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。     

融合CDS网络的银行间信用风险传染模型研究

信用违约互换（Credit Default Swap，CDS）作为银行信用风险缓释的重要工具，也是信用风险传染的重要渠道。因此，考虑到CDS抑制效应与传染效应的双重作用，本文构建了一个含有CDS网络交互作用的银行间信用风险传染模型，并运用计算实验与仿真模拟分析了在不同网络结构下银行网络信用风险传染与CDS网络抑制率，以及CDS网络信用风险抑制效应与银行网络传染率之间的关系，以及信用风险传染下银行网络和CDS网络的演化特征。研究结果表明：（1）银行网络的信用风险传染阈值与CDS网络抑制率呈单调递增的正相关系。而且，与同质网络结构相比，异质网络结构下的银行网络信用风险传染阈值相对较小。（2）CDS网络的信用风险抑制阈值与银行网络传染率呈单调递增正相关关系。而且，与同质网络结构相比，异质网络结构下CDS网络的信用风险抑制阈值明显较大。（3）银行网络最终破产规模与CDS抑制率呈单调递减的负相关关系。而且，异质网络结构下的银行破产规模要大于同质网络结构下的银行破产规模。（4）CDS网络破产规模与银行传染率呈单调递增的正相关关系。而且，同质网络结构下的CDS网络破产规模大于异质网络结构下的CDS网络破产规模。     

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。     

嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

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。     

多重关联关系下供应链上关联信用风险的传染效应

供应链企业之间的多重关联关系导致其信用风险传染愈加复杂。本文基于供应链双渠道融资模式,针对供应链上同时存在交易关联、资产关联和人际关联等三重关联关系的情景,揭示了关联信用风险微观传染机理,构建了关联信用风险传染强度模型,分别探讨了三种关联关系以及链外市场对传染效应的影响。为研究关联信用风险传染的外溢效应,在银行未识别出供应链上关联关系时,探讨了银行面临的期望损失。结合仿真分析发现,相较于单一商业信用融资,双渠道融资模式下传染效应更弱;在最优交易关联强度下,商业信用额度和成本（反映了供应链上的一种资产关联关系）在不同方向上对传染效应产生影响,人际关联关系以及链外市场均负向影响传染效应;银行期望损失则与贷款利率和贷需比相关,人际关联关系将导致银行更大的潜在损失。     

基于动态Copula的企业集团信用风险传染效应研究

企业集团成员企业间基于业务关联、技术关联和财务关联的相互联系,构成了企业信用风险传染的重要渠道。金融机构如果缺乏对企业集团成员企业间信用风险传染的管理和防控意识,其后果可能是金融机构信贷资产遭受巨大经济损失。本文基于尾部相依性的视角构建动态协变量Joe-Clayton copula模型,实证分析企业集团成员企业信用风险传染问题。研究发现,信用风险在企业集团成员企业间存在传染效应,且这种信用风险传染效应呈现一定的动态特征;宏观经济因素和微观公司经营能力、财务状况对企业集团内部不同组别子企业间信用风险传染效应的影响从重要性程度和作用方向两个维度上存在差异。     

考虑双重传播路径的关联信用风险传染机理研究

关联信用风险及其传染是现代信用风险管理的热点和难点问题。本文基于复杂网络的平均场理论,运用传染病模型刻画关联信用个体之间关联信用风险的传染机制;并考虑潜伏期和感染期均具传染性的双重传播路径,分析了网络中关联信用风险传染的稳定状态;进一步,在一般关联信用个体网络环境中,探讨了关联信用风险传染的影响因素对稳定状态的影响。研究表明：关联信用风险传染的临界值和网络结构有关,与潜伏期和感染期呈反向变化,与潜伏个体和感染个体的相互转化率呈同向变化,与潜伏期传染率和感染期传染率呈同向变化;稳定状态时潜伏个体密度与潜伏期和传染率呈同向变化,与感染期呈反向变化;稳定状态时感染个体密度与感染期和传染率呈同向变化,与潜伏期呈反向变化。本文的研究丰富了信用风险的研究范畴,为企业和银行等信用个体管控信用风险提供了新的视角。     

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。     

管控策略对关联企业网络稳定状态的影响——基于关联信用风险传染的视角

随着经济全球化和金融市场的快速发展,关联信用风险在关联企业之间普遍存在,寻找有效的风险管控策略成为关联信用风险管理的热点和难点问题。本文结合传染病模型和复杂网络理论,探讨了管控策略对关联信用风险传染及关联企业网络稳定的影响。研究表明：关联信用风险的传染导致关联企业网络最终趋于不同的稳定状态,当关联企业网络处于有风险稳定时,通过管控策略可以使其达到无风险稳定;当关联企业网络处于无风险稳定时,通过管控策略可以缩短网络达到无风险稳定的时间,且能降低关联信用风险传染过程中感染企业出现的峰值;在一定条件下,救治策略相较于免疫策略对关联信用风险的管控有更高的效率。     

“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.     

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。     

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。     

Detecting and explaining systemic risks of mortgage banks—evidence from the subprime crisis

In recent history, financial markets worldwide experienced severe turmoil due to the subprime crisis originating from the practice of US mortgage banks to securitize loans given especially to subprime borrowers. In the same crisis, several distressed banks were bailed out by states with even more banks receiving financial aids from governments. Using a unique data sample of 100 announcements of US mortgage banks between 2006 and 2009, this paper provides empirical evidence that isolated failures of US mortgage banks caused significant contagion effects in the US financial system. Conversely, especially the bailouts of Fannie Mae and Freddie Mac led to significant positive valuation effects at rival banks. In the cross-sectional analyses, contrary to previous studies in the literature on past financial crises, we find evidence for pure contagion effects following the failures of US mortgage banks. Furthermore, we analyze the reactions of the CDS spreads of several large US banks to the announcements of mortgage banks using a novel mixture copula model. The results show that the contagion effects were limited to the stock market thus underlining the notion of an irrational response of (stock) market participants. The results from our cross-sectional and CDS data analyses in turn indicate that several of the failures of US mortgage banks during the subprime crisis caused irrational contagion in the US financial system thus justifying government intervention. Finally, we rule out the possibility that the contagion effects limited to the US stock market were caused by a herding of investors.     

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。