银行资产负债表、金融系统性风险与双支柱调控框架

本文构建了一个包含金融部门(银行)的无限期动态新凯恩斯模型,并在该框架之下引入内生资产泡沫。在理论视角下,本文将银行资产端所包含的资产泡沫简称为银行泡沫,并构建了“加速—缓冲—挤出”分析框架,用以刻画银行泡沫波动对宏观经济和金融系统的传导效果和对应的理论机制。加速机制是指银行泡沫会通过资产负债表的传导,致使金融系统放大经济波动;缓冲机制是指银行泡沫会降低经济波动对实体经济的冲击;挤出机制则是指银行泡沫会挤出银行对于生产资本的配置,导致宏观经济“脱实向虚”。宏观调控政策方面,本文重点研究了货币政策与宏观审慎政策双支柱调控框架如何通过调节资金成本和银行资产负债表来应对资产泡沫。基于参数校准和贝叶斯估计的定量分析表明,当银行泡沫的加速和缓冲机制占主导时,逆风货币政策和宏观审慎政策均能有效维护经济金融系统稳定,实现“防风险”和“稳经济”的双重政策目标,且两类政策间的有效协作与配合能更大幅度地提升社会福利水平。当挤出机制占主导时,最优政策组合则需根据经济形势变化及波动来源进行调整,进而在“防风险”和“稳经济”之间寻求平衡。     

“双支柱”调控框架与影子银行风险溢出：抑制缓释还是累积加剧

如何搭建货币政策和宏观审慎政策“双支柱”调控框架,有效防范化解重大风险,是我国现阶段的重要任务。基于我国上市银行数据,本文采用CoVaR方法衡量影子银行导致的银行系统性风险,系统考察“双支柱”调控框架对影子银行风险溢出的影响。结果显示,针对借款人和银行信贷的宏观审慎政策工具与货币政策配合,对影子银行风险溢出起到显著的“抑制缓释”作用;影子银行规模是“累积加剧”和“抑制缓释”效应的渠道,流动性分层则是“累积加剧”效应的渠道。结合银行性质、房地产周期与经济周期的异质性分析结果显示,在不同情景下,“双支柱”调控框架对影子银行风险溢出的有效性存在较大差异。本文结论对于“防风险”目标下“双支柱”调控框架的完善具有一定的指导意义。     

基于CoVaR模型的上市商业银行系统性风险溢出研究

近年来,关于系统性金融风险的研究层出不穷,“风险溢出效应”备受关注.本文以中国金融行业中的银行业为研究对象,在VaR方法的基础上,运用CoVaR模型和分位数回归方法预测了中国银行业对系统性金融风险的贡献程度及银行间的风险溢出程度.研究发现:(1)当股票市场波动率增强时,股份制银行更加敏感;(2)国有制银行对于“期限利差”的敏感系数基本为正,而股份制银行基本为负;(3)银行存在系统性风险溢出效应,其中国有制银行的风险贡献度比股份制银行高;(4)银行间也存在风险溢出效应,其中国有银行发生风险时,对其他的股份制银行有一定的溢出效应.     

资产数字化、银行风险与“双支柱”调控

在数字经济蓬勃发展的时代背景下,资产数字化是经济转型与发展的重要特征之一。本文使用动态随机一般均衡方法,将资产数字化因素和监管因素纳入宏观经济模型,研究资产数字化对银行风险的影响,并讨论“双支柱”调控的效果。研究发现资产数字化能够有效抑制银行部门的风险积聚,资产数字化程度越高,银行风险降低程度越明显;监管强度和监管范围会影响资产数字化与银行风险之间的关系,银行资产数字化后,监管强度的增加和监管范围的扩大更有利于降低银行风险;相比于法定存款准备金率,资本充足率和贷款价值比工具更有利于降低数字化后的银行风险;相比于货币政策,宏观审慎与货币政策组合更有利于降低银行风险与社会福利损失。因此,在资产数字化过程中,“双支柱”调控框架能够更好地防范银行风险,增强政策有效性。     

中国商业银行系统性风险溢价实证研究

全球金融危机的爆发使得系统性风险的溢出效应受到普遍关注,同时也暴露出主流的风险度量方法VAR存在重大缺陷。论文借鉴最新的CoVaR方法以及分位数回归技术,衡量了我国商业银行的系统性风险溢价,实证研究发现：第一,国有银行的系统性风险溢价大于股份制商业银行;第二,无条件风险价值VaR和条件风险价值之间没有必然关联,以VaR为核心指标的现行监管政策不能有效防范系统性风险溢价;第三,银行的值不仅受金融体系共同风险冲击的影响,还受银行自身特质的影响。     

基于分位数回归商业银行系统性风险研究

在宏观审慎监管框架下,对系统重要性银行的识别并对其提出更高监管要求是金融危机后的监管重点。文章选取代表不同类型的8家上市商业银行为样本银行,采用CoVaR模型和分位数回归技术对2007-2011年实体经济和金融数据进行实证分析。实证表明:从流动性方面看,资产规模较大的银行反而面临更高的流动性风险,其风险溢出效应更容易导致系统性风险的聚集,发生危机时对系统性风险贡献较大;在宏观经济周期逆转时,中小型银行相对大型银行更容易出现风险溢出效应导致系统性风险聚集;因此政策建议:银行业监管当局的监管重点在传统的资产规模庞大的银行,同时也要关注银行业务增长过快的中小银行,这些银行往往也是系统性风险聚集和金融危机爆发的始作俑者。     

经济政策不确定性对股票市场系统性风险的影响研究——基于动态CoVaR模型的实证分析

研究采用A股市场4 432只股票从2006—2021年的月度收益率与沪深300指数的对数收益率数据并采用动态CoVaR模型测算的系统性风险进行实证分析并得出结论：（1）经济政策不确定性升高会显著增大股票市场系统性风险;（2）经济政策不确定性的传导路径之一为投资者情绪;（3）金融部门的杠杆率、全社会融资规模、GDP增长率是影响股票市场系统性风险的重要因素。     

我国商业银行市场利率风险的VaR度量实证研究

运用GARCH族模型和分位数回归的方法对我国商业银行利率风险进行VaR度量,从而测算我国商业银行的利率风险,运用上海银行间同业拆借市场（Shibor）的隔夜拆借利率数据进行研究。通过GARCH族模型的选取可以得出正态分布和T分布并不适合我国商业银行间同业拆借市场,本文选取广义误差分布（GED）对数据进行GARCH建模并测算其VaR,同时本文运用了分位数回归的方法对VaR进行测算,从结果证明分位数回归方法更适合VaR的度量。     

我国金融行业系统性风险传染研究——基于上市金融企业CoVaR模型

美国“次贷危机”之后,各界开始反思之前的风险预测和监控机制,金融管理不能只关注单个金融机构或单个行业的风险,必须着眼于金融体系的健康状况和稳定性,以防范系统性风险为目标,加强审慎监管.本文遵循“理论—实证”和“透过现象观察本质”的总体原则,在阐述系统性金融风险相关理论的基础上,以上市金融企业为样本,利用CoVaR模型对我国银行业、证券业、保险业以及银证保行业间上市金融机构股价波动的系统性风险传染问题进行了研究.     

基于风险溢出关联特征的CoVaR计算方法有效性比较及应用

条件风险价值(CoVaR)能够很好地度量风险溢出效应,是度量系统性风险的有效指标之一。计算CoVaR有多种方法,其原理不尽相同,需要合理选用方能有效评估系统性风险。分位数回归法、Copula函数法以及DCC-GARCH模型是比较典型的三种方法。本文以风险溢出关联特征为视角,从计算原理、优缺点与适用场合三个方面,对这三种计算方法做了理论比较研究。然后,分别测算了中国银行业的CoVaR,并做了有效性假设检验与比较。理论与实证研究结果均表明,对于计算CoVaR,与分位数回归法相比较,Copula函数法与DCC-GARCH模型更加有效,能够更好地评估银行业与金融体系之间的风险溢出效应。     

中国证券市场系统性风险结构的实证分析

实证研究表明:我国证券市场的系统性风险整体呈现降低趋势;系统性风险与市场指数存在负相关性,牛市期间系统性风险显著降低,熊市期间系统性风险持续走高;行业间变异系数增大,风险比重方差随时间变化而呈显著性差异;政策因子对系统性风险具有显著性影响,这说明我国股市很大程度上仍为政策市。     

基于银行风险承担视角的宏观审慎政策和货币政策协同研究

基于2009-2021年中国88家商业银行的平衡面板数据,通过固定效应估计和系统广义矩估计(GMM)方法,实证分析宏观审慎政策和货币政策对于银行风险承担的协同效应。研究发现,“双支柱”政策在银行风险承担方面能够产生较好的协同作用,加强宏观审慎管理整体能削弱宽松货币政策带来的银行风险承担上升;不同类型的宏观审慎工具与货币政策配合的有效性不同,银行流动性宏观审慎工具与货币政策对银行风险承担的协同作用更为显著;“双支柱”政策的协同效应因经济周期存在非对称性,经济下行期的协同效应要强于经济上行期;政策协同效应存在银行异质性,对于全国性银行“双支柱”政策协同作用不显著,而对于地方性银行则显著影响其风险承担意愿和水平。     

房价“粘性”、系统性金融风险与宏观经济波动——基于内生化系统性风险的DSGE模型

面对处于高位的房地产市场,我国政府开启了新一轮严苛的房地产市场调控,然而房价却出现下行困难的高价格粘性局面,使得我国金融与宏观经济稳定受到威胁.本文构建了包含房地产部门的系统性金融风险内生化DSGE模型,分别考察了在不同房价粘性下,杠杆率等金融变量和宏观经济变量在面对不同外生冲击时的动态响应.研究结果表明:技术冲击使房价、产出和通货膨胀等宏观变量呈现正向响应,使系统性金融风险和风险溢价呈现负向响应;紧缩的货币政策冲击使房价和产出等宏观经济变量下降,杠杆率和系统性金融风险水平上升.此外,不同的房价粘性情况下,金融变量和宏观经济变量对外生冲击的响应程度存在差异.高房价粘性情况下偏离稳态的幅度较小,同时高房价粘性的存在会影响货币政策对房地产市场的调控效果.本文研究结论对我国房地产市场有效调控和降低系统性金融风险、实现我国宏观经济稳定具有重要政策启示.     

结构性货币政策与银行系统性风险承担：基于LPR改革实验的证据

银行系统性风险承担是目前市场对结构性货币政策的主要担忧之一。本文利用2015～2020年我国16家上市商业银行月度数据考察了结构性货币政策对银行系统性风险承担的影响。研究发现：以MLF为主的结构性货币政策不仅没有导致我国银行系统性风险过度承担,反而显著抑制了商业银行系统性风险,说明目前我国稳健的结构性货币政策是适度的,但SLF和PSL却没有这一效果。考虑到内生性问题,文章以LPR改革作为准自然实验验证了结论的稳健性,并且在排除其他政策和冲击影响之后研究结果依然稳健。最后从市场经营环境、监管压力和风险管理等角度分析结构性货币政策的作用渠道。本文首次从银行系统性风险角度分析结构性货币政策的作用机制和后果,这有助于回应市场对结构性货币政策的担忧和质疑,为结构性货币政策的进一步完善提供借鉴和参考。     

基于资金融通视角的银行风险传染的实证研究

由银行间资金融通所产生的银行风险传染是银行系统性风险的核心问题。本文通过统计15家商业银行2006年-2008年资产负债袁中披露的信息项目,利用矩阵法原理,通过madab进行数据仿真模拟,分析了银行间资金融通可能发生的传染风险。