房地产贷款损失与银行间市场风险传染——基于金融网络方法的研究

本文利用金融网络方法构建完全连接和中心-边缘结构的银行间市场网络,研究由房地产贷款损失引发的银行间市场风险传染的动态过程及影响因素。研究表明:若不考虑银行间关联,我国单个银行抵御房地产贷款损失能力较强;若考虑银行间关联,则相同程度的房地产贷款损失会引发大规模的银行风险传染;中心-边缘结构的银行间市场网络更易发生大规模风险传染;与大银行相比,小银行的破产受房地产贷款损失的直接冲击较小,受银行间风险传染的影响较大。     

基于核心-边缘网络的中国银行风险传染

采用核心-边缘网络刻画我国银行间市场的网络结构,结合各银行同业往来资产和负债信息构建风险传染模型,对单个银行倒闭以及资产价格泡沫破灭两种情况下的传染过程进行模拟.研究发现,近年来我国银行系统的抗风险能力不断增强,但在所有银行中中国银行的风险传染程度最严重,应该加强对系统重要性银行的重视.同时,防范银行危机的关键在于控制资产价格泡沫,在合理的资产价格水平下,外界冲击难以对银行系统的安全性构成威胁.     

不同网络结构下银行间传染风险研究

基于复杂网络理论,研究了银行间市场随机网络、小世界网络和无标度网络中银行间传染风险特征及其差异.首先构建了银行间市场有向随机网络、小世界网络和无标度网络,进而通过描述银行资产负债表建立了银行间传染风险分析模型.最后,在银行分别为同质和异质下模拟分析了随机性冲击和选择性冲击下传染风险特征.研究结果表明:随机性冲击与选择性冲击造成的传染风险效应与网络结构以及遭受冲击银行数目密切相关;在三种网络结构下,冲击在小世界网络中造成的传染风险效应最大,在无标度网络中最小.该研究结果意味着:在此三种网络结构下,银行间市场无标度网络面对冲击具有最高的稳定性.     

我国系统重要性银行评估:网络层次结构视角北大核心CSCDCSSCI

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.     

基于网络视角的银行业系统性风险度量方法

网络模型已经成为研究银行系统性风险的重要方法。然而现有研究忽视了银行系统性风险的小概率特点,同时也缺少度量银行系统性风险的统一标准。为此,本文提出了基于网络模型的银行系统性风险度量方法:银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。首先,本文采用蒙特卡洛模拟方法,模拟银行外部冲击造成银行间网络损失的大样本。在银行间网络损失大样本中,估计银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。这两个测度能够捕捉到银行间网络损失的尾部特征,解决了对比随机冲击结果无法反映银行系统性风险的问题。其次,在模拟实验中,本文利用真实银行间网络结构参数,对模拟的三种银行间网络进行校准,保证了研究结论真实性和可靠性。最后,在模拟实验中发现:(1)外部冲击会引发违约传染的连锁反应,并导致银行间网络损失分布从近似正态分布转变成尖峰厚尾分布,最后变成双峰分布。(2)网络集中度越高发生违约传染连锁反应的概率越小,但是传染的破坏力会更大。(3)银行间网络的潜在传染作用会极大的放大银行系统的风险,而且违约传染效应是呈指数增长的。     

银行间资产清算顺序优化与风险传染免疫机制

银行间交叉持有同业存款时,风险共担和传染是可能的。银行间市场结构的不同会对风险共担和传染产生影响,本文采用三阶段流动性偏好模型的一般分析框架,讨论了应对危机时银行微观层面的资产清算顺序的异同对于银行系统脆弱性的不同影响,并从合作博弈的视角探讨了"货币池"风险免疫的可能性。研究发现:在不存在银行资产信息不对称的条件下,当问题银行流动性波动足够大(ε>ε) ,银行间风险传染可能难以避免,而当流动性短缺ε在区间[ε,ε]内,银行间的合作博弈效果最优,风险传染可以在很大程度上避免。银行间市场的"货币池"免疫结构模式可以实现风险分担和防范银行间风险传染,从微观层面提供了一种银行间市场危机传染的内生免疫机制。     

我国系统重要性银行评估：网络层次结构视角

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．     

网络结构与银行系统性风险

建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还提出了一种构造无标度网络的方法.通过仿真模拟,研究发现集中度越高的网络由于传染而倒闭的银行数量越多.但是,当基础违约的银行数量不多时,网络集中度越高,由于传染而倒闭的银行的总资产越少.此外,在集中度高的网络中大银行倒闭引发违约传染的可能性和影响力都会大于集中度低的网络.而小银行引发传染的可能性远低于大银行,但是小银行倒闭达到一定规模时,可以引发大银行传染倒闭.     

基于资产负债表关联的银行系统性风险研究

应用61家银行2009年年报数据对基于资产负债表关联的银行间市场双边传染风险进行研究,从信用违约和流动性风险角度对传染路径和资本损失进行估测,并深入分析银行间市场的不同结构对传染效应的影响,此外,本文还应用负二项式计数模型对系统重要性银行和易被传染银行的微观特征进行实证检验.研究得出:(1)在“完全分散型”市场结构假设下,我国银行间市场传染性风险极小;当考虑交易主体集中度并假设“相对集中型结构”时,系统性风险和传染效应将上升;当考虑违约风险和流动性风险联合冲击时,资本损失和风险传染的范围显著扩大.(2)大型国有银行处于银行间资本流动的中心环节,尤其中国银行和工商银行是传染风险发生的重要诱导来源.(3)影响银行在拆借市场中系统重要性的因素有银行类型、资产规模和风险头寸;而影响银行易受传染性的因素有银行类型、资本充足状况和风险暴露程度.     

银行间债务网络流动性差异对风险传染的影响

在度量系统性风险方面,银行间的流动性差异可能比“规模大”和“联系多”更重要.首先,本文从银行间网络角度,提出了一种商业银行流动性差异的检验方法.本文利用银行间贷款(网络的出度强度)和银行间借款(网络的入度强度)的幂律分布特征,度量银行间的流动性差异.实证研究发现,2012年~2014年,中国的大型商业银行流动性差异很大.其中,2014年大型银行的流动性需求最明显.其次,本文以真实银行间网络数据为基础,构造大型银行分别是流动性需求和流动性供给的两种网络,研究流动性差异对风险传染的影响.实验结果显示,处于流动性需求地位的大型银行的潜在风险传染破坏力,远远高于同等规模和联系的银行.这足以表明流动性地位应该是监管机构重点关注的系统性风险指标.本文的研究为监管机构提供了一种精准的系统性风险压力测试和情景分析方法.     

双渠道风险传染下银行系统稳定性分析

随着金融危机的频率和范围的不断扩大,银行系统性风险的研究越来越受到重视。针对银行业系统性风险,构建银行同业拆借（直接传染渠道）、银行共同持有资产（间接传染渠道）的双渠道风险传染网络模型。该模型引入了宏观经济波动带来的投资风险,并允许银行通过贬值出售资产来弥补流动性,这更真实地反映了银行系统的操作规则。研究结果表明,在各种经济因素波动情况下,平均储蓄量、储蓄的波动幅度、投资的收益率、存款准备金率以及储蓄利率等对银行系统稳定性的有较大影响,并进行了定量分析。该研究为定量研究宏观经济波动下银行系统性风险问题提供了方案,并为决策者和监管部门防范银行系统性风险提供了参考。     

银行投资组合多元化与系统性风险的关系研究

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。     

基于贝叶斯方法的中国商业银行同业借贷网络中系统风险研究

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。     

基于银行-资产双边网络模型的系统性风险及投资策略研究

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。     

一个金融集聚动因的理论模型

因为金融服务业与其它产业有较大差异,所以传统的产业集聚模型并不适用于分析金融集聚.将金融服务业看作是特殊的产业,从产业集聚的角度,引入空间的概念,建立体现金融服务业特性的两区域理论模型,以此来讨论金融集聚的产生动因和可持续性.通过建立金融集聚的理论模型,揭示了地理因素所导致的机会成本、规模效益、金融服务产业在经济中所占份额和金融信息量是金融集聚的决定因素,并且产业集聚能够促进金融集聚的发生.同时提出两个区域由于地理因素所导致的机会成本增加倍数的比值可作为衡量中心区域是否为信息中心的指标.     

基于相空间重构的同业拆借利率混沌特性研究

同业拆借利率在整个金融市场的利率结构中具有导向作用,因此对同业拆借利率波动的研究具有重要意义.本文基于相空间重构技术对我国银行间同业拆借利率进行了实证研究,通过关联维数和Kolmogorov熵这两个指数来研究我国银行间同业拆借利率的混沌特征.计算结果表明,银行间同业拆借利率具有混沌特性,这使得对同业拆借利率的长期预测成为不可能.     

金融危机10年来中国股市动态演化与市场稳健研究——一个基于复杂网络视角的实证

将复杂网络理论最小生成树（MST）算法和滑窗分析相结合，在2008年全球金融危机和2015年中国股市震荡的背景下，以2003年至2017年的上证A股收益率数据作为实证样本，构建股票市场动态关联网络，并从网络节点移除和连边变化两个角度出发，对其在不同时期的动态演化特征和市场稳健性质进行探讨。研究结果表明：网络结构整体上在金融危机之前和之后较为松散，而在金融危机和股市震荡期间则变得非常紧凑，节点的度分布和影响强度分布更加聚集。这意味着在金融危机和股市震荡期间，系统重要性公司的影响力持续增强，其股价的变化对其它公司将产生更为显著的影响；不同类型的事件对股市网络连通性和稳健性的影响程度不同，区域性事件（股市震荡）比全球性事件（金融危机）对市场的冲击更大；短期来看，金融危机和股市震荡对网络连边的稳健性并没有造成太大的冲击，整个研究时段网络的存活比率都维持在较高的水平。但随着步长的增加，网络的存活比率急剧下降，这意味着股市网络相关结构的长期稳健性是减弱的。     

BANK NETWORKS AND MONETARY POLICY TRANSMISSION

This paper argues that the existence of bank networks is important for banks' reactions to monetary policy. For the example of Germany, it is found that small banks access the interbank market indirectly through the large head institutions of their respective network organizations. The interbank flows within these networks allow smaller banks to manage their funds in a fashion that helps them in keeping their loan portfolio with nonbanks relatively unaffected after a monetary contraction. This implies that tests for a bank‐lending channel in countries with comparable bank networks should not rely on a size criterion only, and explains why several recent contributions have found a prominent role for banks' liquidity positions. (JEL: C32, E52, G21)