中国金融市场间的风险传染测度与来源追溯

金融全球化程度的加深,导致了金融市场的风险共振效应与放大效应越发显著,对于系统性风险的识别、预警及防范成为关注的焦点。本研究选取10个代表性金融子市场作为分析样本,首先基于DCC-GARCH动态溢出指数模型测度风险传染,进一步构建金融市场间的动态加权有向网络。研究发现:(1)波动率脉冲响应函数表明不同金融子市场间的波动性溢出幅度和持续性存在市场异质性。(2)从金融市场的网络节点属性角度演化极端风险传染的动态过程,股票市场风险溢出强度要远高于其他市场。(3)金融市场的动态加权有向网络变迁存在显著的“事件驱动”特征,新冠肺炎疫情对金融市场的冲击效应最大。因此,需要警惕外部环境和风险的变化,防范外部金融风险对金融系统的冲击,在推进“双向金融开放”的同时力保经济和金融稳定。

全球汇率市场风险传染测度、来源追溯与人民币汇率市场输入性风险分解

本文基于全球主要经济体汇率市场收益率与波动率的日度数据,运用弹性网收缩技术与广义误差分解方法,构建全球汇率市场高维网络,测度汇率风险传染效应,刻画在极端事件期间,汇率市场网络结构与节点风险溢出效应的波动特征,探究经济发展水平与地理分布因素,对于人民币汇率市场输入性风险的作用机制。研究发现:(1)在极端事件期间,全球汇率市场收益率与波动率网络的总体连通指数出现剧烈波动,波动率网络节点分布具备“高度聚类”特征。(2)在极端事件期间,全球汇率市场波动率网络总体连通指数大幅提高,同时,在新冠肺炎疫情时期,汇率市场的风险输出能力与所在经济体疫情的严重程度呈正相关关系,美元是全球汇率风险传染的源头市场。(3)在新冠肺炎疫情时期,人民币汇率市场净输入性风险远高于其他时期,发达经济体对于人民币汇率市场的输入性风险要高于发展中经济体,亚洲、欧洲以及北美洲经济体是人民币汇率市场输入性风险的主要源头。

波动溢出网络视角下行业关联及风险传染效应研究

在极端风险事件冲击下,我国股市行业间风险传染的动态复杂性加剧,行业风险的共振效应与放大效应越发显著。本研究运用DCC-GARCH动态溢出指数模型,测度不同行业间的风险溢出效应,构建行业风险溢出的动态有向加权网络,刻画在极端风险事件冲击下不同行业间的风险传染路径,此外基于DCC-GARCH t-copula模型进一步考察在不同行业间进行投资组合的资产配置问题,本文结论如下。(1)在极端风险事件时期,股票市场行业间的风险溢出强度出现剧烈波动,不同行业间的风险波动溢出存在行业异质性,风险较易通过各个行业进行传染。(2)行业间风险波动溢出网络结构变迁存在显著的“事件驱动”特征,根据行业网络节点属性推导极端风险传染的动态过程、追溯行业风险来源可以发现,工业、原材料和公用事业的冲击强度要远高于其他行业。(3)行业风险传递机制表现为产业链上下游的互动以及投资者的资产配置与套利行为,所以投资者在投资不同行业时需要进行积极的投资组合管理和动态调整,而不是采用静态策略。

国际大宗商品市场与中国金融市场间风险的传染测度与来源追溯

在极端风险事件冲击下,国际大宗商品市场与中国金融市场间的风险传染效应愈发显著。文章运用DCC-GARCH模型,刻画国际大宗商品市场与中国金融市场间的联动效应,基于Granger-Geweke因果关系检验方法构建动态因果网络,在极端风险事件冲击下测度国际大宗商品市场与中国金融市场间的风险传染效应,并追溯中国金融市场的外部风险来源。结果表明:(1)在极端风险事件时期,国际大宗商品市场与中国金融市场间的联动效应显著提升。在新冠肺炎疫情时期,国际大宗商品市场与中国金融市场间动态条件相关系数的概率分布曲线,呈现分布区间扩张、分布中心右移以及峰度迅速下降的态势。(2)在极端风险事件的冲击下,国际大宗商品市场与中国金融市场间的风险传染效应增强,在新冠肺炎疫情时期,国际大宗商品市场与中国金融市场的交互冲击具有非对称性,中国金融市场对国际大宗商品市场的影响力十分有限。(3)追溯中国金融市场的外部风险来源可知,能源、贵金属以及工业金属对中国金融市场的冲击强度高于其他商品,中国股票市场与汇率市场承受的外部冲击较强。文章为中国防范国际金融风险传染提供了理论支持与政策参考。