的方法，不利于企业能动性的发挥。本文通过结合领英（LinkedIn）在线简历大数据和国泰安（CSMAR）上市企业相关数据，实证研究了我国上市企业融资约束与创新绩效之间存在的复杂关系以及人力资本社会网络在其中发挥的重要作用。研究结果表明，企业融资约束与创新绩效之间存在显著的倒U型关联，企业中高层管理者、科技人才的流动所形成的人力资本社会网络对企业融资约束与创新绩效之间的关系存在显著的积极调节作用。研究结论延续和深化了企业融资约束与创新的相关研究，并进一步丰富与拓展了人力资本社会网络在企业行为研究中的应用。     

基于CAViaR模型的沪深300股指期货隔夜风险研究

期货隔夜风险的防范历来是投资者关注的热点,本文以沪深300股指期货为研究对象,采用CAViaR模型对普通隔夜风险进行度量,同时还采用新建的CAViaR-EVT模型对极端隔夜风险进行预测,全面地分析了多头VaR和空头VaR在不同分位数的动态变化特征,最后采用Kupiec似然比检验和动态分位数检验对模型进行后测检验。实证结果表明,隔夜收益序列具有右偏、无长期记忆性和尖峰厚尾等典型特征;CAViaR模型对股指期货的普通隔夜风险具有优异的预测能力,其中AS模型的预测效果最好;加入极值理论后,CAViaR-EVT模型同样能很好地刻画极端分位数下隔夜风险的动态演化过程,且其预测结果比EVT和GARCH-EVT模型要更合理。     

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。     

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。