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。     

中国金融市场间的风险溢出效应研究——基于金融压力指数的分析

合理有效的金融压力指数已成为衡量金融市场稳定的重要工具，有助于研究金融风险的跨市场溢出及传导。文章从我国五个金融子市场选取共计16个金融变量构建各市场金融压力指数，并采用MS-VAR模型对指数有效性进行评估，在此基础上，运用TVP-VAR-DY溢出指数模型，基于信息溢出的视角分析了我国金融市场间的风险溢出及其时变特征。结果表明，文章构建的金融压力指数总体走势符合实际，能捕捉重大压力事件对我国金融市场的系统性影响；我国金融市场之间存在适度的相互依赖，风险流动较为顺畅，风险溢出受危机事件等不确定性冲击的影响较大，其中货币市场对外溢出风险最强，股票市场被动接受风险的能力最强，不同金融发展时期风险溢出的净传递者和净接受者也不同。     

系统性金融风险动态测度与跨部门网络溢出效应研究北大核心

科学、有效地进行系统性金融风险动态测度与溢出效应评估,直接关系到我国金融体系重大风险的防范与化解。本文基于金融压力指数法进行系统性金融风险动态测度,构建跨部门风险溢出网络,论证多维风险因子对系统性金融风险驱动作用的结构性差异和系统重要性。研究结果表明:第一,危机时期,跨部门风险协同运动趋势明显,风险跨部门溢出方向和强度均具有非对称性。第二,外汇市场、债券市场和房地产市场是主要的风险溢出方,在危机时期,金融机构、股票市场和外汇市场是系统性金融风险重要的传播渠道。第三,股票市场估值水平、投资者情绪和经济政策不确定性对系统性金融风险水平的驱动作用呈倒U型,在系统性金融风险测度指数分布的右尾,大宗商品价格波动的驱动作用最大。第四,随机森林算法测度的风险驱动因子重要度证明,投资者情绪和大宗商品市场价格波动因子对系统性金融风险拐点的出现具有关键性影响。     

我国四部门金融杠杆对系统性金融风险的影响——基于空间溢出视角

基于金融杠杆对系统性金融风险的区域内和区域间作用机制的理论分析,运用空间偏微分方法,依据测算出的2010—2019年我国各省（区、市）四部门金融杠杆和系统性金融风险数据,考量我国四部门金融杠杆对系统性金融风险的空间溢出。结果显示：我国系统性金融风险具有较强的空间趋同性特征;由于金融杠杆部门结构和所在区域的不同,其对系统性金融风险的区域内溢出存在显著差异;此外,金融杠杆对系统性金融风险的区域间外溢效应明显,忽视该区域间溢出,将不利于准确评估金融杠杆对系统性金融风险的冲击。     

基于行业关联网络的中国系统性风险监控防范研究北大核心

本文从行业关联网络视角出发,以中国经济领域中各行业为研究对象,采用基于QVAR模型的溢出指数,捕捉不同冲击规模及方向下的行业间溢出效应,并提出相对溢出指数,考察从正常状态到极端状态下行业间溢出水平及结构变化。研究发现:第一,基于QVAR模型的溢出指数能够较好地捕捉不同冲击规模及方向下行业间的溢出效应,基于条件均值的溢出指数可能错判行业间真实的溢出水平。第二,行业间溢出效应在极端上升和下降状态下呈现非对称性,左尾的总溢出、十个行业的溢入均高于右尾。第三,与正常状态相比,两种极端状态下金融、房地产、能源、医疗保健四个行业的方向性溢出水平显著上升,并且金融的溢入、溢出水平上升幅度最高。第四,在极端上升和下降状态下,金融对医疗保健的定向溢出水平上升幅度最高。     

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。     

境内外人民币外汇市场的多阶矩风险溢出效应研究

本文测算了人民币汇率的意外波动率、条件偏度和条件峰度等多阶矩风险指标,结合DY溢出指数模型与DCC-GARCH模型研究了境内人民币外汇市场、香港离岸外汇市场和NDF市场之间的风险溢出效应。研究发现：人民币汇率的高阶矩波动率能够更好地捕捉到小概率冲击或极端冲击的影响;在频域视角下,境内外人民币外汇市场间存在显著的静态风险溢出效应,且意外波动率风险溢出效应持续期相对较长,境内市场是风险溢出的源头,往往以香港离岸市场为中介将风险传导至NDF市场;从时域角度看,各阶矩下的风险溢出效应都具有不断增强的时变特征,且对未预期冲击、小概率冲击和极端冲击较为敏感;就风险溢出效应所体现的风险联动性来看,境内外市场的风险联动性在各阶矩维度下也都是显著的。     

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。     

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。     

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。     

运用信号分析法建立我国的金融风险预警系统

在全球金融自由化程度不断加深的大背景下，我国金融对外开放程度不断加深，建立适合国情的金融风险预警系统的重要性和紧迫性日益明显。借鉴国际上影响广泛的KLR信号分析法．本文根据国情建立了一套金融风险预警系统，选取一系列系统性及非系统性风险监测指标。确定不同风险状态下的预警界限，通过数据处理，最终进行风险的灯号显示。在此基础上，结合我国的具体数据进行了实证分析。发现我国金融风险在系统性风险方面表现为财政风险突出，非系统性风险则聚集在银行系统。因此，我国有必要从财政、银行资本及内控制度、资本市场和金融监管多方面入手。构建金融风险的防范机制。     

人民币在岸与离岸市场汇率极端风险溢出研究

本文采用联合非对称MVMQ-CAViaR模型,对离岸人民币和在岸人民币市场间的极端风险溢出效应进行研究。结果表明:人民币离岸和在岸市场的极端风险存在显著的溢出效应,但溢出水平有限,且离岸人民币对在岸人民币的溢出更加明显;利空消息冲击比利好消息冲击引起的人民币外汇市场下挫力度更强,联合冲击会加剧市场波动;"8.11汇改"提高了两个市场极端风险的溢出水平,且汇改之后,两个市场人民币的上行风险和下行风险都明显增加。因此,货币当局要加快人民币汇率的市场化进程,提高在岸人民币对离岸人民币的影响力,同时应特别警惕离岸与在岸人民币的联合效应,防范人民币的断崖式贬值。     

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。     

杠杆、房地产价格与金融系统稳定——基于MSVAR模型的实证分析

我国房地产市场的扩张在为经济发展贡献了重要力量的同时,也积累了较多问题。本文通过主成分分析构建金融稳定指标,并运用马尔科夫区制转换VAR模型对房地产价格、金融稳定与杠杆在不同经济状态下的动态关系进行分析。研究发现,我国金融系统稳定性、杠杆水平与房地产价格之间的关系随着经济状态的转变而呈现出较为显著的区制性特征,并且房价与杠杆的双向促进关系存在非对称效应。在目前杠杆高企、经济增速放缓的时期,通过刺激房地产市场推动经济会对金融系统稳定产生负向冲击。因此,应对房地产价格进行合理调控,主动调整经济结构,实现去杠杆、释放风险和市场出清。     

系统性风险跨部门溢出网络及突发事件对风险传染的影响——来自37家上市金融机构高频交易的证据

基于资本市场高频交易数据，采用条件在险价值模型对我国37家上市金融机构的系统性风险水平进行测度，运用DCC-GARCH模型研究房地产、银行、证券和保险四个部门之间的动态相关关系，并通过VAR模型采用方差分解方法构建该四个部门间的跨部门风险溢出网络；最后以新冠疫情为例，分析突发事件对系统性风险传染的影响。研究发现，系统性风险主要贡献来自房地产部门，然后依次是银行、证券和保险，其中又以证券部门的风险溢出最大。动态相关性分析表明，近年来四个部门间收益率主要呈正相关关系，但是房地产部门与银行部门之间、保险部门与其他三个部门之间存在过短暂的负相关关系；房地产部门与证券部门的动态相关性有较强的持续性，证券部门和银行部门的相关性受市场信息冲击较大。危机会提高部门间的关联性，使得各部门风险溢出增大。在危机时期，房地产部门会变成风险的主要输出方，其对各部门的冲击较大且持续性较强，保险部门始终是系统性风险的主要接收方，各个部门之间的风险溢出是非对称的。     

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。     

基于分位数关联的政策连续性跨国溢出研究

本文采用基于条件分位数的溢出指数方法,研究了不同冲击规模及方向下政策连续性的跨国溢出,考察相较于中间状态,极端上升与下降状态下的溢出变化及两者之间的非对称溢出效应,并构建相对溢入溢出指数,研究极端冲击对不同国家方向性溢出的异质性影响。研究发现:(1)政策连续性的总溢出以及各国溢入水平在不同条件分位数下呈U形结构,冲击规模对总溢出及各国溢入水平具有显著的正向影响。(2)在极端状态下,总溢出和大部分国家方向性溢出水平较中间状态显著提升,并且极端上升与下降状态具有非对称的溢出效应。其中,总溢出在极端下降状态涨幅更大,各国的溢出比溢入在两种极端状态下表现出更强烈的非对称性。(3)极端冲击的影响具有国别异质性,中国的方向性溢出水平大幅上升,对发达国家的左尾定向溢出加强,国际影响力显著增强。本文研究不仅对极端状态下保持经济系统稳定具有启示意义,也可为建设“双循环”新发展格局提供实证支持。     

市场互联、风险溢出与金融稳定——基于股票市场与债券市场溢出效应分析的视角

评估债券市场互联互通进程中的风险溢出效应,对于进一步完善中国金融制度改革具有积极的参考意义。本文基于Copula理论研究了2002～2009年间股票市场与债券市场的风险溢出效应及其状态转换特征,研究结果表明:股票市场与债券市场联动效应总体不显著;随着中国金融市场统一步伐的加快,投资者可以通过跨市场套利交易来优化资源配置,使得股票市场与债券市场之间表现为"跷跷板"效应;相对分割的债券市场避免了极端条件下系统性风险的相互传染,使得股票市场与债券市场尾部相关性独立,客观上有助于维护金融稳定。     

重大风险冲击的经济波动效应、金融风险效应与财政货币政策调控

自然灾害、恐怖袭击和全球经济金融危机等重大风险发生会对经济活动和金融稳定造成巨大冲击。本文从商品需求侧与商品供给侧引入重大风险冲击并将“双金融摩擦”引入新凯恩斯DSGE模型来探究重大风险冲击的经济波动效应与金融风险效应，并分析财政货币政策对重大风险冲击的调控效果。研究发现：第一，在“金融加速器”作用下，重大风险冲击通过推高企业贷款违约概率导致金融风险水平上升和经济衰退。第二，当重大风险冲击对商品需求侧的影响大于对商品供给侧的影响时，经济波动加剧、金融风险水平上升。第三，下调企业所得税通过改善企业与商业银行的资产负债表降低金融风险；下调无风险利率虽然能够削弱重大风险冲击对经济波动的负向影响，但会导致金融风险积累。因此，为应对重大风险冲击，中国应做好对困难企业的财政支持与信贷支持，提高财政货币政策防范和化解宏观经济下行风险与金融风险的能力。     

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。