金融科技对商业银行系统性风险的溢出效应

近年来,金融科技逐渐成为我国银行体系进行风险控制的新工具。以我国A股市场上市商业银行为样本,构建GARCH-EVT-Clayton-Copula-Co Va R模型,测量样本区间内16家商业银行的金融科技发展水平及系统性风险溢出值,对金融科技与商业银行系统性风险之间的关联机制和影响效应进行理论与实证分析。研究发现,商业银行通过金融科技进行风险控制存在增强和减弱两条路径。进一步分析发现,金融科技能降低商业银行系统性风险溢出;商业银行规模、总资产收益率、存款负债比、杠杆率以及非利息收入占比等因素也对商业银行系统性风险溢出有着不同程度的影响。

我国房地产业对银行业系统性风险的溢出效应测度:基于行业和企业层面视角

房地产业和银行业的高度关联性,使得房地产业风险极易通过信贷渠道传染到银行业,进而可能演化成系统性金融风险。构建DCC-GARCH-CoVaR模型测度中国房地产业对银行业系统性风险的溢出效应,并从行业和企业两个层面,实证分析房地产业风险对银行业系统性风险的溢出过程。研究发现:由于银行持有较高比例的房地产信贷敞口,无论是行业层面还是企业层面,房地产业对银行业系统性风险都具有显著的正向溢出效应;减弱房地产业对银行业系统性风险的溢出效应,关键在于化解房地产业自身风险问题,尤其是大型房地产企业的风险问题。基于上述分析,提出了降低房地产业和银行业风险共生性、提高房地产企业风险抵抗能力等政策建议。

金融市场对银行业系统性风险的溢出效应及渠道识别研究

将银行业纳入到包含金融市场以及银行业在内的金融体系框架下,从金融市场对银行业系统性风险的溢出效应入手,刻画更加内生性的系统性风险。考虑金融市场风险溢出效应构造的银行业系统性风险指标,其风险敏感性更强,能识别出样本期间的三次系统性风险事件,并可以将中国银行业系统性风险分为三个阶段。不同金融市场的溢出效应存在差异性,其中房地产市场和股票市场溢出效应最高,对中国银行业系统性风险贡献最大。根据金融市场溢出效应的解析式进行溢出效应的渠道识别,发现房地产市场、股票市场自身较大的风险以及银行在这些市场的风险承担对系统性风险的溢出效应发挥着关键性作用。最后,为有效防范银行业系统性风险,提出控制风险源波动、加强银行影子业务监控以及进一步完善逆周期监管政策等建议。

金融市场对证券业系统性风险的溢出效应研究

文章以我国8家上市证券机构2015年7月1日至2020年6月30日股票市场每日收盘价为样本,将股票、货币、债券、外汇四个金融子市场以及房地产市场纳入CoVaR模型,研究了这五个市场对证券业系统性风险的溢出效应及传导渠道。实证结果表明:股票市场、货币市场、债券市场和外汇市场对证券业系统性风险具有负向的溢出效应,而房地产市场则对证券业系统性风险有正向的溢出效应。而在溢出效应的传导渠道上:货币市场风险波动最大;单家证券公司风险对股票市场风险状态变化的敏感性最强;相比于房地产市场,股票市场、货币市场、债券市场和外汇市场四个金融子市场丰富的信息量对证券业系统性风险的溢出效应能产生更多的影响。

资本市场系统性风险监测及风险跨市场溢出研究——基于金融压力指数视角

本文从股票、债券、衍生品、外汇四个市场选取指标构建资本市场压力指数,对中国资本市场系统性风险进行动态测度;在此基础上,从时域和频域视角考察风险在四个子市场间的溢出效应。研究结果表明:本文构建的资本市场压力指数能够准确识别样本区间内的重大风险事件;极端冲击将导致风险溢出水平上升,各子市场在风险传递中的作用具有差异性和时变性;根据风险溢出的大小、方向和长短期结构,能够对风险动态演化过程及驱动因素进行有效判别。本文的研究对完善资本市场风险动态监测体系具有重要价值。

动态视角下房地产贷款对银行业系统性风险溢出研究

基于Credit Metrics模型动态度量房地产贷款信用风险,运用双重ΔCoVaR模型分析框架量化其对单家银行风险的影响,以及对银行业系统性风险的溢出,将总体溢出分解为直接溢出和间接溢出,考量房地产贷款信用风险对银行业系统性风险的传导途径。结果显示:一方面,房地产贷款信用风险近年来整体呈上升趋势,且对银行业风险溢出显著,尤其是大规模债务违约和新冠疫情的爆发加剧了溢出效应。另一方面,房地产贷款信用风险的间接溢出大于直接溢出,且高(低)系统重要性银行产生了更大的间接(直接)溢出,表明高系统重要性银行由于与其他银行的业务联系密切,其贷款信用风险更易引发银行业内的连锁反应从而间接刺激风险爆发;低系统重要性银行因为依赖少数大型客户贷款,面临信用丢失时缺乏强劲的风险缓冲能力,更可能直接对银行业的稳定造成显著破坏。

基于EVT-Copula-CoVaR的石油市场对中国碳市场风险溢出效应研究

石油是全球碳排放的重要来源,而碳排放权交易市场是节能减排的有效工具,将石油市场与碳市场进行关联分析,特别是考虑到中国特殊的制度设计问题,测度国内外石油市场对中国不同碳市场的风险溢出效应受到理论界和实务界的关注与重视。本文在考虑到市场极端风险的基础上,选取2014年4月2日至2019年10月31日国内外石油市场与5个交易较活跃的中国碳市场的碳价格数据作为研究样本,构建EVT-Copula-CoVaR模型量化分析石油市场对中国碳市场的风险溢出效应。研究表明,国内外石油市场的风险事件对各碳市场均产生正向溢出效应,且对比不同碳市场可发现同一置信水平下石油市场对碳市场的风险溢出强度从大到小依次为:湖北、广东、深圳、北京、上海。同时,对比国内外石油市场发现,国外石油市场对碳市场的风险溢出效应更大。研究结论有助于丰富和延伸我国碳市场与石油市场之间的联动机制研究,同时对我国碳市场的稳定发展及风险管理具有重要的意义。

跨境借贷对银行系统性风险的溢出效应研究

跨境资本流动风险已逐渐成为学术界、实务界高度重视的议题。在剖析银行跨境借贷风险敞口对银行系统性风险影响的风险溢出机理的基础上,运用经验数据实证检验了银行跨境借贷风险敞口对银行系统性风险的风险溢出效应和机制。研究表明:银行跨境借贷风险敞口显著提高了银行系统性风险,且不同结构的银行跨境借贷风险敞口均显著提高了银行系统性风险。银行间风险溢出效应在银行跨境借贷风险敞口对银行系统性风险影响机制中具有中介作用,“银行跨境借贷风险敞口→银行间风险溢出效应→银行系统性风险”传导渠道有效“,银行跨境借贷风险敞口→同业资产规模/同业负债规模→银行间风险溢出效应”传导渠道也有效。其他投资资本流动风险敞口、货币和存款资本流动风险敞口以及贷款风险敞口则通过显著增加银行同业资产规模和同业负债规模来提高银行间风险溢出效应。

金融业与实体经济间系统性风险溢出效应研究——基于GARCH-QRNN-POT模型

以准确刻画金融业与实体经济间的系统性风险溢出关系作为出发点和落脚点,改进现有模型,提升测度的准确率,在此基础上,刻画金融业与实体经济间系统性风险的复杂关系以及溢出效应强度。使用GARCH族模型处理数据的波动积聚性,结合QRNN模型处理数据的非线性、非对称性关系,适时引入POT模型提升模型对于极端数据的处理能力。结果表明:金融业与实体经济间风险的复杂关系是非线性的,需要适时引入极值理论;GARCHQRNN模型在正常情况下对风险的测度较为准确,但在极端情况下的表现欠佳;POT模型的引入提升了GARCHQRNN模型对于极端情况的处理能力;实体经济对金融业的风险溢出远大于金融业对实体经济的风险溢出,同时随着极端情况的加剧,实体经济对金融业的波及程度将急剧上升。

中国金融市场与实体经济间双向风险溢出效应--基于外生事件冲击视角

基于DCC-GARCH模型测度ΔCoESD指标,并运用复杂网络与岭回归方法,量化分析外生事件冲击下中国金融市场与实体经济间风险双向溢出效应。研究发现:在外生事件发生后,金融市场与实体经济间的风险共振作用显著增加,风险分散作用显著下降。动态风险影响渠道分析显示,相比于事件冲击的直接影响,各金融市场与实体经济行业间的间接风险溢出更强,间接风险溢出由受到直接冲击影响的市场和行业传导产生。在外生事件发生后,金融市场易成为主要风险传导点,实体经济行业成为风险汇聚点与风险吸收方,且会形成若干条可能使得风险溢出在金融市场和实体经济中不断循环放大的风险溢出闭环。

全球经济政策不确定性对中国系统性金融风险的溢出效应

在全球经济政策不确定性上升的背景下,采用64家金融机构的高频数据测度了我国系统性金融风险,并构建TVP-FAVAR模型实证研究了全球经济政策不确定性对我国系统性金融风险的溢出效应和传导渠道。研究结果表明:全球经济政策不确定性上升会显著增加我国的系统性金融风险,且全球经济政策不确定性处于高位时产生的溢出程度更大,即溢出效应具有非线性特征。进一步研究发现,全球经济政策不确定性主要通过利率渠道和资本流动渠道影响我国系统性金融风险。

基于关联溢出与金融安全的中国系统性风险研究

基于国家“防范系统性风险,维护金融安全”的战略需求,从关联溢出和金融安全等多维度视角研究我国系统性风险衡量的评价体系,这是传统测度中缺乏全景式衡量框架的重要完善。通过多主体多阶段的一般均衡模型及涵盖我国金融经济各个层面的宏微观数据的实证分析,从金融部门的关联性角度讨论了系统性风险并进行相关测度。提出了相对独立且涵盖不同维度的系统性风险计算方法,并发现金融部门之间的溢出相关性对系统性风险的影响作用巨大,房地产市场潜在的价格泡沫在未来可能带来较大风险隐患,我国当前的政策工具并未实现很好的治理。金融安全是一个更全局考虑系统性风险治理的国家战略与政策安排,也是研究强调的重要政策含义。

“太相似而不能倒”:银行信贷同群效应与系统性风险

受信息级联效应及声誉机制影响,商业银行信贷决策行为趋同所带来的同群效应,会加大银行业共同风险敞口,继而对系统性风险产生影响。对此,文章在逻辑建构的基础上,以2010—2020年间中国A股上市银行为样本进行了验证。研究结果表明,商业银行存在信贷同群效应,呈现出同类模仿的特征,且不因取消存贷比这一政策冲击而发生实质性改变。信贷同群效应提升了贷款行业集中度、造成银行资产重叠,继而增大共同风险敞口,显著提升了银行业系统性风险水平。经济政策不确定性越大,信贷同群效应越可能诱发系统性风险。因而,商业银行应当走以科技和创新为驱动力的差异化、特色化、专业化之路,拒绝低水平竞争,防范系统性风险,为实体经济的转型升级保驾护航,助推高质量发展。

金融发展、系统性风险与经济增长的门槛效应

结合经济性质发生结构性变化的现实背景,从理论和实证两方面研究不同经济形势下金融发展、系统性风险对经济增长影响的差异,可发现:在经济正常波动区间,金融发展、系统性风险对经济增长存在双重门槛效应,当金融发展和系统性风险都处于适中水平时,二者发挥协同作用,对经济增长起促进作用,否则会产生阻碍作用;但在经济持续下行区间,金融发展和系统性风险的组合对经济增长的影响为负,这一影响随着金融发展程度的提高和系统性风险的上升而扩大。因此,地方金融监管机构需要根据不同经济状况制定相应的金融发展和系统性风险管理措施,在经济正常波动区间,鼓励多种形式的金融创新,可适当提高对系统性风险的容忍度,把握金融发展和系统性风险的平衡,推动经济增长;在经济持续下行区间,降低系统性风险是首要目标,需要在防范系统性风险的前提下控制金融发展速度,防止金融发展过快引发系统性风险累积,降低其对经济的负面影响。

商业银行系统性风险溢出效应度量——基于DCC-GARCH模型

当今世界经济复苏乏力,欧美银行业动荡,中国经济进入新常态,我国商业银行面临前所未有的挑战。本文通过DCC-GARCH模型测度16家上市商业银行2014-2022年度时变系统性风险溢出效应,根据ΔCoVaR和MES取值度量单个商业银行对银行业系统性风险溢出值,得到商业银行系统性风险溢出值排名,分析比较发现两个指标得出的溢出值排名相近,可以为商业银行系统性风险计量提供依据。

全球金融市场系统性风险溢出效应研究

基于频域关联法,分别构建时域和频域下的总体溢出指数和方向溢出指数,以全球11个代表性金融市场的隐含波动率作为代理变量,考察了全球金融市场系统性溢出效应。研究发现:第一,全球金融市场系统性风险的跨国溢出效应十分显著,其总溢出水平和波动程度由长期的低频溢出所主导。第二,金融市场系统性风险的跨国溢出效应存在明显的时变性,国际重大事件往往伴随着总体溢出水平和长期溢出水平的急剧攀升,不同类型的事件冲击具有不同的周期长度。第三,中国的系统性风险溢出水平波动剧烈,国内外事件爆发会显著抬高中长期溢出水平;系统性风险溢入水平趋于平稳,但与全球溢出效应具有较高的同步性,存在突发危机的隐患。

数字金融、高质量发展与区域系统性金融风险

发展数字金融能够缓解企业融资压力、优化社会资本配置效率。但也存在由于监管滞后、法律不完善而加剧系统性金融风险的因素,不利于金融稳定,因此有必要厘清数字金融发展与系统性金融风险之间的关系并探索化解路径。本文通过选取2010—2021年省级面板数据,分析数字金融对区域整体及细分维度的系统性金融风险的影响,进一步探索经济高质量发展在二者之间是否发挥传递机制作用。实证研究发现:数字金融发展会显著提高区域系统性金融风险水平,但对不同维度的系统性风险存在异质性影响,其中数字金融均存在增大银行业、资本市场和政府的系统性风险,即存在促进作用,而对房地产市场的系统性风险却存在抑制作用。经济高质量发展呈现出显著的“遮掩效应”,数字金融能推动区域经济高质量发展,而经济高质量发展能有效缓解系统性金融风险,这表明不断提高经济发展质量是金融创新过程中化解系统性金融风险的重要途径。

系统性风险跨部门溢出网络及突发事件对风险传染的影响--来自37家上市金融机构高频交易的证据

基于资本市场高频交易数据,采用条件在险价值模型对我国37家上市金融机构的系统性风险水平进行测度,运用DCC-GARCH模型研究房地产、银行、证券和保险四个部门之间的动态相关关系,并通过VAR模型采用方差分解方法构建该四个部门间的跨部门风险溢出网络;最后以新冠疫情为例,分析突发事件对系统性风险传染的影响。研究发现,系统性风险主要贡献来自房地产部门,然后依次是银行、证券和保险,其中又以证券部门的风险溢出最大。动态相关性分析表明,近年来四个部门间收益率主要呈正相关关系,但是房地产部门与银行部门之间、保险部门与其他三个部门之间存在过短暂的负相关关系;房地产部门与证券部门的动态相关性有较强的持续性,证券部门和银行部门的相关性受市场信息冲击较大。危机会提高部门间的关联性,使得各部门风险溢出增大。在危机时期,房地产部门会变成风险的主要输出方,其对各部门的冲击较大且持续性较强,保险部门始终是系统性风险的主要接收方,各个部门之间的风险溢出是非对称的。

股权质押是否加剧了股市的系统性风险?——基于协偏度、协峰度和溢出网络的研究

本文使用协偏度和协峰度来刻画个股对股市系统性风险的贡献,并研究个股股权质押对系统性风险的影响及其影响机制。在控制个股崩盘风险的情况下,控股股东股权质押比例高的上市公司尤其是非国有上市公司对系统性风险的贡献更大,而股价信息溢出网络是股权质押加剧系统性风险的重要机制,那些质押比例高并且在股价信息溢出网络中具有系统重要性的上市公司是系统性风险的主要来源。

基金系统性风险影响因素研究

中国公募基金投资者中个体投资者约99.7%,然而个体投资者更容易受到外部环境及情绪的影响,使得在市场面临冲击时产生大量赎回需求,从而增加引发系统性风险的可能。本文首先定义基金间风险敞口,使用DebtRank算法对基金系统性风险进行评估。同时从基金个体、基金市场以及外部环境三个层面选取5个可能对基金系统性风险产生影响的因素。并使用2007~2022年中国股票型基金数据建立固定效应回归模型研究基金系统性风险的影响因素。结果发现系统重要性和脆弱性以及股票市场波动率对基金系统性风险有着正显著作用,而基金规模和基金净值收益率对基金系统性风险有着负向作用。该结果在进行了Heckman两阶段检验后依然成立。本研究为防范基金系统性风险提供一定的决策依据。