复杂网络下银行–能源企业系统风险传染研究

实体经济企业与金融系统在信贷、贸易等方面存在的关联关系为风险提供了传播渠道。同时,在“双碳”政策的影响下,银行和能源企业面临着转型风险,为探究银行–能源企业系统的风险传染机理,守住不发生系统性风险的底线。本文运用复杂网络的方法,将能源企业间的共股东关联关系和银行与能源企业间的信贷关联结合在一起。通过构建银行–能源企业系统的网络和风险传染模型,实证分析了银行–能源企业系统风险的动态演化规律,研究了该系统平均系统性风险的特点。研究发现,能源企业共股东关联关系是风险的主要传播渠道,能源企业系统承担了绝大部分的系统性风险。在研究银行–能源企业系统的风险时,若忽略能源企业共股东关联关系时,会造成风险的严重低估。

标准-普尔政府信用等级评价体系:分析与启示

标准—普尔政府信用等级评价体系(Standard&Poor'sSovereignCreditRatings)是国际上著名的对政府债务信用等级进行评价的体系,也是全球金融市场政府债券投资者“首瞻”的投资风险指示器之一。本文根据总部设在英国伦敦的标准-普尔政府信用等级评估集团(Standard&Poor'sSovereignRatingsGroup)公布的评价体系和有关材料对该体系进行分析,阐明其价值取向、内容结构和分析方法,探讨影响政府债务信用风险的重要因素,作为进一步改善我国政府债务信用等级的启示与参考。

基于DebtRank算法的银行系统性风险仿真研究

银行系统性风险是指一个或几个重要银行机构的违约通过银行网络引起的大范围的银行机构违约风险。目前,大部分的学者通过单一渠道来仿真研究银行系统性风险,而且以银行倒闭的数量来判定银行系统性风险,但是,现实世界中,发生银行倒闭的事件很少,很难用银行倒闭的数量来判定银行系统性风险。而债务等级法的判定,不需要有银行倒闭,就可以用来衡量整个银行系统的系统性风险,但是目前,采用债务等级法(DebtRank)来判定银行系统性风险的研究还缺乏。另外针对双渠道传染的银行系统性风险的研究也少见。为解决上述问题,首先构建双渠道传染模型,然后基于DebtRank算法构建银行系统的债务等级,利用银行系统的债务等级评判银行系统的系统性风险,进一步研究杠杆、平均连接度对银行系统性风险的影响。研究结果表明:杠杆和平均连接度对银行系统的系统性风险有较大影响;杠杆对银行系统性风险具有单调增加的作用,且直接传染渠道占优下作用更大;平均连接度对间接传染渠道占优下的银行系统性风险具有单调增加的作用,而直接传染渠道占优下只有当其较小时才具有单调增加的作用,当平均连接度较大时,反而是单调减少的作用。进一步研究发现,不同传染渠道之间存在一个(杠杆和连接度的)阈值,随着平均连接度的增大,阈值会在更大的杠杆下产生;同样的,随着杠杆的增大,阈值需要在更大的平均连接度下产生。上述研究可以为中央银行的政策制定提供一定的决策依据。

当前我国地方政府性债务风险防范管理的创新机制与对策研究

当前我国中国特色社会主义进入新时代,推进国家治理体系和治理能力现代化是新时代要求。为此,必须要用改革创新的思路来进行新时代我国地方政府性债务及其风险防范管理。其创新的机制是:地方政府性债务管理的核心问题是风险防范管理,地方政府性债务风险防范管理的关键是进行风险等级管理,这是以制定科学风险等级划分标准为前提,不同风险等级采取不同应对之策。其创新具体实施对策是分类管理、分级处置,即:通过制定科学的地方政府性债务风险等级划分标准,把各地地方政府性债务现实状况与之对照,由此确定各地方政府性债务风险等级,具体风险等级对应采取相应处理措施。

跨银行与企业部门的系统性风险研究

从风险反馈视角,研究跨银行与企业部门的系统性风险贡献度与传染效应.基于债务排序方法构建了银企系统性风险测度模型,并基于2018年中国银企间借贷数据进行研究.研究结果表明:银行节点在银行层的债务等级小于在企业层的债务等级,而企业节点在企业层的债务等级小于在银行层的债务等级;银企信贷系统中存在少数系统重要性银行和企业,其系统性风险贡献度高;随着银行或企业的信贷规模增大,所对应的总债务等级越高,而且总债务等级与信贷规模呈现非线性特征;随着信贷宽松程度变大,银行与企业的系统性风险贡献度呈现下降特征;在不同信贷宽松政策下,由企业所引发的总信贷损失始终大于银行,而且造成的银企信贷系统崩溃的阈值始终小于银行;信贷政策宽松程度对维持银企信贷系统的稳定性具有积极影响,特别对银行的作用更为显著.

标准普尔：富国国债将沦为垃圾级

法国将在21世纪20年代早期，美、德将在2030年前，英国将在2035年前，分别面临债务等级下滑危机。未来30年内，这些全世界最富裕国家的债务等级，将由现在的投资等级下调至投机等级或垃圾等级。