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%。     

我国金融市场间风险传染与系统性风险溢出效应——基于银行、证券、保险市场的E-CoVaR模型分析

本文运用E-CoVaR模型,结合分位数回归技术,测度了我国银行、证券和保险市场之间的风险传染强度以及各金融市场系统性风险溢出效应,并探明了各金融市场系统性风险溢出效应随经济形势变化的规律。研究结果表明:总体来看,银行市场的风险传染强度和系统性风险贡献度最大,证券市场其次,保险市场再次;从动态分析来看,我国金融市场的系统性风险贡献度与市场繁荣程度正相关,在金融危机期处于较高水平。     

基于Vine-Copula广义CoVaR模型的我国金融市场间风险溢出研究

当前各金融行业之间的联系日益密切，风险溢出进一步增强。在这一背景下，本文构建Vine-Copula模型，刻画银行业、保险业、基金业和证券业之间的风险相依关系，将上行广义Co Va R与下行广义Co Va R置于同一结构中，进一步研究当某一行业陷入风险时对其他金融行业的风险溢出效应。实证结果显示，各金融行业均存在显著的正向风险溢出效应，上行风险溢出与下行风险溢出表现出非对称性。分行业而言，证券业对其他行业的风险溢出效应最强，银行业和基金业的风险溢出效应较为平稳，而保险业的风险溢出也处于较高水平，应当重点关注证券业与保险业之间的风险溢出效应。本文研究明晰了金融行业间的风险溢出效应，有助于对我国经济“三期叠加”阶段性特征进行科学理解与准确研判，为防范与化解重大金融风险提供参考依据。     

中国保险业系统性风险评估及影响因素研究

本文采用CoVaR方法,结合分位数回归,实证分析了我国上市保险公司的系统性风险状况,并对比我国保险业与银行业的系统性风险状况。研究结果表明,不同保险公司之间的风险溢出效应明显,且系统性风险通过关联度进行传染,但溢出强度存在差异;保险业的系统性风险在时间维度上存在周期性,同时保险公司的非传统保险比例越高,其系统性风险也越大;混业经营的保险集团其系统性风险贡献度显著高于其他保险公司,偿付能力监管对抑制保险公司的风险溢出水平较对系统性风险的抑制更为显著;此外,保险业对银行业有系统性影响,但小于银行业对保险业的影响。     

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。     

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。     

金融市场与实体经济主要行业之间的风险溢出效应

运用基于TVP-VAR模型的预测误差方差分解方法和Copula方法,量化分析金融各子市场与五大实体行业之间的风险溢出效应。实证结果表明,银行业和债市的风险溢出效应较大,银行业的影响更容易传导至工业和能源业等传统行业,而债市的影响更多传导到信息技术等新兴行业;汇市的风险溢出效应较小,且更容易传导至能源业。相较于其他金融市场,债券市场对实体行业的尾部风险溢出作用相对更强;国债波动对实体行业的风险溢出效应大,但是企业债与实体行业的尾部相关系数更大。金融市场和实体经济风险之间存在互相溢出,近年来金融市场成为风险被溢出者,尤其是外汇市场。因此,要将实体经济的需求特征纳入金融监管体系的考量范围,定期监测和分析金融市场风险,尤其控制银行和债券市场风险的溢出。     

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。     

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。     

我国房地产业与银行业的相依关系

基于混合Copula模型选用房地产业和银行业的行业指数收益率数据对我国房地产业与银行业的相依关系进行研究,使用非参数核密度方法估计房地产业与银行业的指数收益率序列的边缘分布,并结合EM算法对混合Copula参数进行估计,得出结论:混合Copula模型相对于单个的Copula模型能更灵活的刻画出房地产业与银行业非线性与非对称的相关关系;两个行业在市场活跃时的相依强度略大于市场低迷时的相关强度且行业相依结构为正。文章的最后对于预防房地产业和银行业的风险传染给出参考性建议。     

国际大宗商品价格波动对中国金融市场的风险溢出效应——波动溢出网络视角北大核心CSSCI

本文基于TVP-VAR动态溢出模型考察了国际大宗商品市场与中国金融市场间波动溢出的动态联动效应与风险传递机制;并在此基础上,研究了如何运用DCC-GARCH t-copula模型对冲与防范来自国际大宗商品市场的风险传染效应。本研究发现:(1)国际贵金属、工业金属市场处于信息先导地位,是风险溢出的首要来源;在极端风险事件冲击下,风险净溢出效应的分布区间具有波动性、方向非对称性及随机性,风险传染效应显著提升。(2)波动溢出网络结构变迁存在显著的“事件驱动特征”与“区域性特征”,在金融危机、中美贸易摩擦与新冠肺炎疫情的冲击下,波动溢出网络结构会发生突变,且新冠肺炎疫情对波动溢出网络结构的冲击效应更大;国际大宗商品市场内部始终存在稳定且广泛的风险共振关系,而当国际大宗商品市场受到冲击时,中国金融市场间较易出现广泛的风险联动,且同一区域内以风险共振为主导。(3)在对冲来自国际贵金属、工业金属市场的风险溢出效应时,需要积极的投资组合管理和进行动态调整,而不是采用静态策略;配对资产的套期保值效果表明,国际贵金属对冲效果最好的是与国际工业金属形成组合,而国际工业金属与国际软性商品形成投资组合,则可以获得最大的风险对冲效果。     

外汇风险传染网络测度与影响机制分析--基于静态和动态的双重视角

国际争端频发及不确定性风险增加的外部环境,叠加经济下行压力增大的内部环境,致使汇率波动变得更加敏感,外汇风险传染危害性提升。基于1999-2018年全球50种主要货币,本文引入复杂网络模型以及静态与动态两类相关系数算法,分析了汇率网络的总体关联性及各货币风险吸收效应和外溢效应。同时,本文采用混合效应面板回归研究了资本账户开放、汇率制度改革等政策因素的作用,在此基础上,分析了外汇风险传染的影响机制。研究发现,考察期内,各货币波动溢出比收益率溢出更平稳,收益率溢出关系稳定性相对较弱、变动幅度更大,这与金融危机和欧债危机爆发有关。全球主要货币总体关联性具有明显的时变特征和区制特征,且波动溢出与收益率溢出存在区制同步性。资本账户开放和汇率制度是外汇风险传染的重要影响因素,汇率市场化改革有助于缓释外汇风险传染,而资本账户开放将扩大外汇风险传染效应。     

我国创业板市场和主板市场之间风险溢出效应的实证分析

本文利用GARCH-Diagonal BEKK模型、Chi-plot图以及Granger因果检验等方法,对我国创业板市场与主板市场之间的风险溢出效应(均值溢出效应和波动溢出效应)进行了实证分析,以此来分析创业板市场与主板市场之间的波动性、相关性及波动影响程度.研究结果表明:我国证券市场明显存在从主板市场到创业板市场的均值溢出效应;创业板市场与主板市场之间也存在波动溢出效应,两个市场的波动相关性随着创业板的发展而逐步提升;创业板市场与主板市场之间的风险传导强度呈现倒“V”特征(即先增加后减少).为进一步降低创业板市场的波动风险、促进创业板市场健康发展,本文提出强化创业板市场导向、健全创业板规则体系、强化投资者风险意识等政策建议.     

中国股市行业风险与宏观经济之间的风险传导机制

本文采用行业收益率溢出指数度量股市行业风险,并进一步研究中国股市行业风险与宏观经济的相互影响,同时引入股息率和利率两个中介渠道深入挖掘其传导机制。我们运用GARCH-in-Mean模型对股市行业风险和宏观经济变量之间的一阶矩和二阶矩相互关系同时进行分析,结果发现,股市行业风险和宏观经济变量之间水平值和波动率都存在双向影响,对外溢出效应较大的行业起主导作用。此外,股市行业风险对宏观经济变量的影响方面,股息率和利率均起到中介渠道作用;宏观经济变量对股市行业风险的影响方面,只是利率起到中介渠道作用。股市行业风险与宏观经济的传导效应在不同时期差异显著。本文研究结论有助于深刻理解金融与实体经济之间的风险传导机制,对防范系统性风险、防止金融和实体经济“风险共振”以及提升金融服务实体经济能力等具有参考意义。     

中国股市行业风险与宏观经济之间的风险传导机制

本文采用行业收益率溢出指数度量股市行业风险,并进一步研究中国股市行业风险与宏观经济的相互影响,同时引入股息率和利率两个中介渠道深入挖掘其传导机制。我们运用GARCH-in-Mean模型对股市行业风险和宏观经济变量之间的一阶矩和二阶矩相互关系同时进行分析,结果发现,股市行业风险和宏观经济变量之间水平值和波动率都存在双向影响,对外溢出效应较大的行业起主导作用。此外,股市行业风险对宏观经济变量的影响方面,股息率和利率均起到中介渠道作用;宏观经济变量对股市行业风险的影响方面,只是利率起到中介渠道作用。股市行业风险与宏观经济的传导效应在不同时期差异显著。本文研究结论有助于深刻理解金融与实体经济之间的风险传导机制,对防范系统性风险、防止金融和实体经济“风险共振”以及提升金融服务实体经济能力等具有参考意义。     

新冠肺炎疫情加剧了国际金融风险传染吗？

本文运用网络分析方法探讨新冠肺炎“黑天鹅”事件影响下的国际金融风险传染特征。研究表明,新冠肺炎疫情显著加剧了金融风险在国家之间的传染;同时,风险传染网络存在明显的聚类现象,随着疫情发展,风险传染网络从初期的星型发散传染向后期的均衡传染演变。结合我国实际,本文建议增强经济抗风险能力、高度关注对我国直接输入风险较高的地区和总溢出效应较强地区的风险溢出效应、健全金融行业突发事件处置机制。     

疫情冲击下全球股市的风险溢出效应研究

本文通过构建全球股市风险溢出网络,测度疫情期间全球股市风险溢出强度,研究各国股市风险的传递方向及溢出机制;通过与2008年金融危机的横向比较以及全样本纵向分析,探究不同阶段全球股市风险溢出效应的差异.研究发现:(1)疫情期间全球股市风险总溢出强度先上升后下降,其强度明显高于2008年金融危机与全样本均值.(2)不同时期全球股市风险溢出中心存在差异,中国是全球股市的主要风险接受国.金融危机时期,美国是全球股市单一的风险溢出中心;疫情期间,疫情严重的欧洲国家成为全球股市的风险溢出中心.     

疫情冲击下全球股市的风险溢出效应研究

本文通过构建全球股市风险溢出网络,测度疫情期间全球股市风险溢出强度,研究各国股市风险的传递方向及溢出机制;通过与2008年金融危机的横向比较以及全样本纵向分析,探究不同阶段全球股市风险溢出效应的差异.研究发现:(1)疫情期间全球股市风险总溢出强度先上升后下降,其强度明显高于2008年金融危机与全样本均值.(2)不同时期全球股市风险溢出中心存在差异,中国是全球股市的主要风险接受国.金融危机时期,美国是全球股市单一的风险溢出中心;疫情期间,疫情严重的欧洲国家成为全球股市的风险溢出中心.     

全球股市的依存结构与风险传染研究

为全面刻画全球股市极端波动风险的跨区域传染效应及其传染路径,本文结合滚动窗口技术构建了高维动态R-Vine Copula模型,分析全球28个股市在2003—2020年的动态相依结构演化及其系统性风险溢出效应.结论表明,全球股市相依结构分布呈明显的洲际聚集特征,即亚太区域-欧洲区域-美洲区域.中国香港、法国和美国股市分别为亚太、欧洲和美洲的中心枢纽.新加坡和荷兰股市起到了联结亚太区域和欧洲区域的中介桥梁作用.2008年金融危机和2020年新冠肺炎疫情危机的冲击均未改变全球股市的总体相依结构,但导致了临时性结构突变,并提升了全球系统性风险溢出水平.新冠肺炎疫情导致欧美区域股市间的系统性风险水平超过了金融危机期间的影响,而金融危机导致亚太区域股市间的系统性风险溢出水平则明显超过了新冠肺炎疫情的影响.在2008年和2020年的两次危机中,沪深股市主要面临中国香港股市的系统性风险溢入.     

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。