监测系统性金融风险——中国金融市场压力指数构建和状态识别

对系统性金融风险进行识别和评估,日益成为各国中央银行的核心关切。囿于数据频率,基于金融机构经营稳健性评估的金融系统性风险监测存在一定的滞后性,不利于中央银行及时进行风险应对,利用金融市场交易数据进行风险监测可极大程度克服滞后性问题。本文根据中国金融市场特点,选取债券市场、股票市场、货币市场和外汇市场17个有代表性的指标,运用经验累积分布函数法分别构造了各子市场的压力指数,以各子市场之间时变的相关关系刻画系统性金融风险的跨市场传染特征,合成金融市场压力指数,并通过建立马尔可夫区制转换模型,对金融市场压力状态进行识别。金融市场压力指数能有效反映样本域内的压力事件,并兼具稳健性、能逐日监测等优点,为监测评估系统性金融风险、选择政策实施窗口和评估政策实施效果等提供了有力工具。     

跨境资本流动对系统性金融风险的时变影响研究

经济金融全球化背景下,跨境资本流动既带来资源优化也带来金融风险。本文基于系统性金融风险成因,结合中国金融市场特点,从5个维度选取24个有代表性的指标,运用因子分析法构建系统性金融风险指数,测度我国整体所处的金融风险状态。同时,基于测度出的系统性金融风险指标,选取各变量2006年1月～2022年9月的月度数据,建立能够识别变量间时变关系的TVP-SV-VAR模型,分析跨境资本流动对我国系统性金融风险的时变影响。研究结果表明,跨境资本流动对我国系统性金融风险的影响呈现出非线性的时变特征,短期内跨境资本流入会降低我国系统性金融风险水平,而长期来看反而会增加系统性金融风险,但跨境资本流动的这种时变特征随着金融开放深化而有所减弱;短期内跨境资本流入对股票市场价格有明显的正向促进作用;随着汇率改革深化,跨境资本流动对人民币实际汇率的冲击效应逐渐下降。因此,我国要加强跨境资本流动监测,完善“宏观审慎+微观监管”一体化框架;深化汇率市场化改革,增强人民币汇率弹性;推进资本市场双向开放,推动实现高质量发展。     

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。     

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。     

基于金融压力指数的金融系统性风险测度及影响因素

基于CRITIC赋权法构建中国金融压力指数,以此衡量中国金融系统性风险,并对其影响因素进行分析.研究结果显示:样本期间内,中国金融压力指数呈阶段性变化特征,其中2007-2010年是中国金融压力指数最大时期.国内生产总值指数对中国金融压力指数产生负影响,抑制中国金融压力指数上升;银行信贷余额、信贷膨胀率等其它变量对中国金融压力指数产生显著正影响,促使中国金融压力指数的上升.     

我国系统性金融风险预警指标体系构建——基于证券市场视角

本文从证券市场视角出发,采用“冲击权重法”,选取宏观经济运行状态、股票市场、银行安全、上市公司质量、个体投资者情绪、债券市场、金融衍生品市场以及对外经济状况8个方面的29个指标,构建我国系统性金融风险预警指标体系,并运用证券市场数据对其进行验证,发现该风险预警指标体系较为有效。同时,本文检验了当前我国系统性金融风险水平,结果显示其处于可控范围内。最后,本文从证券市场的角度提出系统性金融风险防范的政策建议。     

区域系统性金融风险的识别与防范——以泰州为例

本文根据国内外关于金融危机研究的文献及实证研究结果,分别从宏观经济金融、地区经济和地区金融三个方面构建金融风险预警模型,考察地区金融风险状态。并利用MS-VAR模型构建风险预警子系统,对1998年至2010年金融风险的历史信息进行刻画。最后,将宏观经济金融、地区经济和地区金融预警子系统的预警指标,通过因子分析方法筛选出能够反映地区金融风险状态的关键指标,从而为基层央行开展金融风险防范与管理工作提供理论支撑。     

金融开放背景下系统性金融风险测度与防范

当前,维护中国金融稳定的重要任务之一就是防范化解重大系统性金融风险.基于2010-2019年的季度数据,构建中国金融压力指数模型,采用客观赋值法CRITIC对指标进行权重分析,最后得到中国金融系统的综合压力指数.研究表明:中国金融压力指数呈下降态势,银行业、股票市场、债券市场以及货币市场对金融压力指数的权重较高.因而,...     

系统性风险压力测试模型的国际经验及启示

防范化解金融风险、守住不发生系统性风险的底线,是金融支持经济高质量发展的前提条件,是维护国家经济安全与金融安全的需要。压力测试是评估系统性风险的重要工具,各国央行大多构建了各自的宏观经济压力测试模型,以评估宏观经济金融的系统性风险。研究奥地利、加拿大、英国和韩国开发的系统性风险压力测试模型,包括其模型的主要特点和具体建模思路等,对构建我国系统性风险压力测试模型具有一定启示。     

差异化视角下区域金融风险预警与防范

随着我国区域金融一体化进程的加快,区域金融风险具有了极强的联动性和传染性,做好区域金融风险测度和预警研究,有助于掌握金融风险的可能“引爆点”,协助政府多举措防范和化解金融风险,维护地区金融稳定。本文通过熵值法对宏观经济风险状况和微观金融市场风险状况项下的16个指标进行综合分析,并通过CRITIC法对宏观经济风险状况和微观金融市场风险状况进行分析。最后,从保持经济健康稳定发展、优化金融体系、完善金融市场和建立风险预警机制等方面提出了加强区域金融风险防范的政策建议。     

我国系统性金融风险的测度与防范

本文结合我国转轨体制特点和当前系统性金融风险状况,基于综合压力指数法从7个维度构建系统性金融风险测度指标体系,集成分析我国2007年1月～2018年12月整体风险状况。结果显示,次贷危机之后,我国系统性金融风险综合指数呈波动上升态势,当前正处于中度风险状态,系统性金融风险压力增大,但整体可控。     

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.     

系统性金融风险的监测与预警研究——基于中国金融压力指数视角

本文从我国金融体系中占据主导地位的六大金融子市场出发,基于多层因子模型构建出我国金融压力指数（FSI）,借助谱分析方法研究FSI与宏观经济的关联性特征。建立马尔可夫区制转换模型,研究在不同区制下,我国金融压力影响宏观经济的异质性特征。研究发现：（1）本文构建的FSI能够较好反映出研究期内不同阶段的压力事件,基本与我国金融体系的实际运行情况相吻合;（2） FSI与宏观经济变量的变动周期大致相似,在长周期上的波动具有较强的相关性和监测性;（3）通过建立MSMH (3)-VAR (1)模型发现,样本区间呈现三区制状态特征,具有“惯性”和“棘轮效应”特点,其中“中压力、经济扩张阶段”状态的平均持续期最长,且在不同区制下,FSI对宏观经济变量均表现出显著的非线性效应。FSI为我国金融体系的风险识别提供了科学的依据,为系统性金融风险的监测、评估及预警提供强有力工具。     

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。     

宏微观审慎监管对系统性金融风险冲击的时变特征与协同效应

在构建我国系统性金融风险指数的基础上,运用TVP-SV-VAR模型和系统GMM方法,研究宏观审慎管理与微观审慎监管对系统性金融风险影响的时变特征及其协同效应。结果表明：利用综合指数法构建的系统性金融风险指数能够较好地刻画我国系统性金融风险的变化特征,我国系统性金融风险不具有无限期累积性,而表现为不断反复的过程;宏观审慎管理和微观审慎监管对系统性金融风险的影响虽然均具有时变特征,但在影响程度和时机上存在显著差异;在宽松的资本类和流动类宏观审慎政策环境下实施微观审慎政策可抑制系统性金融风险上升,在宽松的微观审慎政策环境下实施资本类或流动类宏观审慎政策也能达到同样的效果,而信贷类宏观审慎政策与微观审慎政策一起使用时效果不佳。     

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。     

建立金融风险监测预警体系的国际经验

<正>2008年国际金融危机后，各主要经济体吸取教训，普遍加强了金融风险监测预警体系建设，金融风险的监测、评估和预警成为维护金融稳定的重要环节。当前和今后一个时期，我国金融领域仍处于风险易发高发期，要借鉴国际经验并结合我国国情，加强金融稳定相关立法，加快建立全覆盖的金融风险监测预警体系，守住不发生系统性金融风险的底线。     

非整秩次秩和比法在P2P网贷平台风险评级中的应用

近年来,我国P2P网贷平台风险问题频发,不仅使投资人蒙受损失,也不利于整个网贷行业的健康发展。对网贷平台进行风险评级,有利于识别风险平台,为投资人与监管部门提供风险预警信息。本文选取网贷之家的平台数据,基于改进的CRITIC赋权法和非整秩次秩和比法,构建P2P网贷平台风险评级模型,以2019年上半年成交量前30名的平台作为评价对象进行实证分析,得到网贷平台的风险排名与评级结果,并提出降低风险的针对性建议。     

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。     

我国省域系统性金融风险的测度分析

论文分析影响区域系统性金融风险的宏观、中观、微观因素,构建省域系统性金融风险测度指标体系,将层次分析法和熵值法相结合确定指标权重、指标预警区间,建立风险测度模型。通过对31个省市的实证分析认为,3个省市处于低金融风险,28个省市处于金融基本安全状态,且区域金融风险呈现由西部到中部再到东部地区依次上升的态势。最后论文提出了防范省域系统性金融风险的对策。