国内银行间风险传染问题研究——基于Copula函数理论检验方法

银行业是金融业的核心,银行业风险状况关乎金融稳定乃至经济社会发展。文章运用Copula函数理论检验方法,实证检验了国内11家A股上市银行在2008年国际金融危机前后以及2015年以来的风险传染情况,结果显示,外部危机对国内银行系统的影响较为有限,银行间的风险传染主要是受国内自身因素的影响,国有大行的重要性及其发生风险后的传染性强度较高,股份制银行较易受到外部危机和内部风险的影响。为此,文章提出要加强内外部风险监测和预警,坚持对国有大型银行实施严格监管,加强对重要股份制银行的监测和分析。

我国银行间市场双边风险传染效应研究——基于产能过剩行业波动冲击的视角

产能过剩行业波动通过产能过剩行业贷款,影响商业银行的经营绩效。本文以我国18家商业银行2008年至2015年的年度报表数据为基础,以产能过剩行业波动冲击为视角,运用情景分析法预测和识别商业银行的系统性风险诱导因子。在此基础上运用矩阵法模拟我国商业银行的风险传染效应。研究结果表明我国银行业的冲击阈值和风险传染阈值逐年提高。相对较小的股份制商业银行和城市商业银行在风险传染过程中,很容易受到其他商业银行的风险传染。在防范风险传染方面,提高商业银行核心资本金额和优化同业网络结构能够起到防范银行间市场双边风险传染的作用。

基于复杂网络模型的银行间极端风险传染研究

文章将复杂网络理论模型与传统的极端风险衡量指标相结合,根据银行指数行情分阶段构建复杂网络,分析银行间的极端风险传染效应。结果表明,随着市场发展演化,网络各节点之间存在着绝对联系,尤其危机时期呈现典型的小世界网络特性,银行间风险传导效应较强;在银行间极端风险传染网络中,可直观地判定潜在风险传导路径,有效识别系统重要性银行和风险传染性银行。为此,应在经济下行期加强周期性和差异化银行监管,以防止因风险大规模扩散而造成系统性风险。

基于矩阵法的我国银行系统性风险传染效应检验

文章运用信息熵相关原理构建银行间市场双边风险暴露矩阵,在信用违约冲击、流动性冲击的基础上新加入银行挤兑冲击,通过联合此三种冲击考察我国银行系统性风险的传染效应。研究表明:我国银行系统性风险传染效应呈先增长后减小的趋势,新增考虑银行挤兑冲击时,传染效应将增强,各银行更易发生资不抵债的破产行为;银行自身的风险敞口越大,资产实力越弱,受到冲击而发生倒闭的可能性就越强,邮政储蓄银行的风险抵御能力较弱,需引起重视。

我国上市银行业金融机构风险传染机制研究--基于时变DCC-Copula方法

本文基于2011年1月4日~2020年3月17日的上市银行业金融机构的股价数据,分两阶段研究银行业金融机构风险传染机制。先以时变Clayton相关系数来刻画银行整体和单家上市银行间的风险相关关系,动态考量单家上市银行的系统重要性;后使用CoVaR方法对极端风险在不同金融机构间的溢出方向作出判断。研究发现,一是国有大型银行、全国性股份制商业银行和区域性银行在银行系统内的风险重要性依次减弱;二是部分全国性股份制银行和区域性银行的系统重要性近年来上升较为明显;三是受疫情因素影响,2020年以来各家上市银行的系统重要性向上变化。基于此,文章给出提高动态跟踪商业银行系统性风险的能力、厘清不同银行间存在的风险溢出关系、警惕区域性银行系统重要性上升的风险等建议。

银行间市场风险传染研究及其展望

2008年,由美国次贷危机引发的全球性金融风暴集中暴露了金融系统面对风险传染的脆弱性。但是,既往的银行间市场风险传染研究存在理论模型与实际情况拟合性差、网络结构类型不全面以及模型过于依赖静态和外生性假设等问题。未来的研究展望:建立更拟合于现实情况的复杂网络模型;银行间市场的部分风险传染渠道及其效应有待深入研究;动态和内生性模型是未来研究的趋势;进一步厘清外部冲击的类型与性质,探究不同的外部冲击对银行间市场风险的特定影响;针对国内的实际情况,迫切需要结合现实数据以验证相关理论在国内的适用性。