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。     

企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险

打赢防范化解重大金融风险攻坚战是打好"三大攻坚战"的重要任务之一。本文在对企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险关联性进行理论分析的基础上,利用复合系统性压力指数法测度了我国系统性金融风险,并建立了马尔可夫区制状态转换模型,以挖掘企业杠杆率、宏观经济景气指数及系统性金融风险之间的非线性动态关联机制。研究表明,样本期内我国系统性金融风险水平波动明显;企业杠杆率、宏观经济景气指数与系统性金融风险间存在动态关联,且两区制特征明显,高压力时期的关联效应比低压力时期更显著;企业杠杆率对系统性金融风险的直接影响不显著,但会通过影响宏观经济对系统性金融风险产生间接影响;宏观经济景气指数与系统性金融风险相互间存在负向影响。鉴此,现阶段应控制好从"结构性去杠杆"向"稳杠杆"转变的节奏,利用"双支柱调控"熨平局部金融失衡和杠杆结构性问题;同时,密切关注部门间金融风险的交叉传染,提升经济发展质量,进而从根本上防范化解系统性金融风险。     

稳增长和防风险双重目标下最优居民部门杠杆率测度

居民部门杠杆率是宏观杠杆率的重要组成部分，对经济增长和金融风险都有显著影响，在我国稳增长、防风险的背景下，测度其最优杠杆率水平十分必要。本文对居民部门杠杆率与经济增长以及金融风险的关系进行了理论分析，并利用我国2006—2020年省级面板数据进行了实证检验，发现居民部门杠杆率与经济增长呈倒“U”型关系，与金融风险呈“U”型关系；我国最优居民部门杠杆率阈值区间为[44.99%,61.51%]。从全国层面来看，我国居民部门杠杆率水平已超过最优区间；从区域层面来看，不同省份差异较大，总体呈现出东部地区较高、中部地区较低、西部地区几种情况并存的特征。因此，我国的居民部门杠杆率政策需因地制宜，并在保持总体杠杆率稳中有降的政策下，辅以其他手段来激发消费潜力。     

企业高杠杆率一定会引发银行系统性风险吗?——基于企业资产质量视角的再检验

既有研究关于企业杠杆率对系统性风险的影响存在争论,而以银行资产质量表征企业资产质量存在一定的缺陷。本文基于企业实际经营情况测度资产质量,分别从风险边际贡献和尾部关联两个维度测算中国上市银行系统性风险水平,并最终建立门限面板模型考察企业杠杆率水平和结构对银行系统性风险的非线性影响,以及企业资产质量在其中起到的调节效应。实证检验发现:在研究企业杠杆率对银行系统性风险的影响时需要考虑企业资产质量的作用,并且银行规模使得三者之间的关联关系带有非线性特征;企业杠杆率从边际贡献和关联溢出两维度对银行系统性风险产生不同的影响,且企业资产质量的调节效应亦存在差异。研究结果还表明:在系统性风险不同维度下,企业资产质量的调节效应也会因企业性质不同而存在显著差异性。鉴于企业资产质量所起到的重要调节作用,监管部门可考虑将国有、非国有企业资产质量分别纳入宏观审慎体系实现动态监管,并为防范金融风险提供分类施策工具。     

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.     

金融科技对商业银行系统性风险的溢出效应

近年来,金融科技逐渐成为我国银行体系进行风险控制的新工具。以我国A股市场上市商业银行为样本,构建GARCH-EVT-Clayton-Copula-Co Va R模型,测量样本区间内16家商业银行的金融科技发展水平及系统性风险溢出值,对金融科技与商业银行系统性风险之间的关联机制和影响效应进行理论与实证分析。研究发现,商业银行通过金融科技进行风险控制存在增强和减弱两条路径。进一步分析发现,金融科技能降低商业银行系统性风险溢出;商业银行规模、总资产收益率、存款负债比、杠杆率以及非利息收入占比等因素也对商业银行系统性风险溢出有着不同程度的影响。     

从金融安全视角防控系统性金融风险研究

系统性金融风险的危害程度大及范围广,且传染性强,甚至会导致金融功能的丧失,由此波及整个实体经济领域。系统性金融风险是由金融机构的杠杆率过高、金融市场过度创新、金融市场信息不对称等因素所引起的,具有传染性、危害性、顺周期性等特征。金融安全事关国家发展大计,对系统性金融风险进行有效防控是我国必须长期坚持的工作。掌握金融不安全引起系统性金融风险的逻辑和客观规律,采取将防控系统性金融风险置于更加重要的地位、坚持党对防控系统性金融风险的领导、建立健全防控监管体系、强化金融监管的国际间交流与合作、激发实体经济活力等相关防控举措,对于确保国家金融体系的总体安全,有着十分重要的理论意义和实践价值。     

数字金融发展对区域金融风险的抑制效应——基于省级面板数据的实证检验

数字金融是新兴技术与传统金融的结合,其快速发展对区域金融风险的影响问题值得关注。运用熵值法构建金融压力指数测算金融风险,基于我国2011—2020年省级面板数据分析数字金融发展对区域金融风险的影响及作用机制,研究发现：数字金融发展具有显著的风险抑制作用,该影响具有结构和区域异质性;其机制检验表现为,数字金融发展通过促进科技创新和加快资本转移抑制区域金融风险,同时金融监管在该过程中发挥正向调节作用。结合研究结论,提出在数字金融背景下防范化解区域金融风险的政策建议。     

系统性金融风险指标是否能改善货币政策有效性？

目前我国货币政策面临着经济结构转型、金融全面改革等挑战,研究系统性金融风险指标对货币政策分析框架有效性的影响对我国经济稳定发展有实际的指导意义。本文利用违约距离度量系统性金融风险,联合货币政策的风险承担机制与风险传导机制构建引入系统性金融风险的货币政策分析框架,利用DIFF-GMM模型与SVAR模型实证研究引入系统性金融风险指标后货币政策的有效性。结果表明,引入系统性金融风险后的货币政策分析框架更有效,主要表现为主要经济变量脉冲响应表现更平稳。因此,央行应在货币政策制定与实施中考虑系统性金融风险影响,疏通货币政策传导机制,提高货币政策有效性。     

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。     

债务水平对系统性金融风险影响机制的实证研究

2008年后我国的债务水平持续增长,这主要由于在全球金融危机的大环境下,中国政府发起了经济提振计划应对危机。虽然适度的债务规模是发展金融经济的重要手段,但过多的债务可能会引发系统性金融风险。本文通过PVAR模型,从债务规模、期限结构、质量(偿债能力)3个方面,对政府、非金融企业、居民3个部门分别研究债务水平对系统性金融风险的影响机制。研究表明:债务水平对系统性金融风险确实有一定影响,各部门的杠杆率水平越高、短期债务比例越多、债务质量越低(偿债能力越弱),系统性金融风险越大。     

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.     

研发资金投入渠道的差异对科技创新的影响分析——基于偏最小二乘法的实证研究北大核心CSSCISSCI

内生增长理论表明只有科技水平不断提高,经济增长才具有可持续性。然而科技发展水平与研究与试验发展(R&D)投入密切相关,投入渠道的差异也会显著影响科技创新的能力。本文运用偏最小二乘法,研究了我国R&D投入渠道的差异对科技创新水平的影响。实证结果表明政府资助、企业自主筹资以及R&D的支出等均对科技创新有积极的影响。但是,不同的资金投入渠道对科技创新具有不同的作用。因此,只有构建多层次的金融支持体系,充分发挥我国民间资本的优势,才能推动我国科技创新持续发展。     

脱实向虚会助推实体企业加杠杆吗？——基于供给侧结构性改革视角

研究实体企业脱实向虚与杠杆率的内在关联问题,对于保持金融稳定和化解系统性金融风险具有重要意义。本文选取2007-2019年中国非金融类沪深A股上市公司数据,检验实体企业脱实向虚对杠杆率的影响,并考察供给侧改革对上述影响的作用效果。研究发现：实体企业脱实向虚会促进其加杠杆,尤其是提高短期杠杆率;与国有企业相比较,非国有企业脱实向虚的加杠杆效应更为显著;供给侧结构性改革弱化了实体企业脱实向虚的加杠杆效应,尤其对非国有企业效果显著。研究结论意味着微观企业层面脱实向虚会恶化杠杆风险,并找到了供给侧结构性改革有效改善金融与实体经济内在关系的经验证据,对制定金融监管政策具有参考价值。     

企业杠杆率、融资类型与金融逆周期调节 ——基于明斯基金融不稳定理论的实证研究

企业杠杆率过高已成为威胁我国经济稳健和金融稳定的隐含风险,需要运用金融逆周期调节措施降低其造成的金融不稳定性.论文基于明斯基金融不稳定理论对我国企业杠杆率及融资类型进行实证研究,使用因子分析法构建金融逆周期调节压力指数,并构建面板向量自回归模型,运用脉冲响应、方差分解、格兰杰检验等方法对我国31个省级数据进行实证分析.实证结果表明,我国当前企业融资类型与明斯基金融不稳定理论中的投机融资和庞氏融资具有较大相似性;我国企业杠杆率的上升加剧了金融的不稳定性,且金融不稳定的加剧及企业杠杆率的上升对GDP长期增长存在负向影响;但是,适度的金融逆周期调节可以有效控制企业杠杆率过快增长但并不对GDP增长造成负面影响.因此应适当出台政策防范企业从对冲融资向投机融资乃至庞氏融资转变,抑制金融不稳定因素增长和企业杠杆增长过快对经济增长的长期不利影响.     

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。     

杠杆率和资本充足率对商业银行不良贷款的影响:宏观经济的调节效应

在宏观经济的不同周期,杠杆率和资本充足率对商业银行不良贷款的影响是不同的,理解宏观经济如何调节杠杆率和资本充足率对商业银行不良贷款的影响,对于防范商业银行金融风险的政策选择具有重要价值.本文基于2008—2018年15家上市商业银行数据,采用固定效应模型、广义最小二乘法等,对杠杆率和资本充足率对商业银行不良贷款率的影响及宏观经济对其影响的调节效应进行了实证研究.结果表明,商业银行杠杆率对不良贷款率具有显著的正向影响;资本充足率对不良贷款率具有显著的负向影响;宏观经济通过加强或削弱商业银行杠杆率、资本充足率对不良贷款率的影响产生调节效应.针对结论,提出了加强对杠杆率监管并引导适度杠杆率水平、合理化资本充足率监管并多渠道增加资本金、建立动态监管机制以促进资本高效安全运用的政策建议.     

信用扩张视角下资产价格对系统性金融风险的影响研究 ——基于SV-TVP-VAR模型的实证研究

基于国内金融供给侧结构性改革的背景,构建SV-TVP-VAR模型对我国信用扩张、资产价格和系统性金融风险的动态关系进行研究.实证研究发现:首先,信用扩张会促进股价上涨,股价上涨会遏制系统性金融风险;其次,信用扩张会助推房地产价格上涨,房价的上涨会提升系统性金融风险;最后,信用扩张对系统性金融风险的促进作用较强.且与房价对系统性金融风险的影响正相关.     

企业创新投入要素与融资结构选择——基于创业板上市公司的实证检验

从产业组织理论视角研究融资结构影响因素,大多是假定企业同质性前提下,根据其外在的要素市场特征来研究。本文在现有研究基础上,根据资产专用性理论,分析了具有异质性特征的人力资源、专有技术及专用设备、R&D创新资金以及产品差异化等企业创新的各投入要素的基本特征以及对融资结构选择的影响;并利用我国创业板上市公司样本数据对各投入要素与融资结构选择的相互关系进行了实证检验。研究发现:我国创业板上市公司各创新投入要素与融资结构选择存在相互影响的负相关关系。本文的研究,对企业外部债权人参与创业企业融资决策,有效发挥负债相机治理作用,促进创新投入要素的合理配置,具有重要的理论价值与现实意义。     

货币政策究竟如何影响经济杠杆率?——银行竞争与货币政策信贷渠道关系视角

保持合理的杠杆率是新时期防控金融风险,实现经济高质量发展的基本保证。基于近些年来我国连续遭受重大外部冲击的背景,对这一问题的探讨具有重要的现实意义。货币政策调控经济杠杆率的效果与银行市场结构密切相关。利用拓展的IS-LMCC模型,本文构建了分析银行竞争度影响货币政策冲击的一般均衡理论分析框架,提出了相应的假说并进行了实证检验,主要得到如下结论。一是银行竞争度的提高在短期弱化了货币政策调控经济杠杆率的效果,但长期效应不确定。二是短期内银行竞争对经济杠杆率关于货币政策冲击响应的弱化效应与银行“利润结构机制”密切相关。三是银行竞争度的影响效果对企业异质类型具有敏感性,特别是对外生制度安排导致的企业异质性影响效果不显著。