“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。

金融科技发展的股票市场系统性风险研究

防范化解股票市场系统性风险是维护中国金融市场稳定的重要内容。以2012-2021年125家涉及14个业务部门的金融科技上市公司作为研究样本,基于分位数回归的CoVaR模型测算股票市场金融科技板块系统性风险,利用网络爬虫技术(Python)通过百度高级搜索功能爬取金融科技相关词频,构造地级市层面金融科技发展水平指标,实证检验金融科技对其股票市场系统性风险的影响。研究发现,金融科技有效抑制其股票市场系统性风险,并通过提高市场交易信息透明度、提升企业风险承担两条路径,从而降低其股票市场系统性风险。进一步研究发现,不同时间段、市场态势、市场化程度下金融科技抑制其股票市场系统性风险的程度不同。金融科技抑制其股票市场系统性风险存在时间上的异质性,金融科技虽产生风险的累积作用,但存在阶段性特征,在样本期间随着时间的推移抑制作用由弱变强,大于累积作用进而呈现总体抑制,亦可见中国金融科技监管实行的有效性;金融科技对股票市场中市场化程度较高的企业风险抑制作用较强,并在“熊市”表现更为明显。研究结论对防范化解金融科技板块系统性风险、推进金融科技良性发展提供了有益启示。

基于CoVaR方法的我国商业银行系统性风险溢出效应测度

商业银行系统性风险溢出效应既在宏观层面上表现出对银行体系的风险冲击,也在微观层面上反映了银行之间的风险关联。本文运用部分上市商业银行2007—2017年股票价格数据,采用分位数回归的CoVaR方法对各商业银行系统性风险溢出效应进行测度。研究结果表明,过去十年间,宏观层面上,各商业银行在危机时期对银行体系风险溢出效应明显增加,其中部分股份制银行风险溢出效应高于大型国有银行,而国有银行则通过控制自身风险价值降低了其风险溢出水平。从微观角度看,银行之间的风险溢出效应与风险传染的方向相关,且单家银行对其他银行的风险外溢程度会影响其对银行体系的风险溢出作用。

基于CoVaR方法的我国银行业系统性风险测度

文章采用条件在险价值(CoVaR)方法测度了我国银行业的系统性风险。结果表明:四大国有银行以及华夏银行、民生银行和兴业银行的系统性风险处于行业较高水平,城市商业银行对系统性风险的贡献相对较小;并进一步估计了动态条件在险价值,发现2015年银行业系统性风险大幅上升,反映了同时期信用风险加速恶化、盈利水平持续下滑。2016年系统性风险虽然有所下行,但反弹明显。

A、B股之间的风险溢出效应分析——基于CoVaR方法的实证研究

运用条件风险价值CoVaR方法,结合分位数回归技术,对我国A、B股之间在2001年2月23日前、2001年2月24日至2005年4月29日间和2005年4月30日后这三个阶段的风险溢出效应进行实证分析。研究结论表明:对于上证和深证市场内部而言,无论是在B股向境内投资者开放前后还是在股权分置改革前后,上证A、B股之间和深证A、B股之间均存在正的双向风险溢出效应,并且两个市场内部的A股对B股的风险溢出效应要明显地大于B股对A股的溢出效应;而对于上证和深证市场之间而言,在股权分置改革之前,上证A股和深证A股之间的风险溢出效应要明显大于两市场B股之间的溢出效应,而在股权分置改革之后则刚好相反。同时,在三个不同的阶段,上证A股对深证B股和深证A股对上证B股的风险溢出效应均大于深证B股对上证A股和上证B股对深证A股的溢出效应。

基于动态Vine Copula模型的金融市场风险溢出效应研究

随着金融全球化进程的加速,国际金融市场间的联系日益紧密,深入分析国际金融市场对中国金融市场的风险溢出效应具有重要意义。本文首先基于高维动态Vine Copula模型构建高维金融市场的联合分布函数,然后运用条件在险价值方法测度国际原油市场、国际黄金市场以及国际外汇市场对中国股票市场的风险溢出效应,最后采用压力测试方法从多市场情景压力的视角进行稳健性检验。研究显示:国际金融市场对中国金融市场具有显著的风险溢出效应,但不同国际金融市场的风险溢出强度存在显著差异;国际金融市场对中国金融市场的上行风险溢出效应显著大于下行风险溢出效应,风险溢出强度呈现出非对称性特征;基于高维动态Vine Copula模型的压力测试方法可以有效度量多个金融市场对单一金融市场的风险溢出效应。本文针对投资者、风险管理者以及监管者提出了相应的政策建议。

沪深300指数成分股系统性风险贡献分析——基于股票指标关联网络的研究

以沪深300指数成分股为节点构建股票关联网络,运用Co Va R方法测度各成分股对整体市场的系统性风险贡献度,研究个股在股市中关联度的大小与其系统性风险的关系。结果发现,在股票关联网络中处于核心位置的股票,其系统性风险贡献度越高。说明在股票市场中,关联度越广的上市公司,其传导危机的可能性越高,对系统性风险的贡献度越大。在系统性风险监督防范的过程中,应该对市场中关联度广、影响力强的公司给予更高的关注。

证券业的系统性风险真的比银行业高吗?——来自中国上市公司股票收益率的证据

以国内16家上市证券机构和16家上市商业银行为样本,通过构建函数,结合系统性风险检测方法,从宏观审慎的角度对证券机构与银行机构的系统性风险进行实证分析。研究结果表明各金融机构的系统性风险存在较大差异,但证券业与银行业的系统性风险均存在显著的收敛效应。从金融领域看,传统印象中"证券业系统性风险远比银行业大"的观点在中国市场上得不到验证,反而是以安全性作为首要原则的银行业系统性风险要大得多。这些研究结论不仅充分反映出中国金融市场发展的复杂性与特殊性,也给未来金融监管部门在保持金融业健康发展中加强宏观审慎监管和有效防范系统性风险提供一定的思路与帮助。

股灾背景下中美股市风险溢出的结构转换研究

选取中美股票市场的上证综指、恒生指数和标普500指数作为研究对象进行风险溢出效应研究,结果表明,总体而言上海市场与香港市场之间双向风险溢出效应最为显著,香港市场和美国市场次之,而上海市场与美国市场之间的双向风险溢出效应最不显著;从风险溢出方向与强度方面分析,无论牛熊市,香港市场对上海市场在极端风险时刻的风险溢出要显著强于上海市场对香港市场的溢出,而香港市场与美国市场之间在牛市行情下双向风险溢出效应相对均衡,在熊市行情下香港对美国的风险溢出相对更大,与常理不一致的结果是上海市场在牛市期间对香港市场的风险溢出效应要大于熊市,围绕这一点进一步采用Chi-plot相关图进行分析表明中国市场还未达到"中国打喷嚏,世界经济感冒"的状态;从风险溢出效应的动态趋势分析看出两个牛市阶段各市场的风险溢出呈现不同特征。美国市场对中国市场的风险溢出效应总体平稳,而中国市场对美国市场的风险溢出效应存在一定差异,在低分位数水平相差较大,随分位数水平提高两个牛市阶段的风险溢出趋于一致。但上海市场对香港市场的风险溢出随时间变化在牛市阶段逐步增强,而香港市场对上海市场的风险溢出则逐渐下降。

互联网金融系统性风险度量研究

互联网金融行业由于其独特的信息科技属性、"长尾"的特点,它的风险交叉传染性更高、可控性更低、负外部性更明显、隐蔽性更强。度量互联网金融系统性风险大小及其风险外溢程度对于维持金融系统的稳定性具有重要意义。本文建立基于分位数回归方程上的静态和动态CoVaR模型,度量了互联网金融行业与金融系统、银行、证券、保险业间的风险溢出关系,发现:金融子行业间存在正向、非对称的风险溢出效应,风险溢出会加大行业的自身风险,互联网金融对传统金融行业的风险总溢出效应显著高于传统金融行业的风险总溢出效应。

产业政策调整对行业系统性风险溢出的影响——基于稀土产业CoVaR模型的研究

以稀有资源的代表行业——稀土产业及系列政策调整为对象,基于改进的CoVaR方法,选取2010—2020年上证指数及稀土下游行业的日度数据样本,实证分析了稀土政策变动对于稀土行业系统性风险溢出的影响。结果发现:稀土行业对下游行业具有显著的系统性风险溢出效应;稀土政策的出台增大了稀土行业对部分下游行业的系统性风险溢出,但存在滞后效应,时滞6天时政策发挥最大效应;稀土政策方向转变也给相关稀土下游行业带来了负面冲击,而重大贸易事件并没有改变上下游行业的风险结构。

中美股市风险传染效应研究综述——基于金融危机视角

随着金融全球化的推进,各金融市场间的联系愈加紧密,随之涌现出大量以金融危机为背景的中美股市风险传染效应研究。其研究的理论基础主要为经济基础学说和市场传染学说。相应的实证研究方法百花齐放,但也存在不少局限,格兰杰因果关系检验只能定性分析市场间的风险传染方向,ARCH模型对研究变量的边缘分布设置要求严格,而小波变换法的实现过程较为复杂。针对牛熊市不同阶段以及不同风险水平下的差异,将Copula函数和ARCH模型及CoVaR方法结合起来进行中美股市风险传染研究将成为未来的研究重点。

互联网金融与传统金融业双向风险溢出效应研究

基于2013-2019年互联网金融指数和申万行业指数的日收盘价数据,采用GARCH族模型结合CoVaR方法,从定量计量和动态特征分析两方面入手,考察了互联网金融行业与传统金融业之间的双向风险溢出效应.结果表明,互联网金融与各传统金融业之间均存在双向不对称的正向风险溢出且传统金融业对互联网金融的风险溢出强度显著高于互联网金融对传统金融业的风险溢出强度;从整体来看,互联网金融与银行业之间双向风险溢出效应最强,但从局部分析,互联网金融可能会对证券业造成“激增式”风险溢出,不可掉以轻心;此外,互联网金融与各传统金融业之间的风险溢出还具有周期性特征.

国际原油期货极端风险溢出及其防范研究——基于DCC-TGARCH-CoVaR模型的分析

当前世界正面临百年未有之大变局,特别是全球原油市场受到地缘政治、大国博弈、新冠疫情等多维影响。研究国际原油市场对我国金融市场的冲击,对于防范化解系统性风险具有重要意义。2020年国际原油市场出现了极端特殊事件(WTI的5月期货合约结算价为负),给观测原油期货风险溢出提供了绝佳的机会。对此,本文将研究样本划分为前后两个阶段,运用DCC-TGARCH模型刻画国际原油期货价格指数与我国汇率、期货及股市间的动态条件相关关系,进而度量国际原油期货价格波动对三大市场的CoVaR。实证结果表明:国际原油期货价格波动与我国股市、期市、汇市指数间在两样本阶段均存在显著的动态条件相关性;对比CoVaR和△CoVaR值发现:国际原油价格短期冲击对三大市场的风险溢出程度存在异质性。特别是在后阶段,原油期货价格异常波动对期货市场的风险溢出贡献最大,其次为股市和汇市。

金融子市场的系统性风险溢出效应

金融子市场间的联动效应及风险传染是系统性金融风险关注的重点所在,尤其是极端条件下的金融子市场风险溢出效应。应用Copula函数构造股票市场和外汇市场间的相依结构,并以此为基础,应用CoVaR方法分析股票市场和外汇市场之间的极端风险溢出效应。检验结果表明,汇率与股价具有双向的风险溢出效应,且二者之间存在负相关关系。不同金融子市场的上行风险和下行风险的溢出效应影响程度不同,股票市场和外汇市场的上行风险和下行风险的溢出效应显著差异,股价上行风险的溢出效应要大于下行风险的溢出效应,而汇率的贬值风险溢出效应要大于升值风险。因此,在金融风险预警体系中需构建股票市场和外汇市场的关联指标,以监控防范金融市场间的风险传递,并根据经济发展阶段所能承受风险的能力设定预警指标变动的置信区间。并根据非对称性,差异对待股票市场和外汇市场的风险监控重点,实行有效的风险防控及管理。

基于模型法的我国金融机构系统性风险度量与重要性识别

基于资本市场高频交易数据,分别采用条件在险价值模型(CoVaR)和系统性风险指数(SRISK)两种主流模型法,对我国38家上市金融机构2011—2018年的系统性风险水平进行测度。研究发现,SRISK指数法对我国金融机构系统性风险度量更具适用性,并有助于金融机构系统重要性识别。同时发现,规模较大、权益资产比偏低的商业银行和保险公司的系统性风险水平和系统重要性,要显著超过规模相对较小、权益资产比较高的证券公司和信托机构。因此,金融管理当局应对我国不同系统重要性金融机构进行区别监管。

金融机构尾部风险关联机制及其异质性特征研究——兼论金融机构系统重要性识别机制

文章选取2013~2019年中国61家上市金融机构数据,采用CoVaR模型与分位数回归法对金融机构尾部风险关联机制及其异质性特征进行了实证分析,并识别金融机构系统重要性程度。研究表明:(1)金融机构板块内部及板块之间均存在尾部风险溢出效应,金融机构之间尾部风险交互传播,由此形成金融机构尾部风险关联网络。(2)金融机构板块间尾部风险溢出强度呈现非对称性特征。相对于资本市场服务类机构向货币金融服务类机构尾部风险溢出强度,货币金融服务类机构向资本市场服务类机构尾部风险溢出强度更大。(3)金融机构板块内尾部风险关联存在异质性特征。相对于货币金融服务类机构,资本市场服务类机构板块内尾部风险关联强度更大。(4)相对于其他类型金融机构,货币金融服务类机构更倾向于向外溢出尾部风险,不易受其他类型金融机构尾部风险影响。以银行为主导的货币金融服务类机构的系统重要性程度最高,银行业对系统性金融风险的贡献度最大。

商业银行中间业务的系统性风险溢出效应

本研究使用△CoVaR~≤方法对2007年1季度至2018年3季度我国20家上市银行的系统性风险溢出效应进行了测度,应用面板数据模型对商业银行中间业务发展的系统性风险溢出效应问题进行了考察。研究表明,我国金融体系系统性风险具有显著的时变性特征,我国商业银行系统性风险溢出效应也具有显著的时变性特征。商业银行系统性风险溢出效应与规模并无显著的直接联系,而中间业务的发展具有显著为正的系统性风险溢出效应,这在股份制银行和城市商业银行中尤为明显。对新时期我国系统性风险防范而言,不仅要高度重视商业银行不同中间业务发展所导致差异化网络结构效应,而且要警惕房地产市场调整对股份制银行的潜在冲击,还应密切关注网络关联结构演变对系统重要性银行识别和宏观审慎评估政策实施的重要影响。