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。     

波动溢出网络视角下全球主要货币汇率风险传染研究

选取1999—2020年全球26种货币的汇率波动率数据,基于最新发展的Elastic-Net-VAR模型构建汇率波动溢出网络,考察全球主要货币的汇率风险溢出关系。研究发现：汇率风险总溢出水平经历了“稳步上升—震荡下降—急剧上升”三个阶段。汇率风险溢出网络具有同区域、同类型经济体聚集的特征,但国际金融危机等全球重大风险事件会加剧汇率风险的跨类型或跨区域传递。人民币的风险溢出对象主要为新兴经济体货币以及港币、韩元等亚洲发达经济体货币;国际金融危机后,人民币接受发达经济体货币的风险溢出明显增多。     

风险网络视角下中国城市间房价波动溢出效应研究

本文从风险网络视角出发,以我国69个大中城市的房价波动率为研究对象,运用LASSO-VAR模型构建城市间房价波动溢出网络,在此基础上考察房价波动总体溢出和方向性溢出特征,分析不同等级、不同区域城市间房价波动溢出效应,并探讨城市间强房价波动溢出结构。研究发现:第一,我国城市间房价波动溢出效应显著存在,并且各城市房价波动溢出水平的变化范围大于溢入水平。同时,房价波动溢出水平较高的城市,其溢入水平也普遍较高;溢出水平较低的城市,其溢入水平差异较大。第二,一二三线城市的房价波动溢出水平依次降低,而且一线对二三线、二线对三线城市的溢出水平均高于反方向溢出,不同等级城市的房价关联具有显著的非对称性。第三,东部城市的房价波动溢出水平最高、溢入水平最低,西部城市正好相反。此外,同区域城市间房价波动溢出强度不一定大于跨区域溢出强度。第四,我国城市间强房价波动溢出网络具有显著的"无标度特性"和时变特征,东部城市、二线城市具有较强的强房价波动溢出能力,而且随着时间推移,二线城市强房价波动溢出能力不断增强。     

国际大宗商品价格波动对中国金融市场的风险溢出效应——波动溢出网络视角北大核心CSSCI

本文基于TVP-VAR动态溢出模型考察了国际大宗商品市场与中国金融市场间波动溢出的动态联动效应与风险传递机制;并在此基础上,研究了如何运用DCC-GARCH t-copula模型对冲与防范来自国际大宗商品市场的风险传染效应。本研究发现:(1)国际贵金属、工业金属市场处于信息先导地位,是风险溢出的首要来源;在极端风险事件冲击下,风险净溢出效应的分布区间具有波动性、方向非对称性及随机性,风险传染效应显著提升。(2)波动溢出网络结构变迁存在显著的“事件驱动特征”与“区域性特征”,在金融危机、中美贸易摩擦与新冠肺炎疫情的冲击下,波动溢出网络结构会发生突变,且新冠肺炎疫情对波动溢出网络结构的冲击效应更大;国际大宗商品市场内部始终存在稳定且广泛的风险共振关系,而当国际大宗商品市场受到冲击时,中国金融市场间较易出现广泛的风险联动,且同一区域内以风险共振为主导。(3)在对冲来自国际贵金属、工业金属市场的风险溢出效应时,需要积极的投资组合管理和进行动态调整,而不是采用静态策略;配对资产的套期保值效果表明,国际贵金属对冲效果最好的是与国际工业金属形成组合,而国际工业金属与国际软性商品形成投资组合,则可以获得最大的风险对冲效果。     

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.     

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.     

信息传递效率、货币传染与东亚汇率波动溢出分析

本文运用Cheung和Ng交叉相关系数方法,对东亚六国货币①——人民币、日元、韩元、泰国铢、新加坡元和林吉特的名义美元汇率波动溢出进行检验,发现东亚汇率波动溢出普遍存在且具有不对称性和多层次溢出特征。实证结果还表明,日元交易商能更加有效处理来自人民币、韩元、泰铢、新加坡元和林吉特五种货币的信息,而人民币交易商对处理来自日元、泰铢、新加坡元等货币的信息效率不高。     

波动溢出网络视角下的不确定性冲击与能源价格波动

本文基于TVP-VAR-DY模型选取国内外8种不确定性指标和3种国际能源大宗商品价格指数进行分析,得到如下结论与建议：第一,全球能源不确定性、全球经济政策不确定性和气候政策不确定性对能源市场存在显著的溢出效应;第二,原油价格波动引发了整个能源市场价格波动,并且还导致其他不确定性的上升;第三,原油价格波动在2007～2009年金融危机期间受到的影响较大,动力煤价格波动在2014～2016年中国地缘政治风险上升和巴黎协定签订期间受到的影响较大,天然气价格波动在2020～022年新冠疫情和俄乌冲突发生期间受到的影响较大;第四,不同时频下波动溢出网络特征有所不同。根据以上实证结论,本文为防范能源价格波动风险提供了有益启示。     

基于网络视角的国际银行间市场波动性溢出效应研究

本文选取2007年3月—2020年6月美元、欧元、英镑、日元和人民币三个月LIBOR-OIS和SHI-BOR-OIS数据,运用VARMA-AGARCH模型,采用网络拓扑分析法,研究美国、欧元区、英国、中国以及日本银行间市场波动性溢出效应,并构建波动性溢出指数.研究发现:国际银行间市场存在显著的波动性溢出效应,条件波动率不仅受到自身市场前期冲击和波动影响,还会受到其他市场干扰;金融危机和新冠肺炎疫情暴发期间,国际银行间市场波动性溢出效应均显著增强,并呈现动态特征;美国对其他经济体银行间市场波动性溢出最大,且在危机时期急剧上升,因此,中国银行间市场监管要防范境外市场风险跨区域传递,尤其是美国市场波动的输入性冲击.     

基于网络视角的国际银行间市场波动性溢出效应研究

本文选取2007年3月—2020年6月美元、欧元、英镑、日元和人民币三个月LIBOR-OIS和SHI-BOR-OIS数据,运用VARMA-AGARCH模型,采用网络拓扑分析法,研究美国、欧元区、英国、中国以及日本银行间市场波动性溢出效应,并构建波动性溢出指数.研究发现:国际银行间市场存在显著的波动性溢出效应,条件波动率不仅受到自身市场前期冲击和波动影响,还会受到其他市场干扰;金融危机和新冠肺炎疫情暴发期间,国际银行间市场波动性溢出效应均显著增强,并呈现动态特征;美国对其他经济体银行间市场波动性溢出最大,且在危机时期急剧上升,因此,中国银行间市场监管要防范境外市场风险跨区域传递,尤其是美国市场波动的输入性冲击.     

基于Copula的股票市场波动溢出分析

对于动态投资组合与风险管理来说,测定波动溢出效应是非常重要的。已有的研究是建立在不同金融市场之间的波动是线性相关的,而线性相关并不能描述金融市场之间的非线性关系。借用Copula技术来描述股票市场之间的非线性关系、SV模型来刻画股票市场数据的边缘分布,并引入波动变结构论分析判断波动溢出,实证分析验证了方法是可行的。     

全球股票市场系统性风险传递网络研究

本文采用系统性风险度量新指标LASSO-ΔCoVaR,构建全样本时期及各极端时期全球股票市场系统性风险传递网络,考察全球股票市场系统性风险传递水平及结构特征,并着重对极端状态下的风险传递进行分析。研究发现:第一,无论风险输入水平还是风险输出水平,不同股市的动态变化趋势大体一致,但波动幅度迥然不同,且单个股市风险输出水平的波动幅度远大于风险输入水平;第二,成熟经济体经济基本面恶化往往会增强其股市的系统性风险贡献,而新兴经济体则不同;第三,法国、荷兰、中国香港、德国和英国股市的风险溢出水平较高,同其他股市间的风险传递途径较多,是系统性风险传递网络中的核心节点;第四,我国股市与全球股市间的风险关联较弱,但我国股市潜在风险来源面广,同区域股市及金砖国家股市在我国股市与全球股市间的风险传递发挥重要作用。     

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。     

中国债券市场与股票市场间波动溢出效应——基于SJC-Copula模型的分析

本文基于SJC-Copula模型分析债券市场和股票市场间的波动溢出效应,并以此进一步分析波动溢出效应对债券市场风险规避能力的影响。研究选取2003年3月31日至2009年8月31日中信标普国债指数日数据和上证指数日数据,验证了两市波动溢出效应的存在性,同时发现波动溢出效应显著增强了债券市场规避风险的能力。