基于资金流量表的我国系统性金融风险指数测度研究

本文基于我国2001—2020年资金流量表数据，使用风险传染网络模型方法，对我国部门间金融风险传染效应进行分析，并测度了我国系统性金融风险指数。研究发现，金融部门是我国部门间金融风险传染的主要承担者；我国宏观金融网络的稳健性在党的十九大后明显增强，各部门引发的风险传染总损失效应整体呈震荡波动态势，但2018年以来总损失效应明显低于之前的平均水平；本文测算出的系统性金融风险指数与M2/GDP的走势在多个时间点较为吻合，其对于防范化解系统性金融风险具有前瞻性预警作用。基于此，本文从加强对金融部门的风险监测与管理，加强对政府部门和国外部门的风险监测，进一步完善宏观审慎政策框架等方面提出政策建议。     

金融创新加剧了区域金融风险吗？——基于社会网络与动态面板门槛效应的研究

本文基于2011—2020年我国31个省份的面板数据，运用主成分分析法构建区域金融风险指数，采用社会网络分析法研究金融风险指数的空间关联网络特征，探讨金融创新影响区域金融风险的非线性效应、金融风险水平空间关联网络特征的中介效应以及金融监管的调节效应。研究发现：我国31个省份的金融风险指数空间网络关联性显著存在；金融创新对区域金融风险的影响效应呈现U型非线性特征，区域金融风险水平的空间关联网络特征在其中发挥中介效应；进一步分析表明，金融监管在金融创新加剧区域金融风险的过程中起到调节作用。最后,本文提出政府加强金融监管，合理适度发展金融创新，防范系统性金融风险的政策建议。     

中国房地产企业间系统性风险溢出效应分析——基于尾部风险网络模型

本文以2007—2021年沪深A股上市房企为样本,首先基于SIM单指数分位数回归技术提出测量系统性风险的新指标SIM-CoVaR,并结合前沿的TENET网络模型,构造跨房地产企业风险动态传染的尾部风险网络,然后采用块模型探究房地产市场系统性风险溢出的聚类性、触发机制及传播路径,最后考察网络整体结构和宏观经济变量对房地产市场系统性风险溢出的影响。研究表明:(1)我国房地产企业间存在明显的系统性风险联动性和溢出效应,在市场动荡时期房地产部门是金融风险溢出的放大器;(2)评估系统重要性节点企业时,除考虑企业规模等内部属性,还应考虑房企间关联结构,利用系统性风险指数可有效捕捉网络中系统重要性节点;(3)跨房企的系统性风险溢出具有显著的聚类特征,尾部风险网络可被划分为4个不同的功能模块,各模块的成员及其角色呈现明显的时变特性,监管部门可据此从供给端“因企施策”;(4)网络聚集性、网络效率和网络匹配性的降低能显著降低房地产市场的系统性风险溢出效应。本文从企业微观层面探讨房地产市场风险的形成机制,为促进房地产业健康发展和防范化解宏观层面的系统性金融风险提供参考。     

企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险

打赢防范化解重大金融风险攻坚战是打好"三大攻坚战"的重要任务之一。本文在对企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险关联性进行理论分析的基础上,利用复合系统性压力指数法测度了我国系统性金融风险,并建立了马尔可夫区制状态转换模型,以挖掘企业杠杆率、宏观经济景气指数及系统性金融风险之间的非线性动态关联机制。研究表明,样本期内我国系统性金融风险水平波动明显;企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险间存在动态关联,且两区制特征明显,高压力时期的关联效应比低压力时期更显著;企业杠杆率对系统性金融风险的直接影响不显著,但会通过影响宏观经济对系统性金融风险产生间接影响;宏观经济景气指数与系统性金融风险相互间存在负向影响。鉴此,现阶段应控制好从"结构性去杠杆"向"稳杠杆"转变的节奏,利用"双支柱调控"熨平局部金融失衡和杠杆结构性问题;同时,密切关注部门间金融风险的交叉传染,提升经济发展质量,进而从根本上防范化解系统性金融风险。     

基于网络分析法的我国银行间风险传染效应研究

本文基于2012年我国115家商业银行的同业资产和同业负债数据,运用网络传导分析法评估了单家银行的异质性风险对整个银行体系的传染效应。结果发现:考虑到联合冲击因素并调减银行部门的资本金水平时,部分银行的异质性风险触发系统性金融风险并非是极端小概率事件。这表明,近年来我国银行业同业业务的较快发展,导致了银行体系具有潜在的脆弱性。另外,从风险传染的角度来看,大型国有商业银行、政策性银行及部分股份制商业银行具有系统重要性。对少数总资产规模较大的银行施加金融安全网保护,能有效抑制金融风险传染效应。为防范银行机构的道德风险问题,金融监管机构可以基于风险传染效应的评估,最大程度地降低对金融机构的救助范围。     

金融机构尾部系统风险与行业风险关联效应研究--基于尾部相依性视角北大核心CSSCI

本文采用基于极值理论的尾部系统风险测度指标(Tail-β),从静态、动态两个角度研究不同类型金融机构尾部系统风险异质性,并分析行业间尾部风险关联效应。研究表明:(1)银行体系中,城商行对于不利冲击反应较为敏感,应对风险能力明显不足。(2)证券部门在极端情形下表现出更强的脆弱性,存在明显的金融风险隐患。(3)部门间尾部风险关联程度随极端金融事件的发生显著上升;其中,银行和保险部门风险关联最强,证券部门与其他部门具有普遍的风险关联效应。(4)房地产部门在股市动荡时期也是金融风险的主要输出者。     

金融科技风险传染效应的识别与防范研究

为了研究金融科技风险在传统金融行业以及传统金融机构间的传染路径,本文以16家金融科技机构组成的金融科技行业和6个传统金融行业为样本数据,构建金融科技机构之间的关联网络,最后根据影响深度（风险溢出）和影响广度（关联网络）识别出金融科技行业及其机构的风险传染效应与影响路径。研究表明：第一,金融科技行业的时变波动率最大,且与其他相关行业间存在明显的风险传染效应;第二,与国有银行相比,其他非银金融与金融科技行业间的风险传染更大;第三,金融科技机构之间存在明显的以业务为聚集的核心。因而建议：第一,采用纵向监管与行为监管相结合的方式,重点监管和防范金融科技行业的风险溢出;第二,通过打造有利于金融科技业态发展的监管沙盒机制,建立相对完善的行业和机构内部监管制度,提高金融风险监管效率。     

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.     

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。     

基于MS-VAR模型的居民杠杆率与系统性金融风险动态关联研究

居民杠杆率过快攀升与系统性金融风险之间是否存在关联已引起广泛的社会关注。本文基于货币、股票、债券、外汇市场数据测度我国系统性金融风险,建立非线性MS-VAR模型探究我国居民杠杆率与系统性金融风险间是否存在时变动态关联。研究结果表明:金融危机后我国居民杠杆率与系统性金融风险之间存在明显的两区制"棘轮效应";居民杠杆率和系统性金融风险都对自身具有粘性;居民杠杆率与系统性金融风险间存在由负转正的时变动态关联,并且风险释放期的关联程度显著大于风险累积期;居民杠杆率对系统性金融风险的影响显著,而系统性金融风险对居民杠杆率的影响甚微。因此,不能简单地将居民部门作为企业、金融部门转移杠杆的对象,需警惕居民杠杆飙升对系统性金融风险的诱发影响。     

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.     

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。     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

基于传染性视角分析系统性金融风险的防范处置

本文基于传染性角度分析,借鉴SEIR传染病动力学模型预测和评估新冠肺炎疫情传播的理论方法和经验做法,类比系统性金融风险传染问题研究,以及通过加强风险隔离,降低风险传染系数,提升治愈能力等途径有效阻断系统性金融风险的传播扩散,进一步加强金融风险防控工作,避免个别机构风险、区域风险演变为系统性金融风险,有效维护金融稳定.     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

我国金融机构系统性金融风险度量与跨部门风险溢出效应研究

本文采用VaR、MES、CoVaR以及ΔCoVaR四类风险测度方法,对我国A股56家上市金融机构和房地产公司的系统性金融风险展开研究,并结合前沿的风险溢出网络方法,从静态与动态两个研究角度考察了我国金融风险的跨部门传染。研究结果表明,四种风险测度指标均能准确识别出我国金融部门风险集聚的尾部事件,而且金融体系整体上存在较为明显的跨部门风险传染效应。此外,本文研究发现,我国系统性风险溢出水平逐年攀升,且传染中心在“银行钱荒”、“股市熔断机制”等事件中发生了相应改变,其中,在“钱荒事件”中,银行部门等成为了风险传染的发源地;而在“熔断机制”事件中,房地产与证券部门则成为风险传染的网络中心。在此基础上,我们提出了完善我国金融风险防范体系与监管机制的若干建议,使得本文研究对于“防范跨市场、跨产品、跨机构的风险传染”具有重要的学术价值与现实意义。     

我国区域金融风险的空间关联与传染机制研究 ——基于社会网络分析法和区域数据的实证

本文运用社会网络分析法对2011—2018年山东省区域性金融风险的空间关联机制进行了深入探讨.结果发现:各城市间区域性金融风险存在明显的空间关联和溢出效应,空间网络关联结构复杂性、关联性和稳健性不断增强,中心城市不断增多,处于从属或边缘地位的城市减少;位于网络中心城市的金融风险以输入效应为主,并在风险传染中主要起到中介作用;而位于边缘地位城市的金融风险主要以溢出效应为主.进一步的探讨表明,受风险关联、网络结构及经济增长、工业发展、城乡差距和政府收支等因素影响,网络中心城市的金融风险下降,而网络边缘城市金融风险升高,不同网络位置区域金融风险表现出明显的异质性.     

尾部风险研究进展与评述

由于部分业务、部门或市场的尾部风险溢出不仅会引发金融体系的“多米诺骨牌”效应,而且会对实体经济产生巨大负外部性,因此尾部风险事件极易引起金融市场震荡。鉴于此,识别与监测尾部风险是有效防控系统性金融风险爆发与传染的起点。本文首先以全球金融危机为节点,根据文献厘清尾部风险测度指标在危机前后的脉络。其次,介绍与尾部风险传染密切相关的尾部风险相依、金融关联网络的相关研究进展,在此基础上对尾部风险溢出强度及溢出方向展开讨论。再次,本文归纳了引发尾部风险溢出的宏观、中观和微观层面的影响因素以及尾部风险管理的路径选择。最后,对当前及未来尾部风险相关研究进行评述与展望。据此,力求为我国进一步提高防范化解金融风险能力、统筹推进疫情防控和经济社会发展、促进国民经济稳健运行和良性循环提供借鉴。     

金融书屋

繁荣的背后:金融系统性风险的本质、测度与管理本书对金融系统性风险(危机)理论进行全面深入的探讨,在理论指导下构建中国金融业系统性风险监测体系,从如何尽早识辨金融系统性风险入手,全面分析了系统性风险(宏观金融风险)的监管理念、危机传染的救助、系