经济增长状态与银行系统性风险——基于马尔科夫区制转移的CCA模型

金融系统性危机的发生与经济增长状态变化紧密相关,外部冲击和内部脆弱性是金融部门系统性风险发生的两个来源。已有研究在分析经济增长对金融部门系统性风险的影响时一般将经济增长视为外部冲击,忽视了系统性风险度量模型已经内生化了经济增长状态影响的问题,使用的系统性风险指标不能将外部冲击和内部脆弱性引发的风险进行区分,难以判断金融部门系统性风险的来源,而且无法准确判断经济增长对于系统性风险的影响程度。 将马尔科夫区制转移模型引入或有权益分析方法分析框架,计算经济增长状态的转移概率与银行部门违约距离的相关概率,得到违约距离的无条件概率分布,剥离经济增长对银行系统性风险的影响,构造反映银行内部脆弱性风险的无条件违约距离,实现对银行部门系统性风险的分解。选取2007年1月至2016年12月希腊和中国上市银行整体作为样本,分别考察外部冲击和内部脆弱性对银行部门系统性风险的影响。 研究结果表明,银行部门系统性风险可以分解为内部脆弱性风险和外部经济状态影响,该系统性风险主要由内部脆弱性决定,经济增长对系统性风险的作用类似于增效器。经济增长下行状态会导致银行部门系统性风险急剧上升,而经济增长上行状态能改善银行部门系统性风险状况。经济增长状态对系统性风险的放大效果具有不对称性。银行部门内部脆弱性风险状况出现恶化时,经济增长状态的增效作用更强烈;而银行部门内部脆弱性风险状况得到改善时,经济增长状态的增效作用相对温和。短期内救助政策通过外部机制影响系统性风险,危机状态下救助政策能够对系统性风险发挥明显的稳定作用。 在宏观审慎监管中,不仅要求银行部门降低内部脆弱性风险,而且重视外部经济条件和实体经济部门与系统性风险的联系,建立前瞻性的逆周期监管机制,实现对系统性风险的有效管理。当银行部门陷入危机时,政府部门应及时提供有效救助。     

机构投资者交叉持股与企业违约风险

基于公司治理外部性理论,本文实证检验了机构投资者交叉持股对企业违约风险的影响。研究发现,机构投资者交叉持股能够有效降低企业违约风险。中介机制检验表明,交叉持股主要通过完善的公司治理和额外的信息优势两条渠道对企业违约风险产生影响。在进一步研究中,本文证实分析师监督、审计师监督、企业所在地开通高铁均能够与机构投资者交叉持股发挥协同治理效应,更大程度上降低企业违约风险。本研究打破了传统关注单个企业公司治理的讨论框架,不仅有利于拓展公司治理外部性在资本市场中的应用,也能够为上市公司构建合理的风险管控体系提供有益借鉴。     

网络结构与银行系统性风险

建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还提出了一种构造无标度网络的方法.通过仿真模拟,研究发现集中度越高的网络由于传染而倒闭的银行数量越多.但是,当基础违约的银行数量不多时,网络集中度越高,由于传染而倒闭的银行的总资产越少.此外,在集中度高的网络中大银行倒闭引发违约传染的可能性和影响力都会大于集中度低的网络.而小银行引发传染的可能性远低于大银行,但是小银行倒闭达到一定规模时,可以引发大银行传染倒闭.     

基于多层网络的银企系统性风险研究

考虑到鲜有学者从银企间主体关联业务的多元性角度分析银企系统性风险,本文则基于银企间不同贷款期限的借贷关系以及不同投资周期的共同资产关系,通过构建多层网络模型研究银企系统性风险。在多层网络模型基础上,分别从多层网络结构和银企主体行为两个方面深入探究其对系统性风险的影响。研究结果表明：在多层网络结构方面,多层网络共同冲击下的系统性风险显著大于任意两层网络的共同作用,多层网络节点异质性对于系统性风险具有一定的抵御能力。在银企主体行为方面,较长贷款期限和投资周期在一定程度上都会增大系统性风险而投资周期对系统性风险具有更高灵敏性,长期投资占比减少以及外部资产选择比例提高在一定程度上能够有效降低系统性风险,而拆借对象选择比例变化对系统性风险影响相对较小。本文的研究深入挖掘银企多层网络结构以及银企主体行为与系统性风险之间的内在关联,这对于维护金融市场稳定、防范系统性风险具有重要意义。     

上市公司交叉持股网络的拓扑性质与聚类结构研究

以2012年中国沪深300指数上市公司为研究对象,构建交叉持股网络,分析了该网络的拓扑性质和聚类结构。结果表明:我国交叉持股网络已经形成联系紧密的网络,呈现小世界性质、无标度特性;各派系上市公司的行业属性、实际控制人性质及地域空间集中性较强。     

浅析金融系统性风险与财务监管机制

我国金融体系是整个经济的核心所在,金融体系的系统性风险与金融稳定以及财务监管机制息息相关。因此,文章从我国金融体系的发展现状出发,引出我国金融系统性风险的分析,并从财务监管的视角阐述加强我国金融风险管理的措施,以期为我国金融体系的改革和发展提供参考。     

中国利率期限结构的非线性动态研究

以1996年1月至2010年3月中国银行间同业拆借市场月度加权平均利率作为研究对象,应用协整检验方法和线性向量误差修正模型对利率期限结构的预期理论进行实证检验,应用马尔科夫区制转移向量误差修正模型研究预期理论调整作用下的利率期限结构非线性动态过程。研究结果表明,预期理论在中国利率期限结构中是成立的;利率期限结构具有两区制的非线性动态特征,可以按预期理论的调整强度将两种区制分别描述为强调整区制和弱调整区制;不同期限利率的平均变动幅度和平均风险溢价水平随区制状态变化而发生变化,具有区制相依性,区制间的转移具有非对称性。因此,应该进一步加强对利率期限结构中经济信息的识别和应用,进一步提高利率期限结构的政策参考价值。     

经济政策不确定性、网络舆情与金融机构系统性风险

基于45家上市金融机构2015年1月至2020年3月的月度数据，从反映系统性风险的极值风险与传染效应两个维度各选取一个指标，即条件在险值差(ΔCoVaR)和吸收比率差(ΔAbs),并利用网络爬虫与文本分析构建金融机构网络舆情指数.然后，采用静态面板与动态面板实证分析经济政策不确定性、网络舆情与金融机构系统性风险之间的关系，考察网络舆情的中介效应，并从金融机构的类型和规模层面进行异质性分析.研究结果发现：1)经济政策不确定性对金融机构系统性风险存在显著正向影响，但积极和消极网络舆情对金融机构系统性风险的影响存在差异性；2)网络舆情是经济政策不确定性影响金融机构系统性风险的潜在传染渠道；3)网络舆情的中介效应在不同类型和规模的金融机构间存在异质性.     

基于动态相关性的我国银行系统性风险度量研究

本文以银行股票收益率的动态相关性作为银行业系统性传染风险的市场衡量指标,采用多元GARCH-BEKK模型对我国上市银行自1999-2010年间的动态相关系数进行测算,并应用Markov区制转换模型对系统性风险状态进行识别和判断,研究表明,银行股票收益率的动态相关系数可以作为监测系统性风险的一项有效市场指标,结合Markov区制转换模型可以很好的判断整体系统性风险的变化,识别出高风险状态,为系统性风险的监测提供一定预警和防范作用。     

金融控股集团的风险结构分析与风险控制对策研究

金融控股集团整合了商业银行、证券、保险和资产管理等单一金融业务,其风险结构呈双层树形特征。除了在利率、市场、信用、外汇、主权和流动性方面所面临的原始风险,金融控股集团还要应对因自身组织架构和混业经营所衍生的权益冲突、资本重复计算等特殊风险。为了防范集团系统化风险的产生,金融控股集团应当对上述风险进行有效的风险控制。     

存款保险制度、影子银行与银行系统性风险

为了防范系统性银行危机的发生,我国于2015年推出了存款保险制度,该制度能否有效降低我国银行系统性风险是关乎金融稳定的重要现实问题.以我国存款保险制度的实施为契机,本文基于16家上市银行2010年第四季度~2017年第二季度的面板数据,首先,将金融机构间的关联网络和金融机构市值纳入到系统性金融风险的测度中,进而探讨我国存款保险制度对银行系统性风险的影响及其作用渠道.结果表明存款保险制度的实施显著提高了其他商业银行(中、农、工、建以外的商业银行)的系统性风险;存款保险制度主要通过影子银行渠道增加其他商业银行的系统性风险.本文的研究对于我国强化影子银行的宏观审慎管理、引入基于银行系统性风险的差别存款保险费率设计和完善系统重要性金融机构的评定,具有一定的借鉴意义.     

系统性风险:金融系统与实体经济间反馈效应

金融系统与实体经济间高度的关联性，使得系统性风险在金融系统与实体经济间具有反馈效应.本研究提出了度量系统性风险反馈效应方法，并利用中国2013年～2017年银行与实体企业相关数据进行实证研究.结果表明：忽视实体经济的作用，将会造成低估银行系统性风险，实体经济不同行业对银行系统性风险的影响具有显著差异性；银行系统对实体经济系统性风险具有显著影响，而且不同类型银行的影响具有显著差异性；银行系统对整个经济系统的系统性风险贡献程度随着时间在变化，不一定就比实体经济的高.在此基础上，本研究进一步揭示了系统性风险的影响因素.     

浅谈网络金融安全与风险控制分析

随着网络经济的飞速发展,网络金融也随之产生。网络金融的出现大大提升了金融服务方面的效率,变得更加的便捷、有效。但是网络金融在其快速发展的同时,其金融安全风险问题也开始不断的出现。本文针对网络金融安全与风险控制进行分析,并为此提出几点意见以供参考。     

中国金融机构关联性与系统性风险贡献研究——基于尾部风险溢出网络视角

在后危机时代如何准确地测度金融机构的系统性风险贡献以识别系统重要性金融机构是宏观审慎监管的重要任务.采用2010年至2019年中国32家上市金融机构数据以及宏观特征变量，通过TENET模型构建尾部风险溢出网络以度量金融机构关联性，并引入公司规模、杠杆和流动性指标，基于改进的PageRank算法提出网络-市场-账面相结合的系统性风险贡献测度思想，具体从系统整体、部门行业、机构个体三个层面对网络关联性展开实证分析.研究结果表明：1)金融系统总体关联性在危机与下行时处于高位水平，尾部风险溢出网络能有效捕捉极端风险事件；2)行业内的关联性水平总体而言高于行业间的关联性水平，但在极端情况下跨行业风险溢出强度会增大；3)银行和保险机构相对证券机构而言对系统性风险的贡献程度更高.     

存款保险制度、影子银行与银行系统性风险北大核心CSCDCSSCI

为了防范系统性银行危机的发生,我国于2015年推出了存款保险制度,该制度能否有效降低我国银行系统性风险是关乎金融稳定的重要现实问题.以我国存款保险制度的实施为契机,本文基于16家上市银行2010年第四季度~2017年第二季度的面板数据,首先,将金融机构间的关联网络和金融机构市值纳入到系统性金融风险的测度中,进而探讨我国存款保险制度对银行系统性风险的影响及其作用渠道.结果表明存款保险制度的实施显著提高了其他商业银行(中、农、工、建以外的商业银行)的系统性风险;存款保险制度主要通过影子银行渠道增加其他商业银行的系统性风险.本文的研究对于我国强化影子银行的宏观审慎管理、引入基于银行系统性风险的差别存款保险费率设计和完善系统重要性金融机构的评定,具有一定的借鉴意义.     

交叉持股、网络位置与公司绩效的实证研究

以中国2004年至2010年沪深A股中涉及交叉持股的上市公司为样本,运用社会网络分析方法,刻画中国上市公司因交叉持股而建立联系的企业间网络的形态,使用中心性和结构洞两个指标衡量上市公司在交叉持股网络中的位置特征,实证检验上市公司嵌入在交叉持股网络中位置特征对企业绩效的影响。研究结果表明,中国上市公司间交叉持股网络属于典型的无标度网络,各节点之间的连接状况(度数)具有不均匀分布性质,上市公司间交叉持股网络具有较低的网络密度(0.002),网络成员间的联系不是很紧密。多元回归结果表明,中心性和结构洞指标对企业绩效的影响并不显著,但对于不同所有权性质的上市公司而言,网络位置特征对企业绩效影响却存在显著差异,与国有企业相比,非国有企业(尤其是民营企业)的网络位置特征对企业绩效有显著的正向促进作用。     

特异性尾部风险、混合尾部风险与资产定价——来自我国A股市场的证据

使用下偏距(lower partial moment,LPM)来度量投资组合尾部风险,将组合的尾部风险分解成三部分:特异性尾部风险、个股的系统性尾部风险和混合尾部风险.论文分别研究了三种尾部风险对资产预期收益的定价功能,基于我国A股市场股票数据进行Fama-MacBeth截面回归发现:1)特异性尾部风险与资产期望收益呈显著负相关关系; 2)混合尾部风险与资产预期具有显著的正相关关系,具有稳健的显著正向定价作用,对资产预期收益的影响强于市场贝塔和市场下方贝塔(downside beta)的影响; 3)系统性尾部风险对资产收益预期的影响最弱; 4)利用Fama-French-Carhart四因子模型对特异性尾部风险和混合尾部风险进行回归后发现,特异性尾部风险与混合尾部风险均具有显著四因子alpha系数,表明四因子模型不能很好的解释两种尾部风险与资产预期收益的关系.