金融安全指数构建及状态识别研究

运用TVP-SV-FAVAR模型构建金融安全指数,通过马尔可夫状态识别与时变脉冲响应分析,揭示金融安全指数状态转换特征,解析金融安全各维度指数间的相互影响及其响应模式。研究发现:(1)构建的金融安全指数能有效识别尾部事件冲击,准确刻画金融安全各维度状态及发展趋势。(2)我国金融安全指数在高区制以及中区制状态下具有显著持续性,表现出较高的中高区制稳态概率。(3)各维度金融安全指数对金融安全的影响存在期限异质性,短期内金融安全较大程度受到金融发展质量以及金融监管能力的正向冲击;中长期我国金融安全主要受到金融竞争力、金融监管能力和金融稳定水平的影响。

基于核化主成分分析的中国金融安全指数构建

从宏观经济安全、银行业安全、房地产安全和国际外部安全四个方面选择22个基础指标构建中国金融安全指数指标体系,并利用新颖的核化主成分分析方法合成中国金融安全指数。该指数刻画了2000—2013年期间中国金融的安全状况。实际分析的结果表明:与使用主成分分析方法的中国金融安全指数相比,由核化主成分分析得到的中国金融安全指数的变化趋势更加符合金融安全状况的历史事实,因而可以更好地用来反映和评价中国的金融安全状况。此外,还引入了相似度的概念,可用于筛选和精简指标。指标精简前后所得的中国金融安全指数非常接近,这说明精简方法是有效的。

我国金融安全指数构建体系研究

随着改革开放影响的日益深入,在我国经济发展过程中,金融业得以迅速发展,而在发展过程中金融业存在着许多不确定性,因此存在金融风险,虽然距离2008年我国金融危机已十余年,但我们也应继续吸取教训,提高警惕意识。本文在金融安全的知识背景下,使用主成分分析的方法进行我国金融安全指数的构建,分析我国金融安全状况,并对维护我国金融安全提出了相应的建议。

地方金融安全指数的构建:基于金融服务实体的省份比较视角

地方金融安全是地方发展的前提,监测地方金融安全是一项重要的工作。本文基于金融服务实体的省份比较视角,从“存量、增量、潜力”对应的“规模、增速、结构”出发,以赋权方式构建了地方金融安全指数体系,得出我国各地2014-2020年金融安全指数的波动情况。

中国金融安全指数动态监测比较分析

文章构建了中国金融安全监测指标池,从宏观经济运行、金融机构运行与外部金融风险3个维度构建了中国金融安全监测评价指标体系,在通过AHP法确定指标权重与划分中国金融安全区间与警度区间的基础上,对1995～2009年中国金融安全指数进行了定量测度,结果发现:(1)近15年中国金融安全指数呈现出明显的周期逐渐缩短的波动状态,波动频率在逐步加大;(2)中国金融安全有3年处于轻警警度,其余年份均处于无警度,其中有5年处于高度安全状态;(3)1996～2000年、2001～2004年两时期中国金融安全状态处于平稳上升阶段,后阶段较前阶段上升速度更快;(4)2005年与2008年中国金融处于轻警警度的轻度不安全,后为应对国际金融危机的国内经济刺激计划与积极鼓励出口政策下,2009年金融市场运行恢复,经济增速回升,金融安全状态回升至高度安全状态。

中国金融安全指数的估算与实证分析:1998-2007

随着中国金融市场的不断扩大开放,国家金融安全问题日益突出。当前的国际金融危机再一次警示我们,在金融业发展、开放与创新中,必须高度重视金融安全问题。结合中国实际,选择微观、宏观和国际市场三大类17个金融经济指标,采用主观赋值与主成分分析法确定指标权重,对中国1998-2007年金融安全指数进行估算,并在此基础上,选择影响金融安全的主要风险变量对中国金融安全进行的实证分析发现:银行的违约风险(不良贷款)和国际游资风险构成了中国金融安全的主要威胁;资本市场风险与中国金融安全状况同方向变动;而利率风险、汇率风险、通胀风险对中国金融安全的影响并不显著。

中国金融安全指数合成实证分析

综合指数法具有简单、清晰、操作上灵活及时序上连续等特点。通过借鉴综合指数法合成金融安全指数,并通过指数的变化来综合评价中国金融安全状况,结果显示:特别考虑了表外业务、同业业务和影子银行等均可能引发流动性风险因素后,2005年1月-2014年3月,中国金融安全指数的走势呈现起伏波动态势。这一变化趋势与中国金融安全状况的历史变化走势大体吻合,说明合成的金融安全指数能基本反映中国金融安全的真实状况。

基于二型模糊理论的中国金融安全指数构建

中国金融安全指数依赖于指标的选取和合成方法。指标不同,合成方法不同,一般年度指数会不同,有的年份甚至差别会很大,也就是说金融安全指数是不确定的。选取三篇文献中利用不同指标体系和不同方法合成的指数,然后利用二型模糊理论将它们融合成一个新的中国金融安全指数。由于二型模糊理论具有很强的处理不确定性的能力,所以由二型模糊理论融合得到的中国金融安全指数更符合中国的实际情况,实际分析的结果也证实了这一点,因而可以更好地用来反映和评价中国的金融安全状况。

宏观经济波动对我国金融安全的冲击效应研究

在现代市场经济条件下,金融活动和金融行为已经渗入经济生活的各个领域,并日益成为各类经济主体相互联系的中介,与此同时,在经济各领域金融风险也显著增大,防范金融风险维护金融安全就成了当前热点问题。文章在前人研究的基础上引入了评价金融安全的指标体系,并构造出我国金融安全指数,以此为出发点建立了无约束VAR模型,仔细研究了宏观经济波动对我国金融安全的冲击效应。

中国金融安全混频分层测度及其预警

鉴于同频金融安全测度缺乏实时性和分层动态性,文章选择由年、季、月三种频率构成的22个混频样本数据,使用新构建的混频分层动态因子模型(MF-HDFM)进行估计,测度中国混频金融安全指数体系(MFFSI),并基于MS-AR模型对其进行马尔科夫金融安全状态识别及预警。结果表明:中国MFFSI对中国金融安全状况进行了合理有效的测度;中国金融安全周期波动兼具总层趋同特征和子层部门分异特征;中国金融安全水平变化的原因呈现多样化特征;MS-AR模型较好地识别了中国金融安全状态,并能较好地进行预警。

我国整体及四大经济区域的金融安全评价指标体系的构建研究

随着金融业的发展,不断积累的金融风险将对我国的金融安全构成严重威胁,而金融安全是经济可持续健康发展的基础和重要保障。因此,有必要构建我国整体及各区域的金融安全评估体系。根据2011-2019年第三季度(共计35个季度)的数据,从宏观经济环境、财政和金融三个维度选取指标并运用熵值法进行赋权,对全国及四大经济区域的金融安全指数及其变化趋势进行了计算分析。研究发现:①观测期内全国金融安全指数在整体上呈持续下行趋势,尤其是在2011-2012年二季度间出现了大幅下降;②四大经济区域的金融安全指数在2011-2015年一季度间均呈下行趋势,在2015年二季度至2019年三季度间相对稳定但一直处于低位。研究表明,观测期内我国整体及各区域的金融安全水平都出现了令人担忧的下降态势,四大经济区域的金融安全指数变化走势均不同且呈现出区域差异性。

中国房地产泡沫和金融不安全的实证研究

首先通过金融变量波动幅度的变化度量了一国金融不安全状况,在此基础上,运用因子分析法构建了反映中国金融安全状态的金融不安全指数,然后运用误差修正模型等工具定量分析了中国房地产价格和金融不安全指数之间的关系,最后得出了近年来房地产泡沫加重了中国金融运行不安全的结论。

新常态下我国金融安全实证分析

本文借鉴主成分分析法合成金融安全指数，实证分析我国金融安全状况，并重点分析新常态下金融风险来源，针对性提出防御风险的对策。文章选取了影响金融安全的16个指标，运用2004年1月～2015年9月共141个月的月度数据做实证分析，运用主成分分析法合成金融安全指数。总体来看，金融安全指数的变动轨迹大致符合我国金融安全状况的历史变化。最后提出，在新常态下各监管部门应加强协调，改革当前金融监管模式，适应混业经营现实需求。

企业融资模式、金融市场安全性及其变动特征

金融安全是国家安全的重要组成部分。本文借鉴并改进明斯基提出的融资分类方法,将上市公司和发债公司分为"庞氏型融资""投机型融资"和"对冲型融资"三种类型,并收集2005—2019年中国上市公司和发行企业债、公司债的企业相关数据,编制中国股票市场和债券市场的金融安全性指数,以此测度和研究中国金融市场的安全性和变动特征。研究发现,中国股票市场和债券市场的金融安全性指数呈现上升趋势,但2019年指数值分别仅为35.05%和31.72%,表明金融市场安全性仍有待提升。2019年股票市场中庞氏型融资企业占比为38.58%,债券市场中庞氏型融资企业占比高达53.85%,因此,需要特别关注和防范这类庞氏型融资企业对金融市场稳定性和安全性的潜在影响。进一步,本文提出未来需要从货币政策、社会资本、公司治理和企业经营与发展战略四个维度深入地探讨关于企业庞氏型融资的影响因素、成因、形成机理和后果等问题。本文的研究为测度中国金融市场的安全性提供了新的度量方法,也为防范企业庞氏型融资及提升金融市场稳定性提供了相关政策建议。