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中国房地产市场通过贷款违约及其与银行业之间的耦合作用等渠道影响银行部门风险.基于持有共同资产网络模型,考虑上述两种渠道引发的银行业系统性风险.时间维度而言,房地产贷款违约造成的直接风险远小于降价抛售带来的间接风险.空间维度而言,5家大型商业银行、招商银行、浦发银行等是系统重要性银行,华夏银行、广发银行和招商银行等是系统脆弱性银行,个人住房抵押贷款等是系统重要性资产.研究发现资产结构、银行结构和加权资产结构等是重要的风险因素,系统性风险错配指数可以刻画中国银行业系统性风险状况.通过耦合作用分析发现,银行业系统性风险同时也会对房地产市场形成冲击作用,两者风险的相互强化加剧了风险爆发程度. 相似文献
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中国房地产市场通过贷款违约及其与银行业之间的耦合作用等渠道影响银行部门风险.基于持有共同资产网络模型,考虑上述两种渠道引发的银行业系统性风险.时间维度而言,房地产贷款违约造成的直接风险远小于降价抛售带来的间接风险.空间维度而言,5家大型商业银行、招商银行、浦发银行等是系统重要性银行,华夏银行、广发银行和招商银行等是系统脆弱性银行,个人住房抵押贷款等是系统重要性资产.研究发现资产结构、银行结构和加权资产结构等是重要的风险因素,系统性风险错配指数可以刻画中国银行业系统性风险状况.通过耦合作用分析发现,银行业系统性风险同时也会对房地产市场形成冲击作用,两者风险的相互强化加剧了风险爆发程度. 相似文献
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通过改进性地引入最小密度法解构了我国银行间双边风险敞口矩阵,在此基础上运用密度估计构建了契合我国银行间网络层次结构的核心-外围模型,实证甄别了系统重要性银行,并研究了我国银行间网络关联性和系统性风险.研究表明:1)核心块动态组成作为系统重要性银行在我国银行业网络层次结构中发挥着重要作用;2)我国系统重要性银行规模随时间的变化呈现出“庞大无序-两极分化-多但有序”的三阶段特征,表明我国银行系统日渐稳定,但仍需重点关注系统重要性银行以防范系统性风险;3)金融动荡时期,系统重要性银行与其他银行的关联强度和关联权重下降,积极的监管措施会使不良关联特征得到明显改观.本研究可为逆周期宏观审慎监管、基于银行系统重要性的针对性监管提供有益参考. 相似文献
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我国金融机构的系统性金融风险评估——基于极端分位数回归技术的风险度量 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将极值理论引入到系统性金融风险度量中,通过极端分位数回归技术估计我国33家上市金融机构对金融系统整体的风险贡献,并识别出我国系统重要性金融机构。研究结果表明,我国金融机构的市场价值总资产收益率呈现明显的非正态分布特征,使用极端分位数回归技术可以更准确的度量尾部的风险联动性;银行类金融机构的系统性风险贡献水平最高且波动变化最大,系统性风险贡献排名前十的金融机构基本为银行类机构;证券类、保险类、信托类金融机构的风险贡献水平相对较低;通过与其他研究的对比发现,考虑到极端情形下的尾部风险联动性时,股份制商业银行对金融系统的风险贡献上升。本文的研究为系统重要性金融机构的宏观审慎监管提供了实证依据。 相似文献
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实体行业受到外部冲击时存在跨行业风险溢出效应,导致银行所持有的不同行业资产的损失之间存在较高相关性。本文首先基于LASSO-VAR构建行业风险溢出网络,准确刻画特定行业风险上升带来的行业间风险联动特征。然后,利用DBNM-BA模型构建跨行业风险溢出冲击下的“实体行业-银行系统”两层级风险网络,并分别识别两层级网络中导致银行业系统性风险上升的关键节点:系统重要性行业和系统脆弱性银行。本文实证研究表明:(1)若不引入行业风险溢出网络,我国银行业系统性风险被低估约57.78%。(2)系统重要性行业方面。行业间风险溢出特征对系统重要性行业分布具有显著影响,行业相对规模的影响显著性次之,行业贷款集中度的影响显著性最弱。(3)系统脆弱性银行方面。我国银行体系抗风险能力总体呈上升趋势。2015年之后,国有商业银行和股份制商业银行风险水平迅速降低,银行业系统性风险主要来源于部分城市商业银行与农村商业银行。本文为我国采取精准措施防范化解系统性风险提供科学参考依据。 相似文献
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2007年次贷危机的爆发,令系统性风险的度量受到了广泛关注,但是目前常用的度量方法存在多种问题,不能较好地反映金融业系统性风险的实时变化。本文提出一种新的系统性风险度量方法——危机条件概率(Conditional Probability of Crisis,CPC),将系统性风险定义为单个金融机构发生危机导致整个金融系统也陷入危机的概率,可以利用股票收益的下尾相关性计算得出。该方法概念清晰,较好地体现了系统性风险的内涵,并且可得到实时更新的系统性风险。实证基于中国49家上市金融机构的股票价格数据,得出了2007-2016年我国金融业及金融子行业系统性风险。结果显示:2014年下半年以来,中国整个金融行业的系统性风险呈明显上升的趋势,目前甚至已经显著高于次贷危机时期;证券业系统性风险在样本时间范围内一直呈显著上升趋势;银行业对金融行业的影响最大,证券业和保险业的影响力也在逐步上升。 相似文献
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通过改进性地引入最小密度法解构了我国银行间双边风险敞口矩阵,在此基础上运用密度估计构建了契合我国银行间网络层次结构的核心-外围模型,实证甄别了系统重要性银行,并研究了我国银行间网络关联性和系统性风险.研究表明:1)核心块动态组成作为系统重要性银行在我国银行业网络层次结构中发挥着重要作用;2)我国系统重要性银行规模随时间的变化呈现出“庞大无序-两极分化-多但有序”的三阶段特征,表明我国银行系统日渐稳定,但仍需重点关注系统重要性银行以防范系统性风险;3)金融动荡时期,系统重要性银行与其他银行的关联强度和关联权重下降,积极的监管措施会使不良关联特征得到明显改观.本研究可为逆周期宏观审慎监管、基于银行系统重要性的针对性监管提供有益参考. 相似文献
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金融机构现场评估是人民银行基于建立宏观审慎管理框架和关注系统重要性金融机构而启动的评估项目,主要评估金融机构特别是关注系统重要性金融机构的稳健性(脆弱性),以促进人民银行实施货币政策的有效传导与维护金融稳定。从亚洲金融风暴到美国次贷危机,再到目前欧洲主权债务危机,这一系列金融飓风的爆发凸显了对金融机构特别是关注系统重要性金融机构进行全面评估的重要性。 相似文献
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为了防范系统性银行危机的发生,我国于2015年推出了存款保险制度,该制度能否有效降低我国银行系统性风险是关乎金融稳定的重要现实问题.以我国存款保险制度的实施为契机,本文基于16家上市银行2010年第四季度~2017年第二季度的面板数据,首先,将金融机构间的关联网络和金融机构市值纳入到系统性金融风险的测度中,进而探讨我国存款保险制度对银行系统性风险的影响及其作用渠道.结果表明存款保险制度的实施显著提高了其他商业银行(中、农、工、建以外的商业银行)的系统性风险;存款保险制度主要通过影子银行渠道增加其他商业银行的系统性风险.本文的研究对于我国强化影子银行的宏观审慎管理、引入基于银行系统性风险的差别存款保险费率设计和完善系统重要性金融机构的评定,具有一定的借鉴意义. 相似文献
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为了防范系统性银行危机的发生,我国于2015年推出了存款保险制度,该制度能否有效降低我国银行系统性风险是关乎金融稳定的重要现实问题.以我国存款保险制度的实施为契机,本文基于16家上市银行2010年第四季度~2017年第二季度的面板数据,首先,将金融机构间的关联网络和金融机构市值纳入到系统性金融风险的测度中,进而探讨我国存款保险制度对银行系统性风险的影响及其作用渠道.结果表明存款保险制度的实施显著提高了其他商业银行(中、农、工、建以外的商业银行)的系统性风险;存款保险制度主要通过影子银行渠道增加其他商业银行的系统性风险.本文的研究对于我国强化影子银行的宏观审慎管理、引入基于银行系统性风险的差别存款保险费率设计和完善系统重要性金融机构的评定,具有一定的借鉴意义. 相似文献
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将中国金融板块细分为国有大型银行、全国性股份制银行、城商行、证券、保险和信托等6个金融子板块,并以2015年中国股市异动和2019年新冠肺炎疫情为研究背景,分析在两个场景下的不同时期内,6个金融板块间的风险相依关系及其动态演化。通过计算各板块间波动指数的互信息,构建金融板块风险相依关系网络,并使用最大生成树刻画该相依关系的核心结构。研究发现,在市场处于相对平静时期,银行类金融板块与非银行类金融板块二者彼此之间的风险关联较弱,处于相对割裂状态;在市场走势波动较大时,银行类金融板块与非银行类金融板块之间的风险关联程度增强,且保险板块成为重要的中间节点;在两个场景下的异动期和疫情期,国有大型银行板块和城商行板块分别成为最大的风险节点。 相似文献
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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。 相似文献
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本文以33家上市金融机构为研究样本,利用滚动窗口动态Copula模型对金融机构与金融系统之间相依关系的时变结构与时变系数进行双时变拟合,测度了金融机构的系统性风险溢出和贡献,从宏观、行业和机构层面分析了系统性风险贡献的影响因素。研究发现:证券类机构贡献了最多的系统性风险,而银行类机构对整个金融系统最具有潜在威胁性;金融机构与金融系统的相依结构决定了机构风险的外溢程度,而金融机构与金融系统之间相依程度以及系统自身波动性会显著影响整个系统的系统性风险;中国金融风险与财政风险之间存在相互转换的现象,化解系统性风险的根本办法是不断改善金融生态环境。本文可能的贡献有两点:第一,建立具有双时变特征的滚动窗口动态Copula模型,使模型设定和估计结果更接近真实情形;第二,从宏观、行业、机构三个层面分析机构系统性风险贡献的影响因素,这有助于从系统性风险产生的源头进行风险防控,供监管部门决策参考。 相似文献
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受近几年的国际金融危机及金融全球化的影响,对金融系统的系统性风险的研究已成为国内外学者的关注热点。考虑到当前基于"银行-资产-银行"间接传播渠道的相关研究相对匮乏,本文基于银行-资产双边网络模型来分析银行系统性风险。首先,使用中国47家上市银行2018年的资产负债表数据构建了中国银行系统的双边网络模型,研究分析各类资产遭受冲击时外部冲击、降价出售效应及银行所持有的各类资产占银行总资产的比例对银行系统性风险的影响。然后,引入系统性冲击方式,通过设置具有不同属性的两大类资产并生成四种冲击事件来构建银行的投资策略模型,从资产视角探讨银行最优的投资策略。研究发现,外部冲击与降价出售效应这两个产生系统性风险的影响因素在一定区间值时会产生叠加效应,使银行系统性风险急剧增加;五种资产类中,贷款类资产对外部冲击最敏感;分析发现在各类资产冲击下都未倒闭的所有银行的资产组合具有一定的相似性;进一步研究发现银行系统中存在着最优的资产组合,使得银行在稳定的同时能获取最大收益,并且资产负债比越大的银行其风险承受能力越强,从而可以选择更激进的投资策略来追求高收益。 相似文献
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首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明:(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。 相似文献
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本文针对银行双边风险敞口不可得的现实情况,利用贝叶斯方法,基于185家商业银行在2013年至2017年的资产负债表数据,在不同的网络结构设定下构建吉布斯抽样器,根据大量银行间同业资产及同业负债分布矩阵的样本,考察了每个商业银行在负面冲击后违约的概率及其分布。研究结果表明,银行同业借贷网络的结构能够显著影响银行的系统风险和违约概率。当网络连接概率处于中等水平时,冲击影响的范围最广;在完全网络结构下,风险分担的作用大于风险传染。总之,银行同业借贷既可以分担风险,也成为了风险传染的渠道,这种功能的转换取决于以下几类因素的相互作用:冲击的性质,例如冲击的规模,受冲击银行的数量以及冲击涉及的银行类型;清算时资产的贬值程度;银行自身资产负债表的特征。如果仅考虑银行同业借贷渠道,样本期内最稳健的银行系统是在2017年,而2014年的银行系统最脆弱。 相似文献
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在现代金融系统中,人们逐渐开始关注整个银行业的系统性风险而不仅仅是个体风险,而传统经济学中个体银行投资组合多元化理论对于系统性风险来说并不一定是有效的,因此对于银行投资组合多元化与系统性风险之间的关系仍需要深入研究。本文基于简化的金融市场,通过资产负债表刻画银行和资产之间的联系,构建了描述银行破产边界的数学模型,并以此为基础分别研究了银行个体风险、系统性风险、考虑拆借关系的系统性风险以及同时考虑减价出售和拆借关系的系统性风险之间的区别与联系,进而分析了银行投资组合多元化对不同风险的影响。最后,参考实际金融市场中的参数取值,对本文构建的模型进行了数值实验,研究结果表明:多元化会使银行的投资组合变得相似从而更容易引发系统性风险,资产减价出售和银行间拆借关系的存在同样会增加银行系统性风险,因而通过减少投资组合多元化和控制银行拆借比例等措施可以在一定程度上降低系统性风险的发生,这对于系统性风险的监管具有较高的参考价值。 相似文献