中国:从“世界工厂”到“世界市场”的转型

随着中国经济在全球舞台上的崛起,中国参与全球化的方式也发生着变化。中国逐渐从“世界工厂”转型为“世界市场”,向更加多元化、高质量的消费市场转型。这种转型不仅将为中国经济带来新的机遇,也将为全球经济注入新的动力。

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.

基于百度指数的投资者关注度对股市波动性的影响研究

以百度搜索指数衡量投资者关注度,利用上证指数和深证指数5分钟高频数据构建股市波动性的代理变量,建立波动率与投资者关注的VaR模型,研究投资者关注度与股市波动性之间的动态变化关系,并将研究结果应用到以VaR为度量的风险管理实践当中。研究发现:投资者关注度和股市波动率之间存在着很强的相关性和一致联动性;将投资者关注度信息加入传统模型,有助于提高波动率的预测精度;由此拓展到风险管理当中,有利于准确评估股市的风险。

中国发展氢能社会的构想

[目的/意义]在中国能源转型、实现“双碳”目标的过程中,氢能是极为关键的一环。2022年3月,国家发展改革委、国家能源局联合印发了《氢能产业发展中长期规划(2021—2035年)》,正式确立了发展氢能产业在中国的战略地位。构建氢能社会对中国能源安全和经济的长期发展越来越重要。[方法/过程]本文梳理了安邦智库提出的氢能社会战略建议以及不断倡导和推广的过程,指出要在政策形成的最初阶段,以具有远见的思考来影响公共政策的决策过程,并提出构建氢能社会的政策建议。[结果/结论]本文认为氢能社会的构建涉及比氢能产业发展规划更广阔的内容,将氢能社会作为最重要的国家战略之一,可使中国阶段性摆脱能源安全和地缘政治问题。同时,构建和发展氢能社会,也是推动“双循环”、实现“双碳”目标和拓展国内市场空间的重要路径。

突发公共卫生事件、经济政策不确定性与系统性金融风险

基于2020年1月16日至2021年3月31日45家金融机构的日度数据,利用DCC-GARCH计算系统性金融风险,在此基础上采用TVP-SV-VAR模型研究突发公共卫生事件、经济政策不确定性和系统性金融风险三者之间的时变关系。研究发现:突发公共卫生事件、经济政策不确定性和系统性金融风险存在时变特征,并且变量间相互影响;突发公共卫生事件可直接影响系统性金融风险,也可通过经济政策不确定性而间接影响系统性金融风险;进一步分析发现,在不同时间冲击背景下,变量间相互影响的方向和程度存在差异。

中国上市金融机构系统性风险度量方法比较研究

本文采用条件在险值CoVaR、边际期望损失MES、金融巨灾风险指标Catfin、SRISK、中国CISS指数,研究了我国44家上市金融机构的系统性金融风险溢出效应及不同时段的演变特征,并比较五种系统性金融风险测度指标在我国的适用性。研究发现:(1)银行、保险和证券的MES和SRISK依次递增;证券、保险和银行的CoVaR依次递增;保险、证券和银行的Catfin依次递减;不同度量方法得到的结果有一定的差异。(2)CoVaR、MES、Catfin和中国CISS具有明显的周期性,其在危机时期风险较高,危机过后呈现向下趋势。(3)中国SRISK自金融危机以来一直呈上升趋势,且银行积累的风险比任何其他金融机构都多。总体来看,一旦发生严重金融危机,银行可能承受最大的资本缺口,而证券公司将承受更大比例的短期损失,从而面临更高的风险。

突发公共卫生事件对系统性金融风险的冲击及传染效应研究

首先基于面板向量自回归模型考察了突发公共卫生事件对系统性金融风险的冲击影响,接着综合考虑突发公共卫生事件的影响及其所导致的收益率的非对称性构建单指标非对称CoVaR模型,最后借助LASSO惩罚函数与局部估计法进行求解,以此构建有向网络分析金融机构间的传染效应.研究发现:(1)突发公共卫生事件冲击会使系统性金融风险水平短暂上升;(2)突发公共卫生事件会增加证券类金融机构间的风险传染并且存在滞后效应;(3)中小型金融机构的传染性较强,并且证券类金融机构的风险传染最强.

经济政策不确定性与系统性风险关联性研究——基于主成分分位数回归方法的实现

选取中国经济政策不确定性指数和14个系统性风险的代表性指标,首先运用分位数格兰杰因果检验经济政策不确定性与系统性风险指标的因果关系,然后分别以经济政策不确定性和系统性风险为被解释变量,利用主成分分位数回归分析经济政策不确定性与系统性风险之间的相互影响关系。研究发现:在单个系统性风险指标中,机构极值风险对经济政策不确定性的影响最为显著;中国金融市场整体系统性风险与经济政策不确定性之间存在双向因果关系;经济政策不确定性与系统性风险指标在下尾分布拟合效果最好。进一步分析发现,经济政策不确定性的上升不能起到稳定器效果,其对系统性风险加剧有助推作用,同时系统性风险的上升也会倒逼经济政策不确定性的增加。

嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明:(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。

基于混频数据模型的宏观经济对股票市场波动的长期动态影响研究

股票价格时间序列与宏观经济变量时间序列原始数据的不同频直接导致传统计量模型在处理宏观经济波动与股票市场波动的关系问题中产生模型误设和估计偏误。本文运用混频自回归条件异方差模型从水平值和波动率两个维度实证分析生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数及同业拆借利率四个宏观经济变量对股票市场波动的长期动态影响。同时,运用主成分分析提取宏观经济第一主成分并构建一个宏观经济综合指数,进一步探究宏观经济总体状况对股票市场波动的长期影响。研究发现:股票市场已实现波动率显著地放大了股票市场的长期波动。生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数的水平值和波动率均对股票市场长期波动产生显著影响;且其波动率维度呈现出较强的持续效应;同业拆借利率仅在水平值维度对股票市场波动长期成分产生微弱影响。宏观经济第一主成分和宏观综合指数的波动率对股票市场波动长期成分均具有显著的正向放大作用,但持续效应较弱;而其水平值对股票市场波动长期成分的影响虽然微弱,但持续时间较长。

网络舆情对中国上市金融机构系统性风险影响研究

使用2015年1月到2018年12月期间东方财富网45家上市金融机构1000万余条发帖信息为研究载体,从网络关注度和网络情绪两个角度构建"网络关注度"、"网络情绪"和"网络意见分歧"共3个网络舆情指数;然后使用DCC-GARCH模型估计CoVaR度量系统性金融风险指标;之后采用系统广义矩估计(SGMM)和差分广义矩估计(DGMM)方法实证分析了网络舆情对系统性金融风险的影响效应.研究发现:网络关注度对系统性金融风险具有显著影响,投资者网络关注度越高,系统性金融风险水平越高;网络情绪对系统性金融风险的影响具有非对称性,并且网络积极情绪较之消极情绪对系统性金融风险的影响更大;另外,网络意见分歧越大,系统性金融风险水平越高.文章研究表明,基于"互联网+风险管理"对系统性金融风险的防范和化解具有重要的理论及现实意义.

高铁对区域协同发展的影响机理——基于2005—2019年湖南省经验证据

文章分析高铁对我国区域协同发展的影响机理,指出高铁时空压缩效应产生市场一体化效应、城市竞合效应和城市群空间效应,导致城市体系多中心化、产业结构相关多样化、创新网络结构有序化,催生经济增长和生态环境协同治理,进而推动区域协同发展。基于高铁建设背景,利用2005—2019年面板数据,运用耦合协调度模型测度湖南区域协同发展水平,采用ESDA分析其演变特征,使用DID模型验证高铁的影响机理,结果表明:①高铁时代湖南区域整体协同发展水平呈增长趋势;②城市协同发展水平空间结构优化,协同水平最高的是长沙,京港澳高铁沿线的长株潭、岳阳、衡阳和郴州协同发展水平明显高于大湘西地区,整体呈现由东至西梯度递减态势;③高铁对湖南区域协同发展具有正向影响;④高铁通过城市体系、产业结构、创新网络、旅游业发展以及环境协同治理等间接影响区域协同发展水平。