前瞻性与逆周期性的系统性风险指标构建

基于经营业务视角,构建兼具直接关联性和间接关联性的网络模型,并以此构建适合度量中国银行业的系统性风险指标,具有重要的理论与实践意义。依据指标有效性的3大标准,将构建的系统性风险指标与传统的5种网络模型指标和6种尾部依赖模型指标进行全面比较。实证结果显示:(1)中国银行业系统性风险存在阶段性特征。低风险阶段主要由风险敞口和杠杆率等因素驱动,高风险阶段主要由间接关联性因素驱动。(2)相对于其他指标,本文的系统性风险指标具有敏感性、前瞻性、逆周期性等优势。(3)系统性风险有3个传染渠道,去杠杆降价抛售溢出渠道最为重要。随着外部冲击变化,传染渠道的重要性会发生变动,渠道变动的背后是系统性风险影响因素重要性发生变动。本文研究还发现,改善金融结构对于防范系统性风险有重要作用。

中国系统性金融风险研究——政策转向与经济复苏

本文借鉴国内外系统性金融风险的学术研究成果,从宏观和微观两个层面度量了中国系统性金融风险的动态变化,并以此为基础讨论中国宏观经济走势与相关政策.最新测算结果表明,2019年上半年中国宏观层面系统性金融风险指标较2018年水平大幅下降,处于历史较低水平,但微观层面指标仍然高企.2018年年中以来的政策转向是近期宏观经济企稳的主要原因,民营企业融资等问题得到部分缓解.但经济周期的滞后效应以及支持民营企业、小微企业融资的政策负担均可能使银行业不良贷款较快显现,构成经济复苏中的潜在风险.我们认为,中国经济同时面对内、外两方面的压力,但主要矛盾还是在内部,解决内部结构性、导向性的问题是抵御外部风险冲击的最有效手段,中长期的经济政策仍必须以改革和开放作为主线.例如进一步确立民营经济的重要地位、构建竞争中性的营商环境等,同时以中短期的宏观周期性宽松政策稳定国内经济走势、对冲外部贸易摩擦的负面影响,为正处于关键期、攻坚期的改革和开放赢得足够的时间窗口.

逆周期资本监管框架下的宏观系统性风险度量与风险识别研究

本文从中国银行业和宏观金融风险的实际情况出发,构建了多层次、多维度的宏观系统性风险度量指标框架,以反映我国金融体系和社会整体的信用融资水平,以此作为逆周期缓冲资本的指导变量;在识别系统性风险状态和判断逆周期资本工具的应用时点方面,引入Markov机制转移模型对周期转变和风险状态的阶段性变迁进行识别,为风险判别和逆周期监管建立系统性的定量分析方法作为支撑。