中国房地产业对资本市场系统性风险的贡献度研究

本文以上证房地产指数代表房地产业,以上证综指代表资本市场,从静态和动态两方面度量房地产业对资本市场系统性风险的贡献度。度量结果发现房地产业对资本市场系统性风险贡献与经济整体变动趋势一致,房地产业在2008年美国次贷危机时期和2015年中国股灾时期系统性风险贡献较大,经济平稳时期系统性风险贡献小。通过对比沪市不同类型的房地产公司,结果发现住宅地产对资本市场的系统性风险贡献最大。本文还比较了房地产业、银行业、保险业、证券业和多元金融业对资本市场系统性风险贡献,结论表明房地产业对资本市场系统性风险溢出效应最大。房地产业与资本市场之间存在紧密的相关性,是可能引发资本市场系统性风险危机的重要来源,政策制定者应强化房地产业的监管。     

房地产业与银行业风险传染效应分析

2016年12月以来,历次中央经济工作会议均强调要坚持“房住不炒”的定位。我国房地产业与银行业关联度高,银行业爆发风险可能会迅速传染至整个金融市场,引发金融危机,因此对我国房地产业与银行业之间的风险传染效应进行研究,对今后更好地防范系统性金融风险意义重大。首先,引入向量修正模型(VECM),对房地产业与银行业之间风险传染机制进行研究,发现两个行业主要通过房价波动与银行信贷规模传导风险。其次,利用ARMA-GARCH-CoVaR模型测算房地产与银行业之间风险溢出强度,发现银行业对房地产业风险溢出强度更高,并根据结果具体分析了2008年金融危机、欧债危机、2015年“股灾”、部分房企爆雷、新冠感染等风险情景下,政府对两个行业实施宏观调控政策取得的成效以及风险溢出效应在不同时间段的新变化,最后提出建议。     

动态视角下房地产贷款对银行业系统性风险溢出研究

基于Credit Metrics模型动态度量房地产贷款信用风险,运用双重ΔCoVaR模型分析框架量化其对单家银行风险的影响,以及对银行业系统性风险的溢出,将总体溢出分解为直接溢出和间接溢出,考量房地产贷款信用风险对银行业系统性风险的传导途径。结果显示：一方面,房地产贷款信用风险近年来整体呈上升趋势,且对银行业风险溢出显著,尤其是大规模债务违约和新冠疫情的爆发加剧了溢出效应。另一方面,房地产贷款信用风险的间接溢出大于直接溢出,且高(低)系统重要性银行产生了更大的间接(直接)溢出,表明高系统重要性银行由于与其他银行的业务联系密切,其贷款信用风险更易引发银行业内的连锁反应从而间接刺激风险爆发;低系统重要性银行因为依赖少数大型客户贷款,面临信用丢失时缺乏强劲的风险缓冲能力,更可能直接对银行业的稳定造成显著破坏。     

银行业系统性风险监测预警体系与防控机制研究北大核心

金融危机爆发后,各国际监管组织和主要国家普遍加强了对系统性金融风险的研究和监管。近年来,我国银行业在规模体量、组织体系、架构布局、业务模式、跨国经营等方面发生了巨大变化,机构之间的关联性、渗透性、交互性增强,风险的系统性上升。本文在借鉴、吸纳既往研究成果的基础上,分析并提出了银行业系统性风险的内外二元生成机制,阐述了银行业系统性风险形成的内在机理;聚焦经济风险、信用风险、流动性风险、市场风险、关联风险等五大风险源,深入分析可能诱发银行业系统性风险的主要因素及其传导机制;运用熵值法测度指标权重,进而构建银行业系统性风险评价指数。实证检验表明,BAI指数和BPI指数具有较好的评价预警效果。最后,本文分析提出了防控银行业系统性风险的四项机制:健全宏观审慎管理体系;筑牢风险防控基础屏障;着力强化系统性风险监管;健全问题机构处置机制。     

房地产业与银行业风险溢出效应研究

房地产业和银行业均是资金密集型行业,风险管理是其健康发展的基石。在分析房地产业与银行业风险溢出机制基础上,采用GARCH-EVT模型、VaR-Granger因果关系检验模型研究我国房地产业与银行业间风险溢出效应,并基于条件风险价值CoVaR方法测度风险溢出强度。研究发现:a=5%显著水平下,房地产业与银行业之间存在双向的风险溢出效应;房地产业对银行业的风险溢出强度略强于银行业对房地产业的风险溢出强度,前者为36.73%,后者为33.96%。     

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。     

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。     

我国银行业信用风险宏观压力测试研究

本文通过实证研究提出并论证了一种宏观压力测试方法,该方法可用于银行业监管和系统性风险的防范.首先采用有序多分类Logistic模型测算行业原始违约概率,再运用MFD违约概率模型将宏观冲击因子引入以求得渗入宏观经济因子的违约概率,然后采用CreditRisk+模型分别测算不同宏观压力情景下与信用风险对应的经济资本变化,经...     

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。     

SCCA方法与系统性风险度量

金融危机引起的机构间风险传染、溢出和反馈效应,促使人们开始关注系统性风险。以Gray、Merton和Bodie为代表提出的或有权益分析方法,考察了以资产负债表为基础的微观经济扭曲是如何在经济部门间传导、扩散,并引致宏观危机发生的。在此基础上,结合极值分布理论和机构间违约相依关系的SCCA方法,可用于评估极端风险时期金融机构违约时债权人的预期损失,以及政府部门的偿债能力和维持金融稳定的能力。本文从或有权益分析方法的理论来源出发,介绍了SCCA方法的基本模型及其对金融机构相关风险指标的度量,同时对如何运用该模型度量金融体系的系统性风险和宏观经济风险进行了总结和梳理,并在此基础上归纳、分析了或有权益分析方法的优缺点,指出了该方法在实践中需考虑的问题。     

上市公司高管变更与公司违约风险关系研究:来自房地产上市公司的证据

以2006～2010年沪深两市A股房地产上市公司的年度数据和公司治理数据为样本,采用KMV模型,运用多元随机平衡面板回归分析方法对中国上市公司高管变更与公司违约风险的关系进行实证研究。实证研究结果表明,高管变更与公司违约风险显著正相关,公司高管变更后能够显著降低公司的违约风险。这为高管变更与公司违约风险、高管变更与经营业绩之间的关系提供了新的证据,丰富了高管变更研究的新领域,即高管变更与公司违约风险之间的关系研究。     

论银行市场风险的资本计提——兼评内部模型法的适用性

市场风险及其监管资本要求的计量历来为业界和监管当局所关注。近期,次贷危机爆发导致的市场动荡使得全球银行业和监管当局开始重新审视其市场风险管理和监管资本要求。文章结合国际银行业和监管机构计量市场风险及其监管资本要求的当前做法,针对我国银行业的实际情况,重点探索了内部模型法在我国银行业的适用性,尤其是从方法论、特殊风险计量、验证等角度探讨了内部模型法的主要工具——风险价值体系在我国银行业计量市场风险及其监管资本要求的适用性,并从方法论和应用层面提出了相应的政策建议。     

住房贷款违约风险定量分析初探

本首先剖析了影响住房贷款违约风险的主要因素，然后引入Merton的结构化模型来分析住房贷款在等额偿还方式下违约风险的度量问题，并从横向和纵向两个角度，通过模拟计算得出房价波动率和无风险利率对住房贷款的违约概率、预期损失和违约风险溢价的影响规律以及这三个指标在贷款期内的变化规律。     

利率市场化与中国银行业系统性风险研究

为了量化利率市场化可能带来的系统性风险,本文构建了一个涵盖利率风险、银行间传染风险和流动性风险的系统性风险量化模型,采用中国129家银行的财务数据,通过拓展的矩阵法对不同冲击下的银行业系统性风险进行了压力测试。研究表明:利率市场化会显著增加中国银行系统的脆弱性,提高银行业的系统性风险水平;利率敏感性缺口较大、规模较小的银行更容易倒闭;重度压力测试下会爆发银行业系统性危机。基于实证结果,本文认为:为规避系统性风险,银行应当严控利率风险、加强产品创新和业务拓展,并且在存放同业资产时,选择同业资产少的银行作为交易对手,防止同业交易过于集中导致系统性风险的积聚。     

银行借贷与系统性风险防控——基于复杂网络模型的研究

目前我国金融市场仍以银行业为主,银行业的风险关乎整个金融系统的稳定。而如果只关注银行间的风险,往往会忽视系统性风险的真实来源,即实体行业的信贷关联。鉴于此,本文首先运用矩阵法模拟了2008—2017年银行间市场的微观借贷数据,结合历年银行对实体行业的实际贷款,构建银行间、银行对实体行业的业务关联网络。其次基于复杂网络的视角,分析银行间借贷网络结构的变化,并动态识别系统重要性银行、风险传染性银行、系统重要性行业,阐释其现实意义与内在关联。研究结果表明:中行、农行、工行、建行、交行为系统重要性银行,历年来系统性风险相对稳定;华夏银行、平安银行、广发银行等股份制银行为风险传染性银行,呈现出动态变化特征;制造业、交运仓储业、房地产业等是系统重要性行业,且行业重要性排名呈时变特征。因此,防控系统性风险,在关注银行间风险传染的同时,还需立足经济的全局视角,监控系统重要性行业,实现"稳增长、控风险"的目标。     

IRB法下公司敞口组合的风险驱动因子计量研究

巴塞尔银行监管委员会针对防范信贷组合信用风险所需要的资本制定的内部评级法,通过风险驱动因子的变化来反映组合回报的变化,并根据风险权重函数,通过风险加权资产转化为与每一项信用风险敞口更准确匹配的资本要求.本文对违约概率、违约损失率、违约敞口、期限因素以及违约相关性等信贷组合信用风险的风险驱动因子的度量进行了综合研究.     

房地产调控与宏观审慎管理研究

本文从空间维度宏观审慎管理这一角度出发．着重探讨了我国房地产业风险外溢对金融业系统性风险的重要影响。通过深入分析金融业、房地产业和地方融资平台三者之间风险传导的机制和路径,本文认为,当前我国宏观审慎管理的空间维度需要重点关注金融机构共同风险敞口过度集中于房地产业及地方融资平台的风险。并提出我国空间维度宏观审慎管理的相关政策建议：应进一步加强对房地产金融支持的严格监管。重点防控房地产信贷的集中度风险;同时,需深入推进地方政府投融资平台贷款的风险防控,不断弱化投融资平台与金融体系之间的风险关联度。     

我国信托业集中违约的风险与政策建议

当前,信托业已成为我国仅次于银行业的第二大金融业。然而,信托企业杠杆率高、监管不完善、风险控制能力不足、投资过度集中于地方融资平台和房地产等问题严重。信托业一旦集中爆发违约风险,将对我国金融业,特别是与信托业高度关联的银行业造成严重冲击。     

考虑违约风险的贷款组合管理

目前商业银行的主要业务还是集中在信贷业务,如何对贷款进行组合管理是银行所面临的问题。传统的马柯维茨均值——方差模型贷款组合模型,是以收益的方差作为风险度量指标,只考虑了市场风险,而没有考虑到企业的违约风险。本文用Merton模型根据企业财务数据估算出企业的预期违约概率,考虑了企业在违约情况下的收益率,把企业的违约概率纳入到组合模型中。用估算出来的违约概率和违约损失率计算出银行收益的波动性,再运用企业收益的相关性代替企业违约的相关性,根据现代组合分析模型得出收益-风险的有效前沿,从而使银行可以根据收益和风险承受能力对企业进行授信。     

我国房地产金融面临的风险与防范对策

目前,具有高度行业关联性的房地产业已经成为国民经济的重要增长点.在我国,房地产金融是确保房地产业平稳发展的重要因素,商业银行为房地产业提供金融支持的同时,也累积了大量风险,关乎金融稳定.因此,如何分散、避免房地产金融风险成为重中之重.本文在分析了房地产金融面临的主要风险的基础上,从宏观和微观层面上提出了五项房地产金融防范对策.