金融强监管对银行个体风险影响的实证研究

本文基于我国168家商业银行2011—2018年的动态面板数据,首先运用系统广义矩估计(SYS-GMM)方法,研究了全面加强金融监管后,银行个体风险的变动情况;然后,通过双重差分(DID)模型,分析了金融强监管对不同类型银行个体风险影响的差异及差异产生的可能原因。研究结果表明,整体上看,金融强监管显著降低了银行的个体风险。此外,以大型商业银行作为参照后发现,强监管环境下,农村商业银行较股份制商业银行和城市商业银行,缩减同业业务规模更加积极,个体风险的下降程度也最大。2017年全面加强金融监管后,在降低银行个体风险、引导资金"脱虚向实"方面效果明显。本文认为,监管政策的制定要注重协调性与渐近性,综合考量各类银行之间的现实差异,以进一步提升金融监管的针对性和有效性。     

金融强监管与金融市场稳定

本文以《资管新规》这一强监管政策的出台为准自然试验,利用2010-2021年中国A股非金融企业数据,考察金融强监管对金融市场稳定的影响。研究发现：资管新规的出台降低了个股股价崩盘风险,发挥了“风险缓释”的作用;上述效应在非国有企业和套利动机较强的企业中更为显著;金融强监管既能通过约束企业影子银行化引导其回归主业,又能促使企业提高信息透明度、降低市场非理性情绪,在投资和信息的双重作用下助推实现金融市场稳定;企业自身不确定性感知、证券分析师关注和地方金融监管强度的提高增加了金融强监管的“风险缓释”效应。     

金融市场与实体经济主要行业之间的风险溢出效应

运用基于TVP-VAR模型的预测误差方差分解方法和Copula方法,量化分析金融各子市场与五大实体行业之间的风险溢出效应。实证结果表明,银行业和债市的风险溢出效应较大,银行业的影响更容易传导至工业和能源业等传统行业,而债市的影响更多传导到信息技术等新兴行业;汇市的风险溢出效应较小,且更容易传导至能源业。相较于其他金融市场,债券市场对实体行业的尾部风险溢出作用相对更强;国债波动对实体行业的风险溢出效应大,但是企业债与实体行业的尾部相关系数更大。金融市场和实体经济风险之间存在互相溢出,近年来金融市场成为风险被溢出者,尤其是外汇市场。因此,要将实体经济的需求特征纳入金融监管体系的考量范围,定期监测和分析金融市场风险,尤其控制银行和债券市场风险的溢出。     

我国实体经济与金融市场溢出效应分析

全球经济的一体化提高了资本流动的自由度。深入分析和研究金融市场与实体经济的溢出效应,对于我国实体经济的健康发展,具有迫切的现实意义。本文将建立相应的向量自回归模型(VAR),并对溢出效应强度的波动作出进一步分析,从而对实体经济的发展提出建议。     

影子银行规模波动对金融稳定的溢出效应

在金融创新和抑制的过程中,影子银行应运而生,其一方面负责对金融资源进行优化配置,从而有效维护金融的稳定性,另一方面在影子银行中慢慢积累形成的风险也会对金融稳定产生反作用。因此本文将通过重点分析研究影子银行规模波动对金融稳定的溢出效应,希望能够帮助人们正确认识影子银行及其自带的利弊效用,为金融体系的稳定指明新方向。     

金融投资对实体经济的影响

鉴于目前金融市场环境的发展,实体经济更多地参与金融投资,取得了显著的经济效益,增加了实体经济的活力和收益.同时也出现了实体投资的资金被挤占和压缩的现状,增加了金融危机的风险.本文强调实体经济除了可以充分利用金融投资的便利,做好金融投资的风险控制,更应该针对性地发展主营业务,保护实体经济的核心竞争力,铸造坚实的经济基础.     

我国影子银行对商业银行风险溢出效应的实证研究

本文以上市的商业银行和代表影子银行体系的金融机构为研究对象,通过构建Co Va R和面板数据模型,分析了外部影子银行和内部影子银行体系对商业银行风险溢出效应。结果表明:考虑影子银行对商业银行的风险溢出后,商业银行的风险值将明显增大,而且各影子银行对国有大型商业银行风险溢出强度尤为显著,对股份制银行和地方银行的风险溢出强度较小。内部影子银行体系对商业银行风险存在正向的贡献性,资本充足率和拨备覆盖率对商业银行风险存在负向的贡献性,不良贷款率却与商业银行破产风险成正相关,而且影响程度较大。     

试析我国“影子银行体系”对金融系统的影响及监管启示

由于近年来金融改革和创新的发展,我国影子银行体系正处于快速发展时期。影子银行体系的超常规发展和信用扩张,是影响我国金融安全的重要因素。本文分析了影子银行体系对我国金融系统产生的冲击,通过对比金融发达国家对影子银行的监管措施和思路,获得了一些针对我国影子银行体系监管的启示。     

金融脆弱性:内部溢出及对实体经济的影响北大核心

科学评估金融脆弱性的溢出效应及对实体经济的影响,事关国家金融安全和宏观经济平稳运行。选取我国股票、债券、货币和外汇市场的关键指标构建国内金融脆弱性指数,基于TVP-VAR和BK溢出指数法研究金融子市场的脆弱性外溢效应,并分析国内外金融脆弱性对国内实体经济的影响。结果表明:跨市场的脆弱性外溢具有显著的时变特征,极端事件的发生会导致溢出效应增强;溢出效应主要集中在长期,股票、债券和外汇市场是长期脆弱性的净传递者,货币市场是长期脆弱性的净接受者;国内金融脆弱性对经济增长的长期抑制作用最大,国外金融脆弱性的中期抑制作用最大。因此,对金融脆弱性的监测,不仅要考虑市场本身的脆弱性累积,还要考虑跨市场的脆弱性外溢效应,并加强对国外金融状况尤其是极端事件的关注,增强国内经济的抗风险能力。     

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。     

系统重要性金融机构的风险度量与监管

2011年11月4日,金融稳定理事会(FSB)公布了全球系统重要性金融机构(SIFIs)名单,共有29家金融机构榜上有名。进入名单的银行必须在2012年年底前提交详细计划,订立"遗嘱"并在2019年前达到不同的附加资本要求,最高标准为高于一般金融机构3.5个百分点的核心一级资本。     

基于动态Copula-CoVaR模型的影子银行风险溢出效应研究

依据2007-2017年中国金融市场运行数据,构建动态Copula-CoVaR模型,考量影子银行风险溢出效应。结果表明：影子银行与传统金融市场存在双向净风险溢出效应,随着时间的推移,溢出效应在逐渐增大;极端风险溢出效应存在不对称特征,影子银行对传统金融市场的冲击较大,且这种冲击具有滞后效应。鉴此,监管部门应夯实金融体系运行基础,创新影子银行监管工具,完善其协调监管模式。     

互联网金融对于银行业服务实体经济能力的影响

随着经济进入"互联网+"时代,大数据分析对经济发展产生了一定的影响。本文分析了当前银行业服务实体经济存在的困难与挑战,探讨了互联网金融对于银行业实体经济发展的正面影响和消极影响,提出最好的发展方式就是互联网金融与银行业服务实体经济相互融合,确立在互联网金融的背景下银行业成功发展的未来战略。     

重大突发事件背景下金融行业间极端风险相依和风险溢出研究

金融行业的风险问题关系到金融稳定和经济安全.构建包含利空消息和利好消息的时变Copula-CoVaR模型,结合金融危机、股市震荡、贸易摩擦、疾病疫情等重大突发事件,考量金融行业之间的极端风险相依结构和风险溢出效应及其动态演化过程.结果表明,金融行业间风险相依和风险溢出均具有显著的厚尾性、非对称性和时变性特征,同时存在显著的动态极端风险相依和风险溢出,且下尾风险相依和风险溢出的程度更大,对市场行情下跌的反应更为敏感;银行业在整个金融系统中发挥着至关重要的作用,其对证券业、保险业和其他金融业的极端风险相依和风险溢出均处于较高水平;不同时期的重大突发事件对金融行业间极端风险相依和风险溢出的影响存在明显差异,事发后风险相依变化较为平缓,而风险溢出急剧加强并表现出持续性.     

基于MVMQ-CAViaR模型的在岸离岸股指期货极端风险溢出效应研究

本文基于递归MVMQ-CAViaR模型,对在岸与离岸股指期货极端风险溢出效应进行研究。结果显示：总体表现上,无论是前期冲击还是极端风险,在岸对离岸股指期货的影响强度更大,离岸股指期货显著影响在岸股指期货的频次更高。不同品种期货关系表现为：富时中国A50与中证500间存在双向极端风险溢出效应,富时中国A50对沪深300、中证500对恒生H股指数以及恒生H股指数对上证50存在极端风险溢出效应。     

基于GARCH-CoVaR模型的银行风险双向溢出效应研究

银行系统具有很强的风险传染性,文章采集2014年1月6日至2019年5月17日期间13个A股上市商业银行及银行指数、上证指数的日收益率数据,基于GARCH簇模型并酌情加入ARMA模型进行拟合,选择适宜的学生t分布或广义误差GED分布,以此来计算在95%的显著性水平下各商业银行与银行体系的风险双向溢出效应。实证分析结果显示,规模较大、实力较强的商业银行对整个银行体系的风险溢出较显著,同时其VaR值和CoVaR值相比中小商业银行处于较低水平,当面对外部风险时表现出更强的稳定性,而中小商业银行因抗风险能力较弱而更易受外部风险溢出的影响。     

房地产业与银行业风险溢出效应研究

房地产业和银行业均是资金密集型行业,风险管理是其健康发展的基石。在分析房地产业与银行业风险溢出机制基础上,采用GARCH-EVT模型、VaR-Granger因果关系检验模型研究我国房地产业与银行业间风险溢出效应,并基于条件风险价值CoVaR方法测度风险溢出强度。研究发现:a=5%显著水平下,房地产业与银行业之间存在双向的风险溢出效应;房地产业对银行业的风险溢出强度略强于银行业对房地产业的风险溢出强度,前者为36.73%,后者为33.96%。