金融腐败与金融风险的传染机制及其治理对策

当前我国金融腐败、金融风险形势依然复杂,如何做好金融反腐和金融风险处置是一个重大课题,而厘清金融腐败与金融风险的关系和传染机制,是金融反腐和金融风险处置有效衔接、一体化推进的前提条件。一般认为,金融领域的腐败与风险在表现形式、内在原因、治理策略方面遵循着不同的逻辑,进而表现为在金融风险分析中缺乏对金融腐败的关注,而在金融反腐中又对其可能引发的风险处置问题有所忽略。为此,运用马克思主义政治经济学的分析范式,探究金融腐败与金融风险之间的内在关联,进而揭示金融腐败与金融风险之间的传染机制,在破除“金融精英论”、推动金融监管改革的背景下提出治理对策。     

企业金融化对财务风险影响的统计检验

文章以2008—2019年沪深A股上市公司为样本,研究了企业金融化对企业财务风险的影响。研究结果表明,企业金融化与财务风险之间存在“U”型的非线性关系,即随着企业金融化程度的提高,财务风险先下降后上升。同时,企业持有短期和长期金融资产与财务风险之间均存在“U”型的非线性关系。对于不同产权性质的企业和在不同的宏观经济状况下,企业金融化与财务风险之间的关系存在一定差异。通过探究企业金融化影响财务风险的机制,发现企业适度持有短期金融资产可以通过降低企业的融资约束,从而降低财务风险,表现为“蓄水池效应”;而企业过度金融化会挤出主业投资资金,增加财务风险,并且企业金融化本身的风险会通过影响固定资产投资风险,传导至实体企业,此时“挤出效应”和“风险传染效应”发挥了主导作用。     

李兰娟:从“赤脚医生”到传染病学专家

正甲型肝炎、非典型肺炎、禽流感……提起这些传染病,人们就会闻之色变,退避三舍,可本文的主人公李兰娟,则无时无刻不在与传染病毒打交道。她用精湛的医术挽救了无数传染病人的生命,受到众多患者的爱戴。2005年,她当选为中国工程院院士。     

基于行为金融实验的非线性证券价格动态模型

为了研究交易者资产结构与股价波动之间的关系,设计并实施了10场内容相同的行为金融实验。根据实验现象以及交易者持仓状态反映其对市场的投资态度,构建了描述市场平均投资态度和股票价格的数学模型。首先利用离散动力系统的相关理论研究了模型的稳定性,然后根据金融市场稳定与否对传染效应进行界定。数值模拟发现,在理性传染效应区间内,存在最优传染效应。在此基础上,进一步探讨了资产结构与股价波动之间的关系。具体而言,在理性传染效应的作用下,当市场中满仓交易者数量与空仓交易者数量相当时,股价呈现小幅水平趋势波动;当满仓交易者数量远高于(低于)空仓交易者数量,股价呈现大幅下跌(上涨)趋势波动。     

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。     

全球贸易保护主义正在抬头

贸易保护主义与经济衰退就像一对连体婴儿,总是相伴相生。随着全球金融危机传染至实体经济,导致全球经济增长显著放缓后,全球范围内的贸易保护主义大有卷土重来之势。2008年,美国、欧元区、日本等三大发达经济体集体陷入衰退,新兴市     

天灾、人祸与股价:基于地震、群体骚乱事件的研究

对天灾(四川"5.12"地震、青海"4.14"地震)和人祸(西藏"3.14"事件、新疆"7.5"事件)对股价的冲击效应进行了比较研究.结果显示:1)天灾人祸对所在地上市公司股价都造成了显著的负向冲击,短期影响最为显著的是"3.14"事件,长期影响最为显著的是"5.12"地震;2)两次地震对股市的冲击时间分别为19天和8天,两次群体性暴力犯罪事件分别为7天和6天,天灾的冲击时间比人祸长;3)两次地震给股市造成了30%左右的损失,西藏"3.14"事件造成了15%的损失,而"7.5"事件未给股市造成短期损失;4)股价冲击的传递机制表现为传染效应,受灾股票和配对股票齐涨齐跌,投资者追涨杀跌.另外,还得到了其他一些有意义的结论,例如,在第二次同类事件发生后,投资者表现出了一定的学习能力;不管是在天灾还是人祸中,民族团结情绪都有体现,一定层面上说明天灾人皆不欲,人祸更不得人心.     

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.     

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。     

基于VAR模型的金融危机传染效应检验方法与实证分析

随着国际经济一体化程度的提高,经济风险的波及效应也日益显著。20世纪90年代以来爆发的国际金融危机,通过金融市场体系对各国产生的传染效应便是典型的表现之一。本文运用VAR系统的方法,提出了通过分析危机前后各国市场波动性之间的因果关系的变化、以及被传染国家对危机发源国的冲击响应的变化,来检验金融危机传染效应的新方法。并运用此方法,实证分析了亚洲金融危机的传染效应。