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。     

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。     

股票市场和外汇市场间风险溢出效应研究——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析北大核心CSSCISSCI

在全球经济增速放缓、国内外经济环境动荡加剧的大背景下,金融市场间的风险溢出效应备受关注。本文采用偏t分布的GARCH-时变Copula-Co Va R模型测度了内地和香港两地股市和汇市四个市场两两间的风险溢出效应。研究结果表明,同一类别金融市场间的风险溢出效应最大,同一地区(不同市场)间的风险溢出次之,跨地区、跨市场的最小;长期来看,股市和汇市间的风险溢出方向是变化的。2015年"8·11"汇改以后,股市和汇市间都存在正向的风险溢出,即一方发生风险事件时,会导致另一方的风险显著上升;不管是在汇改前,还是汇改后,离岸人民币市场对在岸市场的风险溢出始终大于反方向的溢出,且在汇改以后两个市场间的联动更加密切。     

基于MSV与CoVaR模型的公司债市场与股票市场间风险溢出效应研究

依据2015—2017年中证公司债指数与沪深300指数的日收益数据,运用GC-t-MSV模型,检验中国公司债市场与股票市场间的风险溢出效应,并通过条件在险价值(CoVaR)模型度量两市场间风险溢出效应。结果表明：公司债市场与股票市场间存在不对称的双向风险溢出效应,且公司债市场对股票市场的风险溢出效应强于股票市场对公司债市场的风险溢出效应;公司债市场与股票市场的波动受其自身波动的影响较大,鉴此,监管部门和投资者应增强对公司债市场的关注,根据公司债市场的风险变化及时采取应对措施,充分发挥其风险信号作用。     

极端风险事件下股票市场与公司债券市场的尾部风险溢出研究——基于MVMQ-CAViaR模型

构建MVMQ-CAViaR模型,结合金融市场内部极端风险事件和外部极端风险事件,考量股票市场与公司债券市场的尾部风险溢出问题。结果表明,在金融市场内部极端风险事件下,股灾期间仅存在股票市场对公司债券市场单向的尾部风险溢出。公司债券违约潮期间,股票市场与公司债券市场之间存在双向不对称的尾部风险溢出,且公司债券市场对股票市...     

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。     

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.     

基于CoVar模型研究主板市场与创业板市场风险溢出效应

创业板市场自存在以来,其成熟程度和对风险的承受能力一直饱受争议。本文将CoVaR方法应用于测量单个金融市场所发生的极端风险对其他市场风险溢出的方向和大小。实证结果表明:我国主板市场和创业板市场之间存在正的双向风险溢出效应,且主板市场对创业板市场的溢出效应大于创业板对于主板的溢出效应。CoVaR能够有效测量风险溢出效应,是一种更为全面和有效的风险管理技术。     

国际石油价格波动对中国股票市场的风险溢出效应

由于交易时间上的不对称,采用非对称性调整方法对上证指数进行了滞后1期的调整,在此基础上,对非对称性调整前后的数据分别采用了Granger因果关系检验、向量自回归(VAR)模型、脉冲响应函数(IRF)、预测误差方差分解(FEVD)的方法以及MGARCH-BEKK(1,1)模型对纽约商业交易所(NYMEX)的西德克萨斯州中质油现货价格日对数收益率和上证指数日对数收益率之间的均值溢出效应和波动率溢出效应进行分析研究。研究结果表明,总体来说,两市收益率之间的风险溢出效应十分微弱和不稳定,但从2007年开始,这种风险溢出效应变得更显著,主要表现在WTI原油市场对上证指数具有正的均值溢出效应和正的波动率溢出效应。     

公司债市场是新常态下证券市场的风险信号标吗？——基于公司债与股票市场间风险溢出的研究

以发行债券的上市公司为样本,分别编制公司债指数与股票指数,据此运用Copula-CoVaR模型测度公司债与股票市场间风险溢出的方向与强度。结果发现：股票市场的风险大于公司债市场;公司债与股票市场间存在双向不对称的正向风险溢出,公司债市场对股票市场的风险溢出强度显著强于股票市场对公司债市场的风险溢出强度。经济新常态下,公司债市场成为证券市场的风险指示标,具有较强的风险信号作用。     

互联网货币市场基金与金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型

以阿里余额宝、腾讯理财通为代表的互联网货币市场基金对我国传统货币市场基金的收益率造成了较大的冲击。互联网货币基金是否具有高收益低风险的特点?互联网货币基金产品是否会产生风险溢出?对这些问题的研究均具有较高的现实意义。运用GARCH-Co Va R模型研究互联网货币基金产品对金融市场的溢出效应,结果表明,互联网货币基金风险总体可控,货币基金产品对金融市场存在负溢出效应。其中腾讯理财通易理财比阿里余额宝有更高的风险溢出;阿里余额宝和腾讯理财通易理财具有高收益、高波动性的特点;互联网货币市场基金与传统货币市场基金的风险溢出存在同周期特征。     

房地产市场与股票市场之间的溢出效应研究:文献综述

房地产市场和股票市场的健康运行关系到宏观经济的安全与稳定,对两者之间溢出效应的研究也一直是热点。本文从理论和实证两个方面对房地产市场与股票市场之间溢出效应的文献展开梳理,发现信贷机制理论、财富效应理论和投资组合理论从理论角度分析了房地产市场与股票市场之间的相关关系,这些理论仅仅停留在宏观视角或者只是关注微观层面,无法实现微观和宏观的结合。对房地产和股票市场溢出效应的经验研究的结论难以统一,对溢出效应的有无和溢出效应表现为"跷跷板效应"还是联动效应的回答无法达成一致,实证研究方法有待改进。     

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.     

国际商品市场与股票市场的溢出效应——基于中美数据的VAR-MGARCH分析

基于VAR-MGARCH-BEKK模型,对国际商品市场与中美股票市场之间的均值与波动溢出效应进行了经验分析。结果表明,国际商品市场与中美股票市场之间存在着相互的均值溢出效应,国际商品市场对中美股票市场存在波动溢出效应,同时,美国股票市场对国际商品市场存在波动溢出效应;另外,中国应该尽快编制科学合理并适合自身国情的商品指数。     

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.     

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。     

石油价格与股票市场的溢出效应——基于中美数据的比较分析

本文以中美股票市场和国际原油市场的数据为样本,用VAR模型和二元GARCH模型研究了中美股市价格和国际石油价格的收益率及波动的溢出效应。研究结果表明,中国股市价格和国际石油价格之间,既不存在任何方向的收益率溢出效应,也不存在任何方向的波动溢出效应;而国际石油价格的变化率对于美国股市收益率确有负向先导作用,并且两者之间具有双向的波动溢出。