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。     

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。     

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。     

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.     

实体行业跨境风险与金融部门风险交互传染效应分析——基于行业进出口规模数据

在重大风险跨境、跨行业传染特征显著的背景下,本文基于行业进出口数据构建了实体行业风险指标,基于主要实体行业对应的股指数据构建了行业性金融风险指标,同时引入银行业、多元金融业和保险业等金融子行业的风险指标,计算实体行业与金融部门之间的风险传染效应。本研究初步结论为：不同实体行业之间存在非对称风险溢出效应,且实体行业风险溢出效应大于其自身吸收的风险溢入效应;同时,金融部门子行业之间也存在显著的非对称性风险传染效应,实体行业相应金融板块具有显著风险溢出效应,而银行、保险等金融子行业具有明显的风险溢入效应。进一步看,实体行业较高的进出口风险溢出效应,加剧了股票市场相应行业板块指数震荡,显著提高了金融体系中行业性金融风险的波动水平;另一方面,银行、保险、多元金融等部门的资产规模和配置机制,使得金融市场风险进一步在金融部门之间传染并得到分担。在国际重大风险事件冲击下,实体行业与金融部门的风险交互传染效应显著增强。本文建议,从更加细分的行业层面建立风险监测指标,提高宏观经济政策预期调控与沟通的一致性,以及降低资本市场板块对实体行业风险的过度反应。     

我国金融市场极端风险传染路径研究

在金融市场间联系日益紧密的背景下,金融市场极端风险溢出会影响一国金融稳定,因此需要关注金融市场极端风险传染机制.本文构建了MVMQ-CAViaR模型用以分析我国五个主要金融市场间极端风险的传染路径,借助Wald统计检验及分位数脉冲响应工具探究各市场间极端风险传染的存在性、方向性和动态影响过程.研究发现,1％VaR能较好地描述我国金融市场极端风险价值动态变化;模型参数和Wald检验结果表明,五个金融市场间存在单向风险传染,传染链条依次为股票市场、货币市场、债券市场、汇率市场及黄金市场,某一金融市场极端风险价值有助于其他金融市场未来极端风险的预测;分位数脉冲响应结果显示,新息冲击对本金融市场影响力度更大、持久性更强,对其他金融市场影响较小、持久性较低,且作用方向不同.综上,监管当局和金融投资者应密切关注金融市场间的极端风险传染,防范交叉风险传染带来系统性风险.     

原油市场不确定风险、油价周期与中国金融周期的交互时变溢出效应

首先基于Beveridge-Nelson分解（B-N）从油价序列中提取原油市场不确定性风险和油价周期成分,进而构建二者与中国金融周期的时变参数向量自回归模型以及动态溢出指数予以分析。研究发现,三者间交互脉冲响应具有显著的时变特征;不确定性风险引致油价周期性波动中有很大的投机因素;金融周期在不确定性风险和油价周期性波动增强情况下更容易趋于紧缩,具体影响特征与中国石油对外依存度、金融开放度和市场运行状况以及投机因素相关。就三者构成的交互系统内部而言,不确定性风险是主要的冲击发动者,金融周期在2008年之前是主要的冲击接收者,之后金融周期对油价周期具有正的净溢出效应,而油价周期成为系统冲击的接收对象,这源于中国经济实力的增强和原油市场竞争格局的改变。     

信息冲击下的金融市场尾部相依结构与风险溢出效应——以股票市场和基金市场为例

股票市场与基金市场作为重要的金融市场,在不同市场信息维度下两者之间的风险问题备受关注。将利空消息和利好消息置于同一框架之中,使用时变SJC Copula模型来刻画股票市场与基金市场之间的尾部风险相依结构,通过时变SJC Copula CoVaR模型来研究股票市场与基金市场之间的尾部风险溢出效应。结果表明,股票市场与基金市场之间存在正向的尾部相关关系,且下尾相依性大于上尾相依性。同时,股票市场与基金市场之间的尾部风险溢出效应存在显著的时变性和非对称性特征。重大极端事件对股票市场与基金市场之间的尾部风险相依和风险溢出均具有显著影响。因此,研究金融市场的相依结构及其风险溢出效应,有助于维护金融稳定和促进金融改革开放,并据此提出完善金融市场之间的协同监管机制、健全宏观审慎管理框架、提高金融服务和管理水平的政策建议。     

时频视角下中国房地产业对金融系统的极端风险溢出——基于QVAR-BK模型的实证研究

守住不发生系统性金融风险底线是我国建设现代化经济体系、实现高质量发展的必然要求，作为金融市场中的关键一环，房地产市场是系统性金融风险重要监测领域。本文从时域和频域视角出发，采用QVAR模型和BK溢出指数相结合的方法，研究了房地产市场对金融系统和各个金融子市场的溢出效应，并重点考察了从正常状态到极端状态房地产业风险溢出水平及结构的变化。研究发现：第一，我国房地产业对金融系统的风险溢出由短期高频率的风险溢出所主导，且极端状态下的风险溢出显著强于正常状态；第二，极端正向和极端负向冲击下房地产业对金融系统的风险溢出呈现出明显的非对称性，且极端负向冲击下的溢出效应更强；第三，正常状态下房地产业对股市、债市等金融子市场的风险溢出大多被低估，极端事件发生后，房地产业短期内对债券市场的风险溢出明显增强，长期内对黄金市场的风险溢出明显增强。本文研究结论对我国有效防范房地产市场风险，促进房地产市场平稳健康发展具有政策启示。     

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。     

地方中小银行风险传染路径与溢出效应分析——以吉林省为例

本文以吉林省中小金融机构为例,通过构建空间杜宾模型(SDM),探究吉林省地方性中小银行脆弱性的风险传导路径与溢出效应。从中小企业债权债务、资本市场与房地产市场三种渠道,厘清各地中小银行的综合违约风险的传染溢出以及对吉林省整体银行系统稳定性的影响。中小银行是我国金融体系的重要组成部分,在普惠性金融服务、支持实体经济发展、推动经济增长等方面扮演着重要角色。近年来,金融新业态迅猛发展,中小银行之间业务往来日益紧密,地区间风险传染动态累积,空间溢出效应不可忽视。狭义传染指一家银行支付困难能够通过同业拆借网络快速交叉传播至其他往来银行;广义传染不仅包括风险在银行等金融机构间传染,还包括银行客户间恐慌情绪等其他非银行基本财务状况渠道传染。某一地区中小银行出现后会向外传染,造成整个区域连带,对区域经济发展、金融市场稳定、社会基本运行造成负面影响。     

政策不确定性与金融市场系统性风险——基于信息溢出的视角

本文从静态和动态两个方面测度了经济政策不确定性与金融市场收益率、波动率间的信息溢出效应,分析了股票市场、外汇市场、债券市场、黄金市场和货币市场五个金融子市场的信息溢出贡献度及其动态特征。研究发现,经济政策不确定性与金融市场间存在显著信息溢出效应,并呈现出时变性和双向性特征。样本期内,存在金融市场收益率对经济政策不确定的正向净溢出,金融市场波动率对经济政策不确定则表现为负向净溢出。从数值上看,政策不确定性与金融市场波动率间信息溢出强于与金融市场收益率间信息溢出。各个金融子市场在方向性溢出效应中贡献率结果显示,不同时期不同金融市场与经济政策不确定性间溢出效应存在差异。     

基于复杂网络的银企间信贷风险传染机制研究

本文基于复杂网络理论,构建了银企间通过信贷和产权关系形成的金融网络,利用信贷资产的信用转移矩阵和银行的资产负债表建立了银企间信贷风险传染的动态模型。通过理论推导和仿真模拟,本文系统分析了影响风险传染规模的各种因素以及系统重要性银行和不同风险传染渠道在信贷风险传染中所起的作用。研究表明:初始经济冲击、资产的市场流动性和违约损失率与风险传染效应间存在正相关关系,网络规模与风险传染呈现非单调的关系;随着网络规模的扩大,风险传染效应先增加后减小;系统重要性银行受到冲击时引发的传染规模远大于一般银行;随着金融系统总损失的不断增加,银行间的风险传染渠道逐渐居于主导地位。     

中国股市情绪与农期指数的风险传染和溢出测度

为测度中国股市投资者情绪对农期指数的风险传染与溢出效应,采用一个基于Markov转换的混合Clayton copula模型进行实证分析,结果显示：（1）中国股市投资者情绪指数与连豆、豆粕、郑棉、玉米、豆油、郑糖、菜油、棕榈的期货价格指数之间存在Markov转换的两种相关结构状态,在主要状态下呈现弱时变正相关关系;（2）中国股市投资者情绪对上述8种农产品期货价格指数有显著的正向风险溢出效应,并且这些风险溢出效应具有显著的非对称性。这些结果有助于理解中国股市投资者情绪和农期指数之间的风险传染机制,并能够为国家政策以及投资者投资决策的制定提供重要参考。     

我国金融市场间风险传染与系统性风险溢出效应——基于银行、证券、保险市场的E-CoVaR模型分析

本文运用E-CoVaR模型,结合分位数回归技术,测度了我国银行、证券和保险市场之间的风险传染强度以及各金融市场系统性风险溢出效应,并探明了各金融市场系统性风险溢出效应随经济形势变化的规律。研究结果表明:总体来看,银行市场的风险传染强度和系统性风险贡献度最大,证券市场其次,保险市场再次;从动态分析来看,我国金融市场的系统性风险贡献度与市场繁荣程度正相关,在金融危机期处于较高水平。     

中国碳市场与绿色金融市场溢出效应研究

碳排放权交易市场（碳市场）和绿色金融市场是利用市场机制控制温室气体排放的重要制度创新，二者相互作用对实现“双碳”目标具有重要影响。利用2017—2022年中国碳市场和绿色金融市场数据，采用基于向量自回归模型的预测误差方差分解方法和由广义方差分解谱构建的溢出指数方法，探究两个市场间的溢出效应。结果表明：（1）碳市场与绿色金融市场之间存在溢出效应，且碳市场与绿色债券市场之间的溢出效应强于绿色股票市场；（2）短期内碳市场是溢出的净接收方，受其他市场的溢出影响较大，而中长期碳市场对外溢出增强，转变为溢出的传播方，对其他市场产生影响；（3）碳市场与绿色金融市场之间的溢出效应在正收益环境下大于负收益环境，两个市场之间的正向情绪传染占据主导地位；（4）特殊事件降低了碳市场与绿色债券市场之间的溢出效应，但是对碳市场与绿色股票市场之间的溢出效应影响较小。研究结论对中国碳市场和绿色金融市场的健康发展有一定借鉴意义。     

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。     

波动溢出网络视角下全球股市风险传染研究

为刻画全球股票市场风险传染的动态路径特征,从波动溢出网络视角分析全球股票市场的风险传染机制.首先,采用DCC-GARCH动态溢出指数框架来捕捉全球股市波动溢出的动态联动性和风险传染效应;然后,基于方差分解构建信息溢出复杂网络,从网络视角分析全球股票市场的风险传染特征.研究发现,在整个样本期间,全球股票市场高度相互关联,并依赖于极端经济事件;从次贷危机到欧债危机期间全球股市溢出整体呈现减弱态势;近年来国际资本流动、金融开放与国际贸易往来等推动我国股市进程走向新阶段,风险溢出与吸收水平有上升趋势.     

基于关联网络的经济政策不确定性全球溢出效应研究

基于关联网络视角,本文采用溢出指数方法构建2003-2018年全球经济政策不确定性的溢出网络,分别从静态和动态两个方面考察各国经济政策不确定性的溢入、溢出水平,以及全球经济政策不确定性溢出网络的结构特征。研究发现,第一,经济政策不确定性具有显著的跨国传染效应,其溢出网络呈现明显的时变特征。第二,发达国家经济政策不确定性的溢入、溢出水平高于发展中国家。第三,经济政策不确定性总溢出指数在极端事件的冲击下明显攀升,而与极端事件高度相关的国家具有更强的溢出效应。同时,各个国家经济政策不确定性的溢入水平和溢出水平的波动幅度截然不同,溢出水平的波动幅度较大而溢入水平相对平稳。第四,中国与日本、澳大利亚保持着较强的双向溢出关系,而且中国对新兴经济体,尤其是金砖国家的溢出水平较高,并主要接受韩国和欧洲发达国家的溢出影响。     

金融稳定边界与系统性金融风险指数测度研究北大核心CSSCI

基于我国资金存量表明细数据,本文构建了五部门金融资产负债关联网络,使用网络模型方法,对五部门间金融风险传染效应进行了分析,并测度了我国系统性金融风险指数(SRI指数)。研究发现:(1)2017年以来,我国部门间资产负债关联网络的风险抵御能力整体明显增强,1单位风险冲击引发的风险传染总损失效应逐渐减弱。(2)从金融稳定边界看,金融部门最低,为年均24.4%;政府部门和国外部门则高达70%以上。(3)2017年以来,我国SRI指数平均为0.61%,表明金融系统总体较为稳健;但受疫情影响,2020年第一季度末SRI指数阶段性有所上升。未来,为防范系统性风险大幅波动,应保持宏观调控政策的连续稳定及灵活前瞻性,使各类风险防控政策适度走在市场曲线之前。