哪些因素影响了股市风险传染？——来自行业数据的证据

防范系统性风险是我国资本市场改革发展的重要议题,风险传染(risk contagion)是系统性风险的重要特征之一,作为资本市场最主要部分的股票市场,其行业间的风险传染愈益凸显。本文采用Δ CoVaR结合时变SJC-Copula的方法,测算了我国股市行业间产生风险传染和遭受风险传染的程度,并基于实际联系和金融联系实证检验了行业间产生和遭受风险传染的影响因素。研究结果表明,我国股市行业间的风险传染具有异质性和时变性;行业的关联程度越高,信息透明度越差,对其他行业股票产生风险传染的程度越高;行业的关联程度越高、信息越不透明、股票流动性越差,遭受其他行业风险传染的程度越高;投资者情绪能在一定程度上解释行业股票风险传染的时变性,投资者情绪越悲观,行业间的风险传染程度越高。     

中国股票市场行业间金融传染检验和风险防范北大核心CSCDCSSCI

运用一个新的金融传染检验统计量对2015年6月中旬中国股市暴跌时各行业间的传染效应进行检验.跟传统的金融传染检验统计量相比,他可从不同的分位数水平上检验金融传染;跟已有的分位数回归检验方法相比,他对于可能存在的模型误设是稳健的.本文首次检验了国内全部十个一级行业以及四个金融二级子行业之间的金融传染情况,并从市场风险的角度对不同行业间的传染关系和传染的可能途径进行了分析.新的金融传染检验统计量检验结果表明:在此次暴跌中大部分行业间存在金融传染,尤其是在低分位数下,而传统的检验方法忽略了这种传染效应的存在,这对市场风险的提示有着重大意义.     

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．     

中国股票市场行业间金融传染检验和风险防范

运用一个新的金融传染检验统计量对2015 年6 月中旬中国股市暴跌时各行业间的传染效应进行检验． 跟传统的金融传染检验统计量相比,他可从不同的分位数水平上检验金融传染; 跟已有的分位数回归检验方法相比,他对于可能存在的模型误设是稳健的． 本文首次检验了国内全部十个一级行业以及四个金融二级子行业之间的金融传染情况,并从市场风险的角度对不同行业间的传染关系和传染的可能途径进行了分析． 新的金融传染检验统计量检验结果表明: 在此次暴跌中大部分行业间存在金融传染,尤其是在低分位数下,而传统的检验方法忽略了这种传染效应的存在,这对市场风险的提示有着重大意义．     

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。     

基于Google Trends注意力配置的金融传染渠道

20世纪末期金融危机的频繁发生和不同金融市场联系的日趋紧密使得金融传染在近年来受到广泛的关注.由于金融传染的多样性和不确定性,致使金融危机传染渠道的确定成为金融传染问题研究的难点.文章首先引入一个线性回归模型,以研究投资者的注意力对市场震荡的反馈,然后设计了一个非线性回归模型来验证市场间金融危机的传染效应.在考虑了市场间的直接传染和基于注意力配置的间接传染因素下,研究了相依性情形下的金融传染的存在性问题.基于Google Trends搜索量,结合2007-2008年次贷危机时期,美国、中国、日本和韩国市场间的数据进行了丰富的实证分析.实证结果发现,在相依性情形下,次贷危机在东亚三市场间存在显著的直接传染效应,同时,注意力配置作为一种间接传染渠道,在危机的传染中非常显著.     

基于协高阶矩视角的沪港股市风险传染分析

金融风险传染(financial risk contagion)不仅是资产配置和套期保值决策中应该考虑的一个重要因素,而且直接关系着一国乃至全球金融体系的安全与稳定.运用协高阶矩(协偏度、协波动率、协峰度等)风险传染判定方法,实证检验了沪港通实施前后上海和香港两地股票市场间的风险传染状况.研究结果表明,沪港通政策实施后,上海股市向香港股市的第一类协偏度(均值→波动率)、协波动率、经调整的相关系数、协峰度等的风险传染统计量值依次变大,同样依据风险传染统计量值的大小,香港股市对上海股市的风险传染途径依次为协四阶矩(协波动率、协峰度)、第一类协偏度和经调整的相关系数,协高阶矩成为沪港股市间双向风险传染的主要途径;因资本净流动数额和投资者教育等因素,上海股市对香港市场的风险传染效应更强.     

基于欧洲主权债务危机背景下的金融传染分析

运用向量自回归方法(VAR)和时变多元GARCH模型(DCC-MGARCH),检验欧洲主权债务危机期间的金融传染效应。研究市场包括希腊、西班牙、爱尔兰、英国、法国、德国、美国、日本以及中国的股票市场。实证结果表明,欧洲债务危机期间各国金融市场间相关性显著上升,市场间影响程度更大、影响时间更长,存在金融传染效应;希腊是此次危机的传染源,欧洲其他国家之间的传染效应不明显;蔓延期中国股票市场也与欧洲市场存在联动性,但影响较为滞后。此外,研究发现直至2009年4月,美国次债危机的影响才基本消退。分析表明历年巨额的财政支出和较差的经济自愈能力是欧洲主权债务危机发生的主要原因。     

原油价格与世界股票市场之间的高阶矩相依性研究

 作为全球主要能源和各类化学工业产品的原材料,原油在现代社会经济运行中扮演着重要角色。相较于煤炭、天然气等其他一次性能源,原油展现出更为明显的稀缺性和分布不均衡性,因此成为各国普遍重视的战略资源。同时,伴随着原油金融属性日趋强化,其在投资者资产组合的权重不断增加,对全球股票市场走势的影响愈发显著。        运用协高阶矩风险传染检验框架,构建协偏度、协峰度和协波动等检验统计量,对16年来国际原油价格影响世界主要股票市场的渠道及特征进行全面深入的考察,发现在2000年后WTI原油价格与8种不同股票市场指数之间的相关性逐渐增强,但并没有出现非常强烈的正相关,且风险传染检验结果显示取得显著性检验值次数最多的是协峰度统计量CK₃₁、协波动统计量CV₂₂以及相关性传染统计量FR。        实证结果表明,国际原油价格对世界股票市场的风险传染更多的不是发生在相关性层面,而是发生在收益率的波动、偏度和峰度等这些高阶矩层面;在国际原油价格对世界股票市场之间的诸多风险传染特征中,最应该引起重视的是市场极端波动之间的传染性;国际原油价格对发达国家股票市场和新兴股票市场都有着非常显著的影响,但新兴股票市场所受的影响更大。        通过对国际原油价格与世界主要股票市场之间风险传染的特征、渠道和程度等方面的检验,不仅可以加深对能源类产品与股票市场关系的认识,而且可以将此作为大类资产配置的重要决策依据。同时,为国际原油价格对股票市场风险传染的测度和管理提供了具有可操作性的实证工具和更为全面系统的结论参考。另外,从实证研究结果看,全球应加强原油与股票市场间极端风险传染的监管,新兴股票市场需进一步完善运行机制和监管制度。     

金融信贷资金入市问题的浅析

股票市场的发展离不开资金的推动。从中国股票市场的实践来看,银行信贷资金进出股票市场规模的变化很可能是影响股价涨落的一个重要因素。银行信贷资金的进入,一方面推动了中国股票市场的发展,但另一方面,其无序性也带来了中国股票市场上价格的无常变动,引发了一系列经济.社会问题。因此,探讨中国银行信贷资金进入股票市场路径的变迁,测算进入股票市场的银行信贷资金的规模,进而加强对银行信贷资金进入股市的监管,就成为我国金融监管当局一个迫切需要解决的问题。探讨中国银行信贷资金进入股票市场路径的变迁,测算进入股票市场的银行信贷资金的规模,进而加强对银行信贷资金进入股市的监管,就成为我国金融监管当局一个迫切需要解决的问题。     

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.     

全球性股市恐慌下的股市日内风险传染:来自欧债危机时期的证据

本文主要着眼于全球性股市恐慌下的中国内地与中国香港、中国台湾、日本股市之间的日内风险传染现象,使用日内5分钟数据,应用FFF回归、FIEGARCH模型、ARFIMAX模型的波动溢出三步检验法,对内地股市与其他三个东亚股市之间的日内波动溢出效应进行了实证分析.本文的主要结论是:中国内地与中国香港股市之间存在着强烈的双向波动溢出效应;中国内地与日本股市互不影响;中国内地与中国台湾股市之间,虽然在非恐慌时期几乎不存在波动溢出效应,但进入恐慌时期后中国台湾股市显著受到内地股市影响.股票市场之间的波动溢出效应具有非对称性特征,并且股市下跌时的波动溢出效应比上涨时要大.     

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.     

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。     

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。     

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.     

股市波动助长了市场投机性吗?

高投机性和高波动性一直是中国股票市场的显著特征,本文以中国A股市场为研究对象,从投机性市场异象、均值-方差关系以及宏观风险因子定价三个方面研究了股市波动的加剧对市场投机性的影响.研究结果表明,股市波动的加剧助长了市场投机性,具体体现在:在高波动率状态下,中国股票市场的投机性市场异象显著增强;同时,市场组合收益率正向的均值-方差关系减弱,宏观风险因子价格偏离理论预期.本文的结论对于加快建设高效的股票市场,强化中国股市的资源配置功能,提高中国股市的监管效率等方面有着重要的启示.     

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.     

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。     

中美贸易摩擦对中国沪深股市行业板块的影响北大核心CSCDCSSCI

以“2018年中美贸易摩擦事件”为时间节点,分别构建贸易摩擦前、后的中国沪深股市行业间风险溢出网络.基于多种网络中心性指标,构建反映行业风险传染及风险承受强度的综合指标.从行业间风险溢出效应、股市稳定性、网络结构变化等角度分析贸易摩擦对股市的影响,探究影响各行业风险传染(承受)强度的因素,并在贸易摩擦背景下识别影响行业网络变化的主要因素.研究表明:1)贸易摩擦事件促使股市系统性风险加剧及稳定性水平下降,并降低网络的鲁棒性;2)在短期内,贸易摩擦对网络稳定性具有决定性影响.在中长期上,贸易摩擦对网络稳定性的影响逐渐减弱,而宏观经济指标、汇率、货币政策等经济政策将逐渐主导网络稳定性的变化;3)贸易摩擦后,各行业的风险溢出效应发生不同程度的改变,影响各行业风险传染(承受)强度的因素也不尽相同.研究结论对我国金融监管部门进行宏观审慎管理、把控系统性风险、维护金融市场稳定性具有一定的参考价值.