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。     

金融集聚对区域经济转型的溢出效应研究——基于天津市的数据

基于金融集聚相关理论,运用区位熵原理构造了天津市银行、证券和保险三个行业的集聚程度指标,采用2000~2017年时间序列数据实证分析了金融集聚对经济转型的溢出效应。结果表明:天津金融集聚有利于产业结构升级和高新技术产业发展,溢出效应显著;银行业集聚对天津高新技术产业发展的溢出效应不显著,对二、三产业的发展溢出效应显著;证券和保险业集聚对天津经济转型的溢出效应不明显,但促进了天津高新技术产业发展。可知,天津金融集聚对其产业结构的影响集中表现为银行业集聚对产业结构的引导调整;非银行类金融业集聚整体经济转型的溢出效应不足;天津金融产业本身存在结构失调问题。据此,提出了相应的政策建议。     

基于VAR模型的我国金融控股集团风险传染效应分析

利用向量自回归(VAR)模型,分析在同一金融控股集团下的上市金融机构资产价格的相关性,并通过建立脉冲响应函数对金融控股集团下的银行、证券和保险行业的风险传染效应进行研究。结果表明,在同一金融控股集团下的银行类子公司之间存在较为明显的风险传染性,传染效应较大;银行类子公司和证券类子公司之间存在一定的传染性,但传染效应较小;未发现保险类子公司和银行类子公司、证券类子公司之间有传染性。     

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。     

中国金融部门间系统性风险溢出的监测预警研究——基于下行和上行ΔCoES指标的实现与优化

为了对我国金融部门间的系统性风险溢出进行实时监测和有效预警,本文基于Adrian and Brunnermeier (2016) 的CoES指标构想,在左尾视角的基础上进一步引入右尾视角,构建下行和上行ΔCoES分别作为系统性风险的同期度量指标和前瞻预警指标,并提出了更为有效合理且同时适用于下行和上行ΔCoES的计算方法。本文一方面采用下行和上行ΔCoES对我国银行、证券、保险三个金融部门间的系统性风险溢出进行监测预警研究,另一方面还基于我国的经验数据检验上行和下行ΔCoES的性质。研究结果显示,我国金融部门间具有显著的系统性风险溢出效应,且三个部门间的风险溢出存在非对称性,银行部门是系统性风险的主要发送者,证券部门是系统性风险的主要接收者;三个部门两两间的风险溢出水平表现出明显的协同性和周期性,且上行的风险溢出水平高于下行。同时,基于我国的经验数据发现,上行ΔCoES对下行ΔCoES具有显著的先导性、前瞻性,上行ΔCoES可以作为系统性风险的前瞻预警指标。此外,下行ΔCoES能够引领ΔCoVaR和基于MES估计方法计算的短期ΔCoES指标,表明本文构建的下行ΔCoES实时性更强,更适合作为系统性风险的实时监测指标。     

非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究

本文以我国45家上市金融机构为样本，分别使用12种非对称和4种对称Copula模型拟合“系统—机构”二元相依结构，对比基于最优非对称和最优对称Copula-广义Co Va R的估计精度，并从宏观金融和微观机构层面分析影响金融机构系统性风险的重要因素。结果表明：时变非对称尾部相依是“系统—机构”相依关系的普遍特征；我国金融业各子部门的系统性风险排序基本为“银行>保险>证券>多元金融”；金融机构的个体风险与系统性风险的相关性较弱，下尾相依性是识别系统重要性金融机构的关键因素；在危机期间，金融机构的杠杆率对个体风险和系统性风险具有显著的正向影响；稳定和改善宏观金融环境是化解系统性风险的根本举措。     

基于复杂网络视角的金融科技风险传染研究

大数据、云计算、人工智能等新兴技术逐步改变金融生态,金融科技成为传统金融业提效降本的动力源泉.机遇与风险并存,金融科技的加入是否对传统金融造成风险冲击成为重要的研究课题.本文基于复杂网络视角,采用TENET方法搭建以金融科技、银行和证券机构为主体的风险关联网络,融合PMFG极大平面过滤图法,分析金融科技同传统金融主体的风险传染关系,在此基础上提出了关键性风险路径的识别方法.研究结果表明:相较于银行与证券,金融科技的内外部风险传染性最强;金融危机加强了风险传染的跨部门属性;风险传染以规模、业务相近的直接渠道为主,对关键性路径的识别有助于挖掘金融科技机构的潜在风险点.监管当局应加强对金融科技机构的宏微观审慎管理,识别同部门与跨部门的风险传染路径,优化监管效率.     

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。     

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。     

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。     

金融改革与科技进步

金融业务从传统模式逐步走向分业经营、分类管理。传统金融业已由银行、证券和保险等相对独立的行业管理部门分而治之。金融市场竞争使金融产品更加多样化、复杂化。科技进步推动了这种发展趋势,它在提高金融系统运营效率、增强金融系统竞争性的同时,也给金融机构带来了...     

影子银行、信托资金行业投向与系统性风险北大核心

影子银行资金投向复杂,防范风险跨行业交叉传染成为当前规范影子银行发展的重点。本文以资金信托行业投向作为影子银行的代理变量,采用△Co Va R模型,利用来自19个行业的资金信托投向数据测算尾部风险指标,分析以信托业为代表的影子银行部门系统性风险的生成机理和风险传导路径。研究发现,由本文模型测算的以信托业为代表的影子银行部门系统性风险主要由行业间关联性驱动,时间维度上具有顺周期性;通过构建指标识别出系统重要性行业和系统脆弱性行业,对前者的溢出效应和后者的吸收效应采取必要的风险隔离措施。因此,在经济上行周期,应通过完善监测系统来捕捉影子银行可能出现的风险,对与影子银行相关的行业采取重点监管措施,防范在下行周期风险出现跨行业扩散,减轻实体经济受到的影响。     

重大突发事件背景下金融行业间极端风险相依和风险溢出研究

金融行业的风险问题关系到金融稳定和经济安全.构建包含利空消息和利好消息的时变Copula-CoVaR模型,结合金融危机、股市震荡、贸易摩擦、疾病疫情等重大突发事件,考量金融行业之间的极端风险相依结构和风险溢出效应及其动态演化过程.结果表明,金融行业间风险相依和风险溢出均具有显著的厚尾性、非对称性和时变性特征,同时存在显著的动态极端风险相依和风险溢出,且下尾风险相依和风险溢出的程度更大,对市场行情下跌的反应更为敏感;银行业在整个金融系统中发挥着至关重要的作用,其对证券业、保险业和其他金融业的极端风险相依和风险溢出均处于较高水平;不同时期的重大突发事件对金融行业间极端风险相依和风险溢出的影响存在明显差异,事发后风险相依变化较为平缓,而风险溢出急剧加强并表现出持续性.     

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。     

金融科技与商业银行流动性创造:抑制还是促进北大核心

金融科技对银行流动性创造能力具有深远影响。本文借助百度搜索指数构建各地区金融科技发展水平指数,基于2011—2019年152家商业银行数据,研究金融科技影响银行流动性创造的效果和传导机制。结果表明:第一,金融科技的技术溢出效应大于市场挤出效应,能够提升银行流动性创造能力。第二,在银行资产端,金融科技通过技术溢出效应促进流动性创造;在银行负债端,金融科技通过市场挤出效应抑制流动性创造。第三,金融科技对东部地区银行流动性创造具有显著的促进作用,而对中西部地区银行流动性创造的促进作用不显著。相对于地方性银行,金融科技对全国性银行流动性创造的促进作用更大。本文的结论对于如何利用金融科技提升银行流动性创造能力,更好地服务实体经济具有启示价值。     

尾部风险溢出网络与系统性金融风险研究 ——基于TENET方法的多角度实证

本文从尾部风险溢出视角出发,运用TENET模型,搭建了我国金融体系总体、部门间和机构间的风险溢出网络,并在此基础上进行了实证检验.结果发现:(1)金融体系风险的积聚和释放过程,因重大事件类型的不同而存在显著差异:如果重大事件由宏观经济发展或市场效应所致,危机发生前的网络关联性会显著增强;如果重大事件由突发性及难以预测的"新冠肺炎疫情"等黑天鹅事件所致,危机发生后的网络关联性会显著增强.(2)在尾部风险关联网络拓扑中,证券业的尾部风险溢出效应最强,风险网络中心性最突出;而银行业抵御风险冲击的能力最强.(3)在金融机构系统重要性方面,银行、保险和证券业的系统重要性依次递减,其中,大型国有银行的系统重要性最强.因此,监管部门应加强对大型国有商业银行动态尾部风险的监控及其溢出效应的防范,加强系统性风险的前瞻性监管.     

2016年我国新出台主要金融监管政策对金融业的影响

文章解读了2016年银行、证券、保险监管部门出台的金融监管政策,银行业监管政策体现在规范不良资产统计,防范信贷风险掩盖行为;开展投贷联动试点,强化科技创业金融服务.证券业监管政策体现在抑制市场波动,稳定市场预期;加强风控建设,完善制度安排;加大监管力度,规范券商资管等跨市场业务发展.保险业监管政策体现在规范通道类业务,防范潜在风险;规范保险资管业务资金投向,限制加杠杆.总结了金融监管政策特征在于强化监管政策协调、弥补分业监管漏洞、增强监管有效性,各金融行业全面"去杠杆",防止跨行业监管套利,督导金融业切实服务实体经济.分析了金融业监管仍存在部分业务仍有待制度规范、金融监管执行力度仍有待加强等不足,并提出了强化部门联动、密切关注金融业务创新、细化完善金融监管政策、加强创新规范性管理等对策建议.     

我国系统性金融风险传染的空间结构及时变特征

本文构建一个格兰杰因果尾部风险网络,从整体网络关联性视角考察我国系统性金融风险的空间结构及时变特征.结果表明:一是从总体看,2008年以来,金融体系风险溢出效应波动上升,资管新规的实施使溢出效应由升转降,新冠肺炎疫情导致溢出效应短暂上升,但目前已回落至低位;二是从风险的空间结构看,房地产部门较高的风险出度和入度引发了风险加速机制,使其成为重要的风险源和承担者;三是从风险的时变特征看,保险、证券等业务创新多的部门风险来源的角色在强化,银行向信托、证券业的风险溢出近年来有所上升.基于以上结论,本文认为,当前应当进一步完善资管新规,加大对金融创新业务的风险监测,密切关注房地产部门风险.     

我国金融业重组模式

从世界各国的实践来看,金融业重组就是由分业经营向混业经营发展.金融业混业经营主要有三种模式:一是以德国为代表的全能银行模式,即在银行内部设置业务部门,全面经营银行、证券、保险、信托等金融业务;二是银行母子公司模式,即商业银行对证券公司、保险公司和信托投资公司控股,直接以子公司的方式进行业务渗透和扩张;三是金融控股公司模式,即在相关的金融机构之上建立金融控股公司,通过对银行、证券、保险和信托子公司控股实现业务渗透,各子公司相对独立运作,但在诸如风险管理和投资决策等方面以控股公司为中心.从我国金融业发展的现状来看,我国目前仍不具备发展全能银行模式和银行母子公司模式这两种混业经营所需要的金融监管能力、完善的资本市场和市场经营主体.