金融科技视域下我国系统性金融风险度量指标的构建

基于金融科技发展对中国系统性金融风险的影响分析,通过选取金融机构、资本市场、货币市场、房地产市场和金融科技发展五个维度的若干基础指标,合成了我国系统性金融风险综合指数(CISFR).该指数反映了2014-2019年我国系统性金融风险走势和主要影响因素,并识别了不同时期系统性金融风险的大小.最后考察2019年2月到2019年12月的真实指数与预测指数的差距以验证该指标的可靠性,结果显示该综合指数可以有效反映中国金融系统的风险水平和变化趋势.     

我国系统性金融风险的测度与防范

本文结合我国转轨体制特点和当前系统性金融风险状况,基于综合压力指数法从7个维度构建系统性金融风险测度指标体系,集成分析我国2007年1月～2018年12月整体风险状况。结果显示,次贷危机之后,我国系统性金融风险综合指数呈波动上升态势,当前正处于中度风险状态,系统性金融风险压力增大,但整体可控。     

金融开放背景下系统性金融风险测度与防范

当前,维护中国金融稳定的重要任务之一就是防范化解重大系统性金融风险.基于2010-2019年的季度数据,构建中国金融压力指数模型,采用客观赋值法CRITIC对指标进行权重分析,最后得到中国金融系统的综合压力指数.研究表明:中国金融压力指数呈下降态势,银行业、股票市场、债券市场以及货币市场对金融压力指数的权重较高.因而,在金融开放背景下务必重点监管相关行业,精准施策,同时应当注重实体经济持续健康发展.     

中国系统性金融风险的度量——基于实体经济的视角

本文综合考虑机构个体风险、联动和传染效应、波动和不稳定性以及流动性与信用等风险因素,采用主成分分析分位数回归法(PCQR)构造出可以全面反映实体经济运行情况的系统性金融风险指数,并对系统性风险影响实体经济的传导途径进行了探究。实证结果表明,该指数能较为准确、有效地预测未来宏观经济冲击的分布情形。系统性金融风险主要通过信贷这一渠道传导至实体部门,进而对宏观经济产生负面影响。依据本文构建的指数,当前中国的系统性金融风险处于中高位,防范和化解系统性风险,保持信贷的稳健,是当前中国宏观经济调控的重要任务。     

我国省域系统性金融风险的测度分析

论文分析影响区域系统性金融风险的宏观、中观、微观因素,构建省域系统性金融风险测度指标体系,将层次分析法和熵值法相结合确定指标权重、指标预警区间,建立风险测度模型。通过对31个省市的实证分析认为,3个省市处于低金融风险,28个省市处于金融基本安全状态,且区域金融风险呈现由西部到中部再到东部地区依次上升的态势。最后论文提出了防范省域系统性金融风险的对策。     

系统性金融风险的监测和度量——基于中国金融体系的研究

国际实践表明,系统性金融风险不仅危及金融稳定,更会给宏观经济和社会财富造成巨大损失。在国际金融危机带来的外部风险输入和我国转轨阶段自身周期性和结构性问题叠加的背景下,我国实体经济与金融体系面临的风险上升并逐步显现。如何构建系统性金融风险的监测和度量方法,从而有效地识别、防范和化解风险成为一个重要而紧迫的课题。本论文借鉴国内外最新的研究和实践成果,在国内外现有研究尚不成熟的方面深入探索。论文将系统性金融风险产生的原因归纳为内部和外部两大因素,将传导机制归纳为内部传导和跨境传导,将扩散机制归纳为信贷紧缩机制、流动性紧缩机制和资产价格波动机制。立足我国转轨体制特点和当前系统性金融风险状况,论文提出了包含7个维度的系统性金融风险综合指数,在采用马尔科夫状态转换方法对综合指数进行实证分析的基础上,识别和判断风险指标的状态和拐点,并度量和预警综合指数状态转移的信息,由此有效衔接宏观审慎和微观审慎,构建一个既可以综合分析整体风险,又可以分解进行局部研究的系统性金融风险监测和度量方法。综合指数模型还引入了指数修正机制以更好地适应中国金融市场的动态发展。     

我国系统性金融风险预警指标体系构建——基于证券市场视角

本文从证券市场视角出发,采用“冲击权重法”,选取宏观经济运行状态、股票市场、银行安全、上市公司质量、个体投资者情绪、债券市场、金融衍生品市场以及对外经济状况8个方面的29个指标,构建我国系统性金融风险预警指标体系,并运用证券市场数据对其进行验证,发现该风险预警指标体系较为有效。同时,本文检验了当前我国系统性金融风险水平,结果显示其处于可控范围内。最后,本文从证券市场的角度提出系统性金融风险防范的政策建议。     

我国银行业系统性风险研究——基于拓展的未定权益分析法北大核心CSSCISSCI

系统性风险一直以来是学术界研究的前沿问题。基于拓展的CCA方法本文研究了金融危机后我国商业银行的系统性风险。本文利用2007年第四季度到2012年第三季度上市银行的股票市场数据和财务报表数据,构建了具有前瞻性特征的隐含资产波动率、ADD、WDD、PDD、政府隐性担保等系统性风险日频指标序列,以能刻画银行间资产联动性的PDD和ADD之差以及政府隐性担保为基础,分析了我国大型商业银行、股份制商业银行以及银行业系统性风险的动态演变特征,研究发现银行体系的系统性风险受到国内外经济金融形势的显著影响,股份制商业银行的风险要小于大型银行,2012年第三季度银行业系统性风险呈现出增大的趋势。基于拓展的CCA方法的系统性风险指标综合了市场信息和财务报表信息,对市场信息反应迅速,能动态地刻画银行体系的风险状况。     

金融风险影响了地区实体经济增长吗？——基于长三角地级市的实证分析

本文基于2010年和2017年长三角地区26个地级市的数据,首先从多个维度综合构建衡量金融风险的指标体系,分析其在金融业发展推动地区实体经济增长过程中产生的影响。其次通过测算Moran’s I指数,发现长三角城市群间的金融业发展与实体经济增长存在空间相关性,因此构建空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)进行实证分析。研究结果表明,2017年金融业发展对实体经济的促进作用较2010年显著提升;加入金融风险这一要素后,金融业发展带来的促进作用将明显减弱。     

系统性金融风险指标是否能改善货币政策有效性？

目前我国货币政策面临着经济结构转型、金融全面改革等挑战,研究系统性金融风险指标对货币政策分析框架有效性的影响对我国经济稳定发展有实际的指导意义。本文利用违约距离度量系统性金融风险,联合货币政策的风险承担机制与风险传导机制构建引入系统性金融风险的货币政策分析框架,利用DIFF-GMM模型与SVAR模型实证研究引入系统性金融风险指标后货币政策的有效性。结果表明,引入系统性金融风险后的货币政策分析框架更有效,主要表现为主要经济变量脉冲响应表现更平稳。因此,央行应在货币政策制定与实施中考虑系统性金融风险影响,疏通货币政策传导机制,提高货币政策有效性。