国际金融市场长短期波动的外溢方向、传递强度和影响因素分析

近年来,由于经济贸易联系不断加强,不同经济体金融市场的联系也在不断加强。本文选取了1996—2019年美国、英国、德国、日本、中国香港地区、澳大利亚、中国七个经济体的金融市场数据,利用GARCH-MIDAS模型分离长期和短期风险,并采用TVP-VAR模型的脉冲响应函数进行广义方差分解,构造波动溢出矩阵,衡量风险传递方向和程度以及经济体各自的溢出作用和吸收作用,分析风险相互传递的情况;通过计算出风险净溢出指数,分析经济体之间净溢出指数趋势的变化。本文选取市场行为和宏观经济基础两类指标,采用面板回归研究分析出长短期净溢出指数的影响因素,实证发现波动占比较大的短期风险的溢出比长期风险严重,而突发性金融事件会使得净溢出指数不断上升;在面板回归中,短期净溢出指数金融压力指数和汇率指数与短期净溢出指数之间呈现负相关关系,其余指标呈现正相关关系;市场行为对长期净溢出指数的影响不显著。     

我国金融市场极端风险传染路径研究

在金融市场间联系日益紧密的背景下,金融市场极端风险溢出会影响一国金融稳定,因此需要关注金融市场极端风险传染机制.本文构建了MVMQ-CAViaR模型用以分析我国五个主要金融市场间极端风险的传染路径,借助Wald统计检验及分位数脉冲响应工具探究各市场间极端风险传染的存在性、方向性和动态影响过程.研究发现,1％VaR能较好地描述我国金融市场极端风险价值动态变化;模型参数和Wald检验结果表明,五个金融市场间存在单向风险传染,传染链条依次为股票市场、货币市场、债券市场、汇率市场及黄金市场,某一金融市场极端风险价值有助于其他金融市场未来极端风险的预测;分位数脉冲响应结果显示,新息冲击对本金融市场影响力度更大、持久性更强,对其他金融市场影响较小、持久性较低,且作用方向不同.综上,监管当局和金融投资者应密切关注金融市场间的极端风险传染,防范交叉风险传染带来系统性风险.     

时频视角下中国房地产业对金融系统的极端风险溢出——基于QVAR-BK模型的实证研究

守住不发生系统性金融风险底线是我国建设现代化经济体系、实现高质量发展的必然要求，作为金融市场中的关键一环，房地产市场是系统性金融风险重要监测领域。本文从时域和频域视角出发，采用QVAR模型和BK溢出指数相结合的方法，研究了房地产市场对金融系统和各个金融子市场的溢出效应，并重点考察了从正常状态到极端状态房地产业风险溢出水平及结构的变化。研究发现：第一，我国房地产业对金融系统的风险溢出由短期高频率的风险溢出所主导，且极端状态下的风险溢出显著强于正常状态；第二，极端正向和极端负向冲击下房地产业对金融系统的风险溢出呈现出明显的非对称性，且极端负向冲击下的溢出效应更强；第三，正常状态下房地产业对股市、债市等金融子市场的风险溢出大多被低估，极端事件发生后，房地产业短期内对债券市场的风险溢出明显增强，长期内对黄金市场的风险溢出明显增强。本文研究结论对我国有效防范房地产市场风险，促进房地产市场平稳健康发展具有政策启示。     

波动溢出网络视角的金融风险传染研究

当前各类经济风险交叉关联,金融系统的风险溢出效应备受关注,为刻画我国金融系统性风险传染的路径特征,本文从波动溢出网络的视角分析金融系统内部的风险传染机制。首先使用广义动态因子模型对收益波动的共同波动率成分和特质性波动率成分进行区分。然后,根据货币市场、资本市场、大宗商品交易市场、外汇市场、房地产市场和黄金市场之间的特质性波动溢出效应,利用基于TVP-VAR模型的方差分解溢出指数分析金融系统波动溢出的动态联动性和风险传递机制。在分析方向性波动溢出效应的基础上,采用方差分解网络方法构建起信息溢出复杂网络,从网络视角分析金融系统内部的风险传染特征。实证研究发现,房地产市场和外汇市场的净溢出效应绝对值相较于其他市场更大,其受其他市场风险冲击的影响强于对外风险溢出效应,而股票市场的单向对外风险溢出效应强度最大。在波动溢出的基础上,进一步考虑股市波动率指数与其他市场波动率指数进行投资组合的资产配置权重,计算了波动率指数投资组合的最优组合权重和对冲策略。研究结论有助于更好地理解我国金融系统的风险传染机制,对监管机构加强宏观审慎监管、投资者规避投资风险具有重要意义。     

金融脆弱性:内部溢出及对实体经济的影响北大核心

科学评估金融脆弱性的溢出效应及对实体经济的影响,事关国家金融安全和宏观经济平稳运行。选取我国股票、债券、货币和外汇市场的关键指标构建国内金融脆弱性指数,基于TVP-VAR和BK溢出指数法研究金融子市场的脆弱性外溢效应,并分析国内外金融脆弱性对国内实体经济的影响。结果表明:跨市场的脆弱性外溢具有显著的时变特征,极端事件的发生会导致溢出效应增强;溢出效应主要集中在长期,股票、债券和外汇市场是长期脆弱性的净传递者,货币市场是长期脆弱性的净接受者;国内金融脆弱性对经济增长的长期抑制作用最大,国外金融脆弱性的中期抑制作用最大。因此,对金融脆弱性的监测,不仅要考虑市场本身的脆弱性累积,还要考虑跨市场的脆弱性外溢效应,并加强对国外金融状况尤其是极端事件的关注,增强国内经济的抗风险能力。     

极端风险事件下股票市场与公司债券市场的尾部风险溢出研究——基于MVMQ-CAViaR模型

构建MVMQ-CAViaR模型,结合金融市场内部极端风险事件和外部极端风险事件,考量股票市场与公司债券市场的尾部风险溢出问题。结果表明,在金融市场内部极端风险事件下,股灾期间仅存在股票市场对公司债券市场单向的尾部风险溢出。公司债券违约潮期间,股票市场与公司债券市场之间存在双向不对称的尾部风险溢出,且公司债券市场对股票市...     

动态溢出效应下我国金融压力内外部传导研究

本文使用滑窗VAR模型构建多维度视角下金融压力内外部溢出效应的测度体系,研究我国主要金融市场与全球、美国、发达国家和新兴市场国家四维度下金融市场之间的动态传导效应。实证结果表明：国际市场与我国金融市场之间的压力传导具有时变性特征。前期主要集中在全球金融市场,中期主要来源于美国金融市场,后期则是新兴国家市场占据主导地位。此外,随着我国金融市场体系不断完善,我国金融压力集中于股票市场和债券市场进行内外部传导,外汇市场作用相对较小,而在汇改期间外汇市场作用相对显著。本研究揭示了我国与国际金融市场间压力溢出效应内外部传导渠道及其强弱特征,有利于提高系统性金融风险的防控能力,为金融监管相关政策提供数据支撑。     

中国碳市场与绿色金融市场溢出效应研究

碳排放权交易市场（碳市场）和绿色金融市场是利用市场机制控制温室气体排放的重要制度创新，二者相互作用对实现“双碳”目标具有重要影响。利用2017—2022年中国碳市场和绿色金融市场数据，采用基于向量自回归模型的预测误差方差分解方法和由广义方差分解谱构建的溢出指数方法，探究两个市场间的溢出效应。结果表明：（1）碳市场与绿色金融市场之间存在溢出效应，且碳市场与绿色债券市场之间的溢出效应强于绿色股票市场；（2）短期内碳市场是溢出的净接收方，受其他市场的溢出影响较大，而中长期碳市场对外溢出增强，转变为溢出的传播方，对其他市场产生影响；（3）碳市场与绿色金融市场之间的溢出效应在正收益环境下大于负收益环境，两个市场之间的正向情绪传染占据主导地位；（4）特殊事件降低了碳市场与绿色债券市场之间的溢出效应，但是对碳市场与绿色股票市场之间的溢出效应影响较小。研究结论对中国碳市场和绿色金融市场的健康发展有一定借鉴意义。     

中美国债市场信息溢出效应检验

随着中国金融市场不断开放,中美国债市场之间的联动性进一步提高,信息溢出也进一步加强.本文构建动态信息溢出指数,分析了中美国债市场的总溢出、方向溢出及净溢出效应.研究发现:在样本期内,中美两国国债市场之间波动率总溢出效应强于收益率总溢出,两个市场存在不对称的双向溢出效应,其收益率和波动率溢出在动态路径上也存在显著差异,具有显著的时变性.2019年之前两国收益率总溢出水平基本维持在10以内,2019年后收益率溢出指数明显提高;波动率总溢出受金融事件影响导致极端值较多,溢出水平也相对较高.总体而言,无论是收益率溢出还是波动率溢出,多数时期美国国债市场对中国国债市场表现为正向净溢出,中国国债市场更多地受到美国国债市场的影响.     

新兴市场国家金融风险传染性研究北大核心CSSCISSCI

本文选取12个新兴市场国家1997年至2009年的月度数据,运用金融压力指数和面板VAR模型研究主要金融领域风险的传染性及其对宏观审慎监管的政策含义。主要结论是:新兴市场国家各金融市场间普遍存在金融压力的传染性;金融压力的传染性突出体现在危机阶段,稳定期则不显著;外汇市场压力的溢出效应最普遍,银行系统压力的溢出效应最弱。最后,本文就主要研究结论对宏观审慎监管的政策含义进行了阐释。     

政策不确定性与金融市场系统性风险——基于信息溢出的视角

本文从静态和动态两个方面测度了经济政策不确定性与金融市场收益率、波动率间的信息溢出效应,分析了股票市场、外汇市场、债券市场、黄金市场和货币市场五个金融子市场的信息溢出贡献度及其动态特征。研究发现,经济政策不确定性与金融市场间存在显著信息溢出效应,并呈现出时变性和双向性特征。样本期内,存在金融市场收益率对经济政策不确定的正向净溢出,金融市场波动率对经济政策不确定则表现为负向净溢出。从数值上看,政策不确定性与金融市场波动率间信息溢出强于与金融市场收益率间信息溢出。各个金融子市场在方向性溢出效应中贡献率结果显示,不同时期不同金融市场与经济政策不确定性间溢出效应存在差异。     

新冠肺炎疫情冲击背景下金融风险的传导与防范研究——基于金融压力视角的实证分析

本文以新冠肺炎疫情这一重大公共突发事件为研究背景,从金融压力的视角度量了新冠肺炎疫情期间我国金融市场和部门的金融风险,然后采用TVP-VAR-SV模型实证研究了新冠肺炎疫情冲击与我国金融风险的动态时变关系,并进一步利用动态溢出关联模型和网络分析法,从内部和外部两个维度分别研究了金融风险的传染溢出效应。研究发现,新冠肺炎疫情虽不同程度地增加了金融体系的风险水平,但冲击影响持续性较低,金融风险总体可控。另一方面,我国内部金融风险传染具有显著的异质性,全球金融风险传染溢出效应具有时变性、区域聚集性。因此,为了有效防范新冠肺炎疫情等重大突发事件产生的金融风险,一方面,在重点防控关键金融市场和部门风险的同时,还应该谨防输入性风险,尤其要针对性防控重点国家和经济体金融风险对我国金融风险的溢出。另一方面,积极构建和完善内外部协同监管机制和风险预警机制,继续深化经济金融改革,增强我国金融市场的广度、深度和韧性。     

股票市场和外汇市场间风险溢出效应研究——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析北大核心CSSCISSCI

在全球经济增速放缓、国内外经济环境动荡加剧的大背景下,金融市场间的风险溢出效应备受关注。本文采用偏t分布的GARCH-时变Copula-Co Va R模型测度了内地和香港两地股市和汇市四个市场两两间的风险溢出效应。研究结果表明,同一类别金融市场间的风险溢出效应最大,同一地区(不同市场)间的风险溢出次之,跨地区、跨市场的最小;长期来看,股市和汇市间的风险溢出方向是变化的。2015年"8·11"汇改以后,股市和汇市间都存在正向的风险溢出,即一方发生风险事件时,会导致另一方的风险显著上升;不管是在汇改前,还是汇改后,离岸人民币市场对在岸市场的风险溢出始终大于反方向的溢出,且在汇改以后两个市场间的联动更加密切。     

我国系统性金融风险预警研究——基于时变CRITIC赋权法和ADASYN-SVM方法北大核心CSSCI

为加强金融监管和维护金融稳定,系统性金融风险有效预警已成为金融监管部门风险防范的首要工作。本文选取了能够表征我国金融体系5个系统的16个特征指标,基于2005年1月—2021年6月的周频数据,运用改进的时变CRITIC赋权法合成了我国金融市场压力指数,据此对系统性金融风险进行识别,并回溯分析了风险成因。在此基础上,又运用自适应合成采样方法(ADASYN)对预警时所采用的非平衡样本进行处理,构建了基于四类不同核函数的ADASYN-SVM预警模型,来对我国系统性金融风险进行预警。实证结果表明:时变CRITIC赋权法能够充分反映各金融子系统之间的动态风险机制,既可避免在低压力期高估压力状态,又可实现在高压力期对压力状态的充分反映;债券市场压力往往是引起我国系统性金融压力的主要因素;需警惕外汇市场压力及外部冲击的影响;ADASYN-SVM预警模型具有很好的预警性能,不仅优于普通SVM模型,还优于基于BP神经网络和Logit的预警模型,是金融监管部门对系统性金融风险预警的有力工具。     

国际金融市场与国际原油期货市场溢出效应实证检验——基于VAR-BEKK模型的分析

文章通过构建VAR模型和BEKK模型对道琼斯股票市场、美元/欧元汇率市场与国际原油期货市场的动态关系进行了实证检验。结果表明：道琼斯股票市场与WTI原油期货市场存在双向的价格溢出效应,以及前者向后者的单向波动溢出效应;美元/欧元汇率市场存在向WTI原油期货市场单向的价格溢出效应和波动溢出效应。所以,国际原油期货市场与国际金融市场联系紧密,国际原油的金融属性日益体现,其价格变动更多受外部国际金融市场风险影响。     

监测系统性金融风险——中国金融市场压力指数构建和状态识别

对系统性金融风险进行识别和评估,日益成为各国中央银行的核心关切。囿于数据频率,基于金融机构经营稳健性评估的金融系统性风险监测存在一定的滞后性,不利于中央银行及时进行风险应对,利用金融市场交易数据进行风险监测可极大程度克服滞后性问题。本文根据中国金融市场特点,选取债券市场、股票市场、货币市场和外汇市场17个有代表性的指标,运用经验累积分布函数法分别构造了各子市场的压力指数,以各子市场之间时变的相关关系刻画系统性金融风险的跨市场传染特征,合成金融市场压力指数,并通过建立马尔可夫区制转换模型,对金融市场压力状态进行识别。金融市场压力指数能有效反映样本域内的压力事件,并兼具稳健性、能逐日监测等优点,为监测评估系统性金融风险、选择政策实施窗口和评估政策实施效果等提供了有力工具。     

市场设施类金融科技与金融业风险溢出效应及影响机制研究

近年来,市场设施类金融科技行业蓬勃发展,各类高新技术广泛应用于构建金融设施,推动了金融业数字化转型,也带来新的风险管理挑战。本文基于2012—2023年47家上市公司公开数据,使用VaR计算市场设施类金融科技、银行、证券和保险四个行业的系统风险,用TVPVAR-DY模型测度行业间风险溢出效应,并考察影响风险溢出的宏观因素。结果发现：金融科技具有较大系统风险隐患,与金融业各部门呈现风险正相关性;金融科技和证券部门具有较强风险溢出,溢出持续增长并表现“风险积聚”特点;近年来尾部经济事件中,金融科技和证券是主要风险溢出中心,银行是主要流入中心;货币供应量、同业拆借利率和消费者预期对于金融科技、银行、保险和证券的溢出效应和溢入效应会产生不同程度的显著影响。     

全球系统性金融风险跨市场传染效应分析 ——基于货币市场/外汇市场金融网络的视角

金融全球化背景下,一国发生的系统性金融风险或金融危机,很可能会传染到其他国家,货币市场和外汇市场是传染的重要渠道.本文基于14个主要国家/地区2001年1月至2020年9月的利率和汇率数据进行计算分析,得到以下结论:(1)不同国家/地区的货币市场与外汇市场链接成强度不一的金融网络,金融风险可能通过金融网络实现跨国传染,对其他国家/地区的货币市场/外汇市场形成风险冲击.(2)这一网络具有明显的分层特征,网络中心层的风险溢出效应和风险输入效应较大;网络节点的作用不同,有的表现为风险净输出效应,有的表现为风险净输入效应.(3)随着国家之间经济地位变化和不同时期国际金融重大事件,不同国家/地区金融市场对风险事件的反应程度不同,全球跨货币市场/外汇市场网络的中心层国家/地区、风险传染路径也会相应调整.(4)网络中心层国家/地区并非总是重大金融风险事件的源发地,风险传染效应更多由具体国家/地区金融市场的行为反应和波动程度所决定.     

我国FCI的构建及对宏观经济变量影响的非对称性

本文首先选取我国多个金融变量,利用动态因子模型提取其共同因子,并对这些因子基于总需求方程缩减式构建了我国金融状况指数(FCI)。接着,基于互谱分析,从频域角度测度了FCI与产出和价格的关联性。最后,以FCI作为转移变量,建立了包含FCI、产出和价格的因子扩展的logistic平滑转移向量自回归(FALSTVAR)模型,基于不同金融状况视角,分析了金融状况指数代表的金融市场对产出和价格影响的非对称性。实证结果表明:第一,金融状况指数不仅与宏观经济具有相同的主周期,而且领先于产出和价格的变动;第二,在金融市场运行良好情形下,金融市场发展能有效地促进实体经济的增长,而在金融市场状况恶化情形下,金融市场会严重阻碍实体经济的增长。     

基于动态Copula-CoVaR模型的影子银行风险溢出效应研究

依据2007-2017年中国金融市场运行数据,构建动态Copula-CoVaR模型,考量影子银行风险溢出效应。结果表明：影子银行与传统金融市场存在双向净风险溢出效应,随着时间的推移,溢出效应在逐渐增大;极端风险溢出效应存在不对称特征,影子银行对传统金融市场的冲击较大,且这种冲击具有滞后效应。鉴此,监管部门应夯实金融体系运行基础,创新影子银行监管工具,完善其协调监管模式。