房地产企业杠杆率、房价与系统性金融风险

为厘清房地产杠杆率与系统性金融风险的关系,促进房地产市场的健康发展,防范化解金融风险。文章基于2005—2021年我国30个省(区、市)的面板数据,采用双向固定效应模型及空间杜宾模型实证检验了房地产企业杠杆率对系统性金融风险的影响,发现房地产企业杠杆率与系统性金融风险之间呈现先促进后抑制的“U”型关系,拐点在77.35%左右;房价水平对房地产企业杠杆率与系统性金融风险的“U”型关系具有显著的负向调节作用,房价的上涨能削弱房企杠杆率对系统性金融风险的影响程度;空间视角分析显示,其他省份房地产企业杠杆率上升能够发挥“警示作用”进而抑制本省的系统性金融风险。因此,监管部门应合理监管房企杠杆率水平,并结合房价调控政策灵活实施房企去杠杆率政策。

家庭资产配置行为与我国系统性金融风险——基于内生增长模型与金融效率的经济分析

基于内生增长模型的传统形式,并为之增加包含同质性代表性家庭资产配置行为的微观基础,本文构建了包含居民部门投资结构、金融深化的内生经济增长模型。采用我国地市级数据证明,由于中央计划者单一均衡解与家庭分散均衡解存在固有差异,当居民部门对于房地产投资的偏好引致投资结构偏离社会最优化水平时,房地产投资占比的增长将对金融资源的配置效率产生显著的抑制效应,并拖累长期潜在经济增速的实现。在缺乏中央计划者的市场经济环境下,加杠杆可能并不意味着金融深化,反而有可能降低金融效率、积聚系统性金融风险。

系统性金融风险再认知

本文将系统性金融风险划分为内生型、外生型和混合型3类,重点讨论内生型系统性金融风险的特征刻画。认为内生型系统性金融风险的发生可归因为一些具有快速膨胀性、超额收益性、无实质进步性和汇聚性等特征的“关键性风险要素”积聚膨胀所导致,进而给出了其演化模型和度量形式。最后,在本文的理论框架下解读了房地产泡沫是我国经济的一类关键性风险要素。

金融科技领域的系统性风险:内生风险视角

笔者从内生风险框架出发,结合传统金融系统性风险的加速器机制和反馈机制,对金融科技业务和技术两个层面的系统性风险进行梳理分析。笔者重点关注三个案例:(1)互联网借贷(P2P)业务。与传统融资平台相比,P2P平台通过资金渠道和预期渠道等加剧了负向冲击下的加速器机制,使得内生风险迅速在业务部门内部放大,并可能对传统金融领域造成风险溢出。(2)人工智能(AI)技术。金融部门广泛使用AI会导致投资决策过程的“合成谬误”,造成不同投资者投资行为同质化,在反馈机制的作用下最终加剧了内生风险。而AI技术本身只能对外生风险进行微观审慎监管,无法对共振引发的内生风险进行有效识别。(3)数字货币。当前去中心化的私人数字货币容易通过正反馈机制形成资产价格泡沫,风险敞口较大;若以此为基础演化为法定数字货币,不仅无法消除现有的货币杠杆顺周期性问题,反而会加大央行实行最后贷款人功能进行流动性救助的难度,因此我国法定数字货币的发展方向必须坚持中心化的原则。

影子银行内生脆弱性、宏观审慎政策与系统性金融风险防范

随着影子银行规模的不断发展,影子银行业务促进了金融市场的竞争与融合,推动了金融创新,其在金融体系中的作用愈加重要。本文选取2013—2022年13家上市银行的影子银行面板数据,通过回归模型、系统GMM方法,分别检验了影子银行内生脆弱性与宏观审慎政策及其共同作用对系统性金融风险的影响。研究发现:影子银行内生脆弱性会导致系统性金融风险的增加,从而加剧了对金融安全的威胁。从宏观审慎政策工具和防范影子银行内生脆弱性的共同作用效果看,宏观审慎政策工具中的资本监管压力和贷款价值比能够与影子银行脆弱性指数形成互补,有效地降低系统性金融风险。研究结果揭示宏观审慎政策与影子银行内部控制是防范系统性金融风险、维护金融安全的主要途径。

金融杠杆如何影响系统性金融风险——U型关系与空间溢出

本文基于我国30个省份2005—2016年的面板数据,采用固定效应两阶段最小二乘法(FE2SLS)和空间杜宾模型实证检验金融杠杆对系统性金融风险水平的作用。研究发现:(1)金融杠杆与系统性风险水平呈现U型关系,金融部门与实体经济发展的不适配会通过资本配置扭曲导致系统性风险水平增加;(2)各类过度金融化指标均显著为正,表明不合理的金融杠杆水平将推升系统性金融风险;(3)在不同空间距离权重下,金融杠杆对系统性风险基本呈现显著的负向直接效应,但东部金融杠杆已越过产生风险集聚效应的拐点,且各地区均呈现显著空间溢出效应。因此,维持合理的金融杠杆水平,分地区实施差异性金融政策,对于防范系统性金融风险具有重要意义。

保险业资产驱动型经营模式会助推系统性金融风险吗?

资产驱动型经营模式的出现,为保险公司特别是中小型保险公司提供了新的竞争思路,但对市场竞争环境、监管的有效性提出了更高要求,同时也埋下了新的隐患。一方面,该模式可能会在整个保险行业形成“羊群效应”,引起保险业系统性风险的发生,更为严重的是,该模式也可能由于经营者的短视行为引发资产负债错配风险,产生流动性风险甚至偿付能力不足问题,将风险更直接、更快速地传导至其他金融行业,引发系统性金融风险。基于此,本文选取2013~2019年55家寿险公司数据,采用面板门限回归模型,并考虑内生性问题,分析了不同偿付能力水平下,资产驱动程度对系统性金融风险形成的三个阶段,即风险承担阶段、风险传染阶段和风险倍增阶段的非线性影响。结果表明,风险承担阶段和风险传染阶段是系统性风险防范的关键,风险倍增阶段的通道并未形成。因此基本可以判定,当前资产驱动型经营模式引发系统性金融风险的可能性不大,但具有助推作用,对其实施从严的偿付能力监管至关重要。

系统性金融风险与监测预警:一个综合分析的视角

基于文献研究和逻辑演绎对系统性金融风险的概念内涵、测度与量化、形成机制以及监测预警和金融监管进行了深度剖析,并从全局性、过程观和内生性角度给出了拓展分析,指出了尚未解决的重要问题以及未来进一步的研究方向.同时,利用综合指标法和马尔科夫区制转移模型构建了我国系统性金融风险的监测预警体系,实证结果表明目前我国系统性金融风险处于高度风险状态,并且未来短时间内我国保持高度风险状态的概率较大.该监测预警体系对于系统性金融风险防范和早期预警具有重要的指导价值.

2018年中国资本市场应避免波动带来的系统性金融风险

近日，国家统计局公布了2017年国内生产总值（GDP）等重磅经济数据。经初步核算，全年国内生产总值827122亿元，按可比价格计算．比上年增长69％。再从分季度看．一季度同比增长6．9％．二季度增长6．9％，三季度增长6，8％，四季度增长6．8％。

郭声琨:认真学习贯彻全国金融工作会议精神 切实防范经济金融风险维护社会大局稳定

【公安部网站7月23日讯】国务委员、公安部党委书记、部长郭声琨日前在公安机关防范经济风险座谈会上强调,要深入学习贯彻习近平总书记系列重要讲话特别是在全国金融工作会议上的重要讲话精神,全面落实全国司法体制改革推进会和全国公安厅局长座谈会工作部署,牢固树立＂四个意识＂,立足职责使命,强化责任担当,集中开展打击整治涉众型、风险型经济犯罪活动，着力提升服务经济社会发展、防范化解经济金融风险能力，努力为党的十九大胜利召开创造安全稳定的社会环境。

构建现代金融监管体系 提升金融监管效能

当前,金融体系矛盾日益突出,金融风险处于易发多发期,防范和化解系统性金融风险,成为金融治理的首要任务。新的矛盾上升,既是因为经济增长模式从要素投入型.转向创新驱动型,也是因为市场化改革进入了新的阶段。与之相应,金融体系也需要不断转型,构建现代金融监管体系,提升金融监管效能成为一项十分重要的任务。

重建流动性框架共识

从2016年下半年起,并经中央经济工作会议确认,货币政策回归稳健中性。迄今市场仍处于调适之中,亟待重建流动性框架的共识。为什么需要这样一个共识呢？其核心是对＂中性＂的认知。在较长时间内,市场已经适应稳健略偏宽松的框架。较之前期,中性意味着收紧,这是市场的认知。加之外部不确定性、

解不开的大银行之“愁”

国际货币基金组织总裁拉加德最近表示,银行业的改革过于缓慢,大银行"太大而不能倒"的问题需在今年内解决。但问题是,有现实路径吗?国际金融危机爆发后,国际社会在金融监管改革方面取得了一些共识,其中大银行"太大而不能倒"引发的系统性金融风险和道德风险,成为少数达成共识的领域之一。目前,世界上很多大银行的资产均超过1万亿美元,这一数字已经超出了多数国家的国内生产总值。规模如此巨大的金融机构一旦出现问题。

遏制“脱实向虚”的稳杠杆效应:机制分析与效果评估

问题背景与研究意义2008年全球金融危机以来,主要经济体的宏观杠杆率趋势性上升,高杠杆问题持续存在。高杠杆是宏观金融脆弱性的总根源,不仅会加大经济下行压力,而且还会增加系统性金融风险的爆发概率。因此,如何稳定宏观杠杆率是主要经济体面临的共同问题。宏观杠杆率是一个经济体债务总额与国内生产总值的比值,政策实践中通常采取的稳杠杆路径主要有两条:一是从分子端(即债务端)着手,降低债务规模增速以减小分子;二是从分母端(即产出端)着手,提高产出增速以提高分母。

央行：实施好稳健中性的货币政策

央行11月18日发布的《2017年第三季度中国货币政策执行报告》强调，下一阶段，将履行好国务院金融稳定发展委员会办公室职责，加强金融监管协调，牢牢守住不发生系统性金融风险的底线。2017年第三季度，中国经济保持平稳增长，结构持续优化，质量效益提高，消费需求对经济增长的拉动作用保持强劲，进出口较快增长，投资稳中略缓，就业基本稳定。第三季度，国内生产总值（GDP）同比增长6．8％，居民消费价格（CPI）同比上涨1．6％。