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。     

实体经济各部门杠杆率、房地产价格与金融风险联动研究

本文首先从资产负债表关联的视角,对实体经济各部门杠杆率和金融风险的联动进行了理论分析;然后利用或有权益分析法和预期损失法测度了我国系统性金融风险;最后基于门限结构向量自回归(T-SVAR)模型,刻画了在不同房价区制下杠杆率和金融风险的相互影响.研究表明:(1)房地产价格与各部门杠杆率互相推动;(2)总体上居民在一定程度上承担了政府和企业的债务风险,并推高了金融风险;(3)低房价阶段,各部门杠杆率和金融风险互相降低,说明银行信贷此时投放比较理性,有加杠杆的空间;(4)在高房价阶段,政府杠杆率上升导致企业杠杆率和金融风险提高,金融风险则降低了政府杠杆率,说明此时应该侧重控制政府债务积累;(5)各部门杠杆率增速上升也会提高系统性金融风险.因此,对居民杠杆率增速过快、政府债务和高房价的联动需格外关注;同时,应该稳定房价,促进金融稳定.     

基于企业杠杆率视角的银行业信用风险管控——以河北省邢台市为例

当前经济进入新常态,银行业风险防控面临前所未有的挑战。杠杆是金融的基本特征,也是企业经营的基础,推动银行业高质量发展,打好防范化解金融风险的攻坚战,在金融领域防范风险的核心工作是降杠杆,银行业通过对非金融企业杠杆率的研究,既可以将有限的信贷资金配置到社会需要的领域,也可以提高资金的边际使用效率。非金融企业通过逐步降低不合理的杠杆率,可以收缩战线,聚焦主业、降低财务成本从而提高竞争优势。邢台市正处于加速产业转型的关键时期,新旧动能的转换过程势必对银行业产生一定影响。有必要从总量、行业、所有制、规模等多维度对邢台市非金融企业的杠杆率进行结构性分析,揭示银行业面临的信用风险,从而提出针对性的防范对策,以期为银行业风险管控提供参考。     

宏观杠杆率和商业信心对系统性金融风险的非线性影响

高杠杆带来更高的系统性金融风险,这一作用既有直接影响,也有通过商业信心所产生的间接影响.本文以22个国家近20年的数据为基础,应用面板门槛模型检验了宏观杠杆率的门槛效应以及宏观杠杆率和商业信心对系统性金融风险的非线性影响.检验结果显示:第一,杠杆率升高会抬升金融风险;第二,商业信心对金融风险有显著的抑制作用;第三,杠杆率对金融风险的抬高既有直接效应也有间接效应,其间接效应正是通过商业信心渠道传导所引发的效果——高杠杆会抑制商业信心的正面作用;第四,非金融企业杠杆率只有间接效应发挥作用,直接效应并不显著;第五,相比杠杆率,货币供应量更加限制商业信心的作用,对金融稳定性产生影响.鉴此,在继续推进结构性去杠杆和金融去杠杆的过程中,既要加强商业信心和信用体系的建设,增强市场主体的信心,也要充分重视由广义货币所构成的全社会流动性环境,着力控制住货币供给的总闸门.     

货币政策与异质性企业杠杆率——基于纵向产业结构的视角

当前,高杠杆已成为我国金融风险的重要源头,围绕结构性去杠杆来防范化解金融风险的基本思路,各方提出了一系列去杠杆措施。在此背景下,本文建立了一个包含“金融摩擦”与“资产负债表衰退”双重机制的动态随机一般均衡(DSGE)模型,探讨了中央银行紧缩性货币政策对国有企业与民营企业杠杆率的影响机制。本文研究认为,第一,中央银行提高政策利率会降低国有企业杠杆率,但会以民营企业杠杆率上升与总产出略微下降为代价;第二,伴随着政策利率上升,纵向产业联结度下降将会扩大国有企业与非金融企业整体杠杆率下降幅度,并减小民营企业杠杆率上升幅度;第三,货币政策对非金融企业杠杆率进行响应有助于提高社会福利,但效果并不显著。由此,本文研究认为,推动经济去杠杆需要在管住“货币”的同时,深入研究财政政策、宏观审慎等其他政策选项的可行性。在推动去杠杆的总过程中,货币政策要管住货币“总闸门”,宏观审慎政策要把住风险“总关口”。     

全球性金融危机的演变逻辑

防范化解重大风险是党中央确定的决胜全面建成小康社会"三大攻坚战"之一,由于我国当前金融杠杆率已经相对较高,对金融业进行供给侧结构性改革,已成为当前乃至今后一个时期我国国家治理中一项重要的改革内容。以史为鉴,可以知兴替。为从过往发生的金融危机中汲取教训,更好地预防重大金融风险,笔者从三次全球性金融危机中寻求共性,为我国防范化解重大风险提供有益的借鉴。     

打好防范化解重大金融风险攻坚战

防范化解重大风险攻坚战,是党的十九大提出的全面建成小康社会"三大攻坚战"的首要战役。习近平总书记指出,打好防范化解重大风险攻坚战,重点是防控金融风险。人民银行认真学习贯彻习近平总书记系列讲话精神,贯彻落实以习近平同志为核心的党中央对防范金融风险的一系列决策部署,以防范化解重大金融风险攻坚战为统领,坚持稳中求进工作总基调,不断强化底线思维和风险意识,坚决守住不发生系统性风险的底线。     

非金融企业杠杆率与银行信用风险关系研究

本文立足于重庆市非金融企业杠杆率的测算,采用描述性统计分析、变异系数法、向量自回归模型分析等分析方法,重点分析了重庆市非金融企业杠杆率的发展情况及非金融企业杠杆率与商业银行信用风险之间的关系。研究结果表明：重庆市非金融企业杠杆率总体稳定可控,但部分行业风险不容忽视;去杠杆短期内会增加商业银行信用风险,长期有助于化解金融风险;去杠杆对商业银行不良率攀升的影响较为显著。据此,根据研究结论提出了相应的对策建议。     

金融改革发展建言录——两会经济金融界部分代表委员谈金融

<正>全国政协常委中国进出口银行董事长胡晓炼积极防范化解金融风险防范化解金融风险特别是防止系统性金融风险的发生,是金融工作的根本性任务。近年来,我国金融机构积极落实好防范化解重大风险攻坚战的各项要求,增强风险管控能力,提升合规管理水平,牢牢守住不发生系统性金融风险的底线。     

强化云南金融风险防控研究

新常态下,经济下行压力持续加大,金融领域长期积累的深层次矛盾逐渐显现,防范和化解金融风险,是三大攻坚战重要内容之一。本文分析了云南金融风险隐患,针对不良贷款率升高,地方政府债务规模大、结构不合理,居民杠杆率快速提升,理财及信托产品、企业杠杆率、地方性类金融组织、互联网金融风险及其他金融风险进行了剖析。提出了化解商业银行贷款风险、抑制地方政府债务风险,梳理排查风险隐患、建立风险预警系统、风险处置联动风险防范措施,确保云南经济金融健康发展。     

金融资产投资、杠杆率与企业风险承担——基于非金融企业的视角

本文以2007~2018年我国A股非金融上市公司为研究样本,运用动态面板系统广义矩估计法,研究杠杆率在金融资产投资与企业风险承担之间的中介效应影响,分析金融资产投资、杠杆率、企业风险承担三者之间的传导链条。研究发现:杠杆率在金融资产投资与企业风险承担水平之间发挥了部分中介效应;金融资产投资增加会直接导致企业风险承担水平上升,同时也会通过提高杠杆率间接地提升企业风险承担水平。本研究丰富了实体企业金融投资后果的相关文献,为实体企业的投资决策以及风险管理提供了参考,也为监管部门去杠杆防风险提供了经验证据。     

杠杆率、企业规模与企业创新

选取2010-2015年沪深A股上市公司的面板数据,借助门槛模型研究企业杠杆率与企业创新的关系。结果显示：杠杆率对企业创新有显著影响,存在既能促进创新同时降低风险的企业最优杠杆率区间,即当杠杆率处于9.3%~37.1%的范围时,杠杆率的提升能够最大地促进创新投入与创新产出,同时降低创新风险;但当前我国大部分企业并未达到增加创新产出与降低创新风险的最优均衡。同时,不同规模企业杠杆率与创新的关系具有差异性,大型企业促进创新且可规避风险的最优杠杆率的区间为杠杆率低于67.0%,中型企业为杠杆率低于22.5%,小型企业则是7.8%~17.0%的区间范围。应正确理解中央“去杠杆”政策,推进结构性去杠杆,力求在“降杠杆”和“促创新”之间达成最优平衡。     

中国科技创新结构如何影响杠杆率?

杠杆率水平与系统性金融风险息息相关。杠杆率的高低与科技创新结构存在着密切关系,已有文献忽略了科技创新结构对杠杆率作用机理的研究。科技创新结构如何影响杠杆率?对此问题,本文进行系统性的理论分析,并以省际面板数据为对象进行实证检验。研究表明,我国省级科技研发劳动投入比例结构,以及创新产出结构对杠杆率具有重要影响,两类创新劳动投入对于杠杆率都具有显著作用,但影响方向相反;我国省级杠杆率具有空间效应,既有共性因子,又存在异质性特征。以上发现对于现阶段降低我国系统性金融风险,特别是为从创新的角度设计、制定和完善我国有关杠杆率的金融政策提供了科学的理论指导和实证证据。     

Corporate Stock and Bond Return Correlations and Dynamic Adjustments of Capital Structure

This paper analyses the effects of dynamic correlations between stock and bond returns issued by the same firm on the speed of adjustment towards target leverage. The results show that the estimated correlations are time varying, show persistence and differ among firms. Analysis of the potential explanatory variables reveals that the correlations decrease with negative expectations about future aggregate risks, but only for firms with a low default probability. In contrast, correlations are positively associated with specific risk measures, especially idiosyncratic stock risk and financial leverage. The positive relationship between the correlations and the leverage ratio suggests that target leverage can be achieved faster when the stock–bond correlation is high. Our results show that this is the case.     

金融行业对实体行业的尾部风险传导研究——基于实体企业金融化视角

本文基于我国金融资本超额回报率的事实,在市场套利分析框架下实证检验了实 体企业金融化是抑制还是加剧了尾部金融风险溢出。数值模拟结果表明：从杠杆率来看,实体 企业金融化对杠杆率具有“双刃剑”效应,然而,实证结果发现,从长期经济后果来看,实体 企业金融化却显著提高了杠杆率,基于Altman-Z值的风险分析进一步发现企业破产风险显著 上升,从而加剧了尾部金融风险溢出。文章的研究结论有利于全面观察实体企业金融化带来的 的实际效果,也揭示了金融行业对实体行业的风险传导过程中的一个风险源,对于实体经济和 金融领域关于企业金融化效应的研究具有参考价值。     

金融周期对房地产价格的影响——基于SV-TVP-VAR模型的实证研究

本文利用2004-2016年的季度数据构建金融周期综合指数,用以描述金融市场景气程度;使用SV-TVP-VAR模型,围绕金融周期对我国房地产价格的影响进行实证研究。结果表明,金融周期对房地产价格的影响具有明显的时变性特征:2008年以前金融市场繁荣对房价有稳定推升作用,2008年后该影响持续弱化;与之类似,实体经济对房价的影响同样自2008年起逐渐减小。这意味着,在经济增长方式转变和经济结构调整的过程中,我国房地产价格对经济金融冲击的敏感度已经大幅下降,金融扩张可能难以再通过房地产市场有效带动实体经济的繁荣,相反,其反而可能导致银行贷款不良率的攀升,在金融系统内积累系统性风险。我国针对房地产的宏观调控政策不仅对控制贷款不良率的提高体现出积极作用,而且自2008年国际金融危机以来,产出及房价的随机波动率均呈显著下降趋势,风险得到有效控制。未来应更加重视房地产市场调控在宏观审慎政策框架中的重要地位,遏制房地产金融化泡沫化势头,防范房地产市场引发金融危机。     

中国家庭偿债能力:衡量与影响因素

居民部门债务的快速增长和过度累积可能导致经济体系产生潜在的金融风险。本文以2011-2017年中国家庭金融调查(CHFS)数据为研究样本,选取了综合衡量家庭偿债能力的指标,并根据宏观层面的不良贷款率对该指标进行校准。进一步地,本文基于衡量结果分析了我国家庭偿债能力的影响因素。研究发现:第一,2011-2017年期间我国金融脆弱性家庭占比呈逐年上升趋势,且现阶段我国金融脆弱性家庭变动状况存在明显的人群异质性和地区异质性。应警惕居民部门杠杆率过快上升的透支效应和潜在风险,关注低收入家庭的偿债风险。第二,购房预期收益上升使家庭产生加杠杆行为,导致家庭过度负债从而使家庭偿债能力进一步恶化。本研究对我国居民部门的金融风险监测、评估和预警有一定启示。     

实体杠杆对经济增长的影响研究——基于金融稳定的调节效应

本文以全球43个国家和地区2001-2020年的动态面板数据为研究样本,实证检验不同实体部门杠杆对经济增长的影响差异及作用机制。通过构造金融稳定指数,进一步论证金融稳定对实体杠杆与经济增长之间关系的调节效应。结果表明:实体杠杆与经济增长之间存在“倒U形”关系,不同部门杠杆对经济增长影响的“拐点”有所不同。机制检验发现,居民杠杆、企业杠杆和政府杠杆分别通过“消费”“投资”和“政府支出”渠道影响经济增长;金融稳定性的提升能够正向调节实体杠杆对经济增长的影响,提高实体杠杆对经济增长影响的“拐点”。上述结论对我国经济增长和杠杆调控具有一定政策启示。在经济运行过程中,应充分考虑各部门杠杆异质性,细化实体杠杆的调控方向,进一步优化杠杆结构,以期实现经济增长与金融稳定双重目标下的动态平衡。     

中国金融部门杠杆周期分析——基于1998-2018年的数据证明

结合中国经济金融体系发展实践,以银行部门（其他存款性公司）总资产/实收资本作为代理指标分析中国金融部门杠杆率的周期性特征,并对周期形成原因进行探究,对我国金融部门杠杆周期与金融周期的顺周期性进行检验。结果显示：在观测期内,中国金融部门杠杆经历了多个短周期,短周期长度在9～16个季度（约2～4年）不等,并经历了至少1次中周期,中周期时间约为35个季度（约9年）;我国金融部门杠杆周期与国家金融监管政策密切相关;我国金融部门的杠杆周期与金融周期并不必然表现为顺周期性。因此,我国应当更加注重金融监管政策和信贷政策的配合协同,科学反映金融部门杠杆情况,维护金融稳定,防止发生系统性金融风险。