区域金融风险空间关联网络、 传染效应与应对路径 ——以山东省为例

利用2011—2018年山东17地市 ①全样本数据,使用社会网络分析法,构建山东省金融风险空间关联网络,实证分析区域金融风险传染的方式、渠道和机理.研究发现:山东省区域金融风险空间网络结构呈现出逐渐复杂的趋势,中心城市不断增加,边缘城市逐步减少;网络节点各中心性指标均呈上升趋势,城市间金融风险关联性加强;越处于网络中心的城市,金融风险越低.研究丰富了有关省域内金融风险空间关联网络特征和传导机理的相关研究,并为打赢防范化解金融风险攻坚战提供有益参考.     

全球系统性金融风险跨市场传染效应分析 ——基于货币市场/外汇市场金融网络的视角

金融全球化背景下,一国发生的系统性金融风险或金融危机,很可能会传染到其他国家,货币市场和外汇市场是传染的重要渠道.本文基于14个主要国家/地区2001年1月至2020年9月的利率和汇率数据进行计算分析,得到以下结论:(1)不同国家/地区的货币市场与外汇市场链接成强度不一的金融网络,金融风险可能通过金融网络实现跨国传染,对其他国家/地区的货币市场/外汇市场形成风险冲击.(2)这一网络具有明显的分层特征,网络中心层的风险溢出效应和风险输入效应较大;网络节点的作用不同,有的表现为风险净输出效应,有的表现为风险净输入效应.(3)随着国家之间经济地位变化和不同时期国际金融重大事件,不同国家/地区金融市场对风险事件的反应程度不同,全球跨货币市场/外汇市场网络的中心层国家/地区、风险传染路径也会相应调整.(4)网络中心层国家/地区并非总是重大金融风险事件的源发地,风险传染效应更多由具体国家/地区金融市场的行为反应和波动程度所决定.     

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.     

我国与“一带一路”沿线国家金融风险空间关联网络及传染效应分析

防范及应对国际金融风险传染已经成为各国关注及当前研究的热点问题。通过构建我国与“一带一路”沿线国家2013年至2020年金融风险指数,并采用引力模型及社会网络分析法对该区域金融风险的空间关联特性及网络传染结构进行考察。研究发现：各国家之间金融风险关联关系整体呈现不对称性,网络结构整体较为脆弱,经济发展水平较高的国家更容易处于风险关联网络中的核心位置,同时扮演“中介”及“桥梁”角色。金融风险空间关联网络块模型分析表明第一板块金融风险传染主要集中在板块内部国家之间,而第二、三、四板块相互之间金融风险的传染效应则更为明显。我国作为“风险净溢入”板块的成员,除了防范板块内部其他国家金融风险的输入,同时还要关注来自其他板块国家潜在金融风险的传播。     

金融创新加剧了区域金融风险吗？——基于社会网络与动态面板门槛效应的研究

本文基于2011—2020年我国31个省份的面板数据，运用主成分分析法构建区域金融风险指数，采用社会网络分析法研究金融风险指数的空间关联网络特征，探讨金融创新影响区域金融风险的非线性效应、金融风险水平空间关联网络特征的中介效应以及金融监管的调节效应。研究发现：我国31个省份的金融风险指数空间网络关联性显著存在；金融创新对区域金融风险的影响效应呈现U型非线性特征，区域金融风险水平的空间关联网络特征在其中发挥中介效应；进一步分析表明，金融监管在金融创新加剧区域金融风险的过程中起到调节作用。最后,本文提出政府加强金融监管，合理适度发展金融创新，防范系统性金融风险的政策建议。     

极端气候对区域金融风险的影响

通过采用中国省份面板数据构建空间计量模型,分析了极端气候灾害对区域金融风险的影响机制。结果表明：第一,极端气候能够提升区域金融风险水平,且这种影响具有空间溢出效应;第二,极端气候对不同区域金融风险的影响具有异质性,中西部地区金融市场受极端气候事件的冲击更大;第三,极端气候主要通过居民部门、企业部门两种渠道提升区域金融风险水平,其中中西部地区居民部门中介效应最明显。     

国际股市极端风险溢出效应研究 ——基于上行CoVaR和下行CoVaR的分析

将广义CoVaR模型和溢出指数方法相结合,分别从极端上涨和极端下跌两个视角测度国际股市间极端风险溢出效应,并在此基础上利用社会网络方法构建下行风险和上行风险溢出网络,对全球14个股市在下行风险和上行风险溢出中的地位和影响力进行了动态分析.实证结果显示:无论是下行风险还是上行风险,欧洲和美洲成熟股市始终是主要的风险溢出净输出者,日本和韩国等亚洲股市是主要的风险溢出净输入者,风险类型的变化不会显著影响某一股市在全球股市中的地位;上行风险溢出和下行风险溢出之间存在着明显的协同性、周期性和非对称性;上行风险溢出与下行风险溢出之间具有较高的跨期相关性,两者之间存在相互引导作用.因此,可以构建合理的上行风险指标以实现对下行风险的有效预警.     

中国城市网络结构及空间关联性 ——来自"网络流"数据的分析

基于中国城市之间的关联特征和溢出效应,将人力资本变量纳入引力模型,运用社会网络分析和机器学习方法并依据主要节点城市的有向数据,考量城市网络结构及其关联性.结果显示:新引力模型可有效衡量样本城市的网络关联效应,金融状况、港口距离和高等教育资源丰裕度是决定城市引力流量重要原因,政府干预对城市引力流作用不明显;城市空间分布呈现明显的四级分层特征,但从人力资本对城市引力流影响看,作为中心城市的广州和深圳在网络拓扑中心的稳定性相对较弱.     

新冠肺炎疫情冲击背景下金融风险的传导与防范研究——基于金融压力视角的实证分析

本文以新冠肺炎疫情这一重大公共突发事件为研究背景,从金融压力的视角度量了新冠肺炎疫情期间我国金融市场和部门的金融风险,然后采用TVP-VAR-SV模型实证研究了新冠肺炎疫情冲击与我国金融风险的动态时变关系,并进一步利用动态溢出关联模型和网络分析法,从内部和外部两个维度分别研究了金融风险的传染溢出效应。研究发现,新冠肺炎疫情虽不同程度地增加了金融体系的风险水平,但冲击影响持续性较低,金融风险总体可控。另一方面,我国内部金融风险传染具有显著的异质性,全球金融风险传染溢出效应具有时变性、区域聚集性。因此,为了有效防范新冠肺炎疫情等重大突发事件产生的金融风险,一方面,在重点防控关键金融市场和部门风险的同时,还应该谨防输入性风险,尤其要针对性防控重点国家和经济体金融风险对我国金融风险的溢出。另一方面,积极构建和完善内外部协同监管机制和风险预警机制,继续深化经济金融改革,增强我国金融市场的广度、深度和韧性。     

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。     

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。     

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。     

保险业发展对实体经济增长的空间溢出效应研究

利用山东省"一群两心三圈"2007—2018年面板数据,构建动态杜宾模型分析保险业发展对实体经济增长的空间溢出效应.研究发现:实体经济发展具有明显的空间关联效应,一个地区的实体经济增长能够对周边地区发挥促进效应.保险业发展能够促进实体经济增长,且存在短期的负向空间溢出效应,但长期来看这种负向作用不再明显.加入核心城市后,空间溢出效应明显增强,表明核心城市对保险业发挥促进实体经济增长的效应起到了"领头羊"作用.     

系统性金融风险动态测度与跨部门网络溢出效应研究北大核心

科学、有效地进行系统性金融风险动态测度与溢出效应评估,直接关系到我国金融体系重大风险的防范与化解。本文基于金融压力指数法进行系统性金融风险动态测度,构建跨部门风险溢出网络,论证多维风险因子对系统性金融风险驱动作用的结构性差异和系统重要性。研究结果表明:第一,危机时期,跨部门风险协同运动趋势明显,风险跨部门溢出方向和强度均具有非对称性。第二,外汇市场、债券市场和房地产市场是主要的风险溢出方,在危机时期,金融机构、股票市场和外汇市场是系统性金融风险重要的传播渠道。第三,股票市场估值水平、投资者情绪和经济政策不确定性对系统性金融风险水平的驱动作用呈倒U型,在系统性金融风险测度指数分布的右尾,大宗商品价格波动的驱动作用最大。第四,随机森林算法测度的风险驱动因子重要度证明,投资者情绪和大宗商品市场价格波动因子对系统性金融风险拐点的出现具有关键性影响。     

新冠肺炎疫情加剧了国际金融风险传染吗？

本文运用网络分析方法探讨新冠肺炎“黑天鹅”事件影响下的国际金融风险传染特征。研究表明,新冠肺炎疫情显著加剧了金融风险在国家之间的传染;同时,风险传染网络存在明显的聚类现象,随着疫情发展,风险传染网络从初期的星型发散传染向后期的均衡传染演变。结合我国实际,本文建议增强经济抗风险能力、高度关注对我国直接输入风险较高的地区和总溢出效应较强地区的风险溢出效应、健全金融行业突发事件处置机制。     

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。     

中国汇市与股市的信息传递关系——基于股市"牛熊"特征的比较研究

关注金融市场间的风险传染性对于防范金融风险、提高监管效率有着重要的意义.运用多元GARCH模型研究汇改后(2005年7月22日到2009年8月31日)中国股票市场与外汇市场的信息传导过程,其结果表明汇市的波动风险会传染给股市,而股市的波动则不会对汇市产生明显影响,股市与汇市之间的溢出效应是非对称的.分阶段研究显示,在牛市阶段,股市对汇市存在微弱的信息溢出效应;熊市阶段,只存在单向溢出效应,随着时间的推移,汇市对股市的溢出效应逐渐增强.     

尾部风险研究进展与评述

由于部分业务、部门或市场的尾部风险溢出不仅会引发金融体系的“多米诺骨牌”效应,而且会对实体经济产生巨大负外部性,因此尾部风险事件极易引起金融市场震荡。鉴于此,识别与监测尾部风险是有效防控系统性金融风险爆发与传染的起点。本文首先以全球金融危机为节点,根据文献厘清尾部风险测度指标在危机前后的脉络。其次,介绍与尾部风险传染密切相关的尾部风险相依、金融关联网络的相关研究进展,在此基础上对尾部风险溢出强度及溢出方向展开讨论。再次,本文归纳了引发尾部风险溢出的宏观、中观和微观层面的影响因素以及尾部风险管理的路径选择。最后,对当前及未来尾部风险相关研究进行评述与展望。据此,力求为我国进一步提高防范化解金融风险能力、统筹推进疫情防控和经济社会发展、促进国民经济稳健运行和良性循环提供借鉴。     

空间关联视角下连片特困地区农民收入增长的影响因素分析——基于武陵山区66个县域数据和空间杜宾模型的实证

基于2000-2014年武陵山区66个县域的面板数据和空间杜宾模型分析了连片特困地区农民收入增长的影响因素.研究结果表明:连片特困地区农民收入存在显著的空间关联效应.金融发展有效促进了县域内农民收入增长,但未在县域间产生明显的空间溢出效应.经济基础和投资水平不仅显著促进了县域内农民收入增长,而且在县域间产生了明显的正向空间溢出效应;经济基础促进农民收入增长的间接作用要大于直接效应,而投资水平正好与之相反;政府干预有效促进了县域农民收入增长并且对邻近县域农民收入增长产生了显著的负向空间溢出效应;产业结构对县域间农民收入增长的空间溢出效应负向显著;人力资本对农民收入增长的影响不显著.