行业指数波动同步性、风险溢出与传染渠道研究--基于中国股票市场的经验证据

基于2005—2021年的申万一级行业指数,采用GED-GJR-GARCH-DCC模型考察行业波动的同步性,并借助VAR模型的广义方差分解方法构建波动风险溢出层次网络,系统性分析风险的跨行业传染问题。研究发现,行业波动的动态变化具有明显的“事件驱动”特征,极端事件不仅加剧了行业间波动的同步性、非对称性和溢出效应,而且破坏了行业波动关联网络的原有结构。从行业波动的方向性溢出来看,位于产业链中游的制造类行业具有较强的风险溢出能力,上游资源类行业和金融类支撑性行业容易受到其他行业的冲击,具有风险净吸收效应。行业波动溢出层次网络揭示出风险的跨行业传染沿循“风险输出型行业—风险中介型行业—风险吸收型行业”的传导渠道。鉴于此,监管部门应当根据行业风险传染机制进行分类监管,平抑行业波动同步性,切断风险传染渠道,提高风险监控和处理能力。

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。

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。

互联网金融与传统金融业风险溢出效应研究

为研究互联网金融与传统金融业(银行、证券、保险)之间的相关性和波动影响程度,采用分位数回归方法计算CoVaR来度量风险溢出效应。实证结果显示,互联网金融与传统金融业均存在风险联动性,在处于99%的置信水平下,互联网金融对银行业的风险溢出效应为正且最大,对保险业风险溢出效应最小,而证券业对互联网金融存在反向的风险溢出。

国际大宗商品市场对中国金融市场的风险溢出效应研究——基于冲击规模和好坏波动的非对称性分析

近年来,国内外金融市场间的联动和风险传染日益增强,国际大宗商品价格波动对我国金融体系产生愈发显著的影响,尤其是在极端风险事件冲击下,风险溢出效应及其非对称性更加显著。文章选取四种代表性国际大宗商品市场,通过计算已实现半方差将其波动率分解为好波动和坏波动以区分由资产价格上涨和下跌带来的波动,进而采用基于条件分位数的溢出指数方法,研究了国际大宗商品价格波动对中国金融市场的风险溢出效应及其非对称性特征。结果表明:第一,国际大宗商品价格波动对中国金融市场具有显著的风险溢出效应,且在不同冲击方向和冲击规模下表现出明显的非对称性,正常状态下的风险溢出主要由坏波动驱动,而极端状态下主要由好波动驱动;第二,极端状态与正常状态下的风险溢出走势存在较大的差异,极端状态下风险溢出水平远高于正常状态;第三,方向性溢出在总波动、好坏波动上具有明显的非对称性,且与国际金融危机、突发公共卫生事件等极端经济金融事件密切相关。新冠肺炎疫情发生之后,工业金属市场的好坏波动对我国金融市场的风险溢出显著增强,外汇市场接收的溢出最为显著。研究结论对我国防范国际大宗商品市场风险溢出,维护金融市场平稳运行具有一定政策启示。

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。

中国股市在亚太地区的角色定位:基于油价冲击的风险溢出视角

国际油价波动对股票市场的影响研究一直备受关注,但对亚太和中国股市的风险溢出效应研究还有待拓展。鉴于冲击类型不同,本文将日度频率的油价波动分解为供给冲击、需求冲击和风险冲击,并基于基准回归模型与动态GARCH-Copula-CoVaR模型考察三类冲击对亚太和中国股市的影响与风险溢出。回归结果表明,需求冲击和风险冲击引起的油价上涨能显著提高两地区股市的平均收益,而供给冲击对此几乎无影响。从风险溢出视角看,中国股市在亚太地区主要扮演被动接受风险传染的角色:从需求冲击看,中国股市更易受到影响,呈现出风险净溢入的角色;但从风险冲击看,中国股市并不是联动亚太股市整体波动的源头,角色较为独立。结合上下行风险视角发现,两地区股市的上行风险总是显著大于下行风险,呈现出明显的非对称特征。但与亚太股市相比,中国股市风险值的波动更为剧烈。本文认为,辨析不同成因、来源的油价冲击,前瞻性预警亚太地区的油价波动风险,对于稳定我国股市、防范金融风险以及夯实我国在亚太地区的经济治理话语权具有重要意义。

我国行业间尾部风险溢出的测度及时空驱动因素研究

基于经济金融的共生共荣关系,本文采用LASSO分位数回归构建我国金融与实体行业间的尾部风险网络,利用复杂网络分析法对行业间尾部风险溢出进行测度分析,并从时空两个维度探讨行业尾部风险溢出的驱动因素。研究结果显示,第一,我国经济金融系统中的31个行业形成了“牵一发而动全身”的尾部关联网络,金融行业间、实体行业间以及金融与实体行业之间均存在密切的尾部关联,而且在与实体行业的互动中,金融行业内部存在结构性不平衡。第二,经济金融系统中的风险传染源既可能来自金融行业,也有可能来自实体行业,银行、医药生物、计算机和建筑装饰是经济金融系统中重要的“风险驱动者”。第三,在空间维度上,行业间投入产出关联越密切,其尾部风险溢出水平越高,且相比前向关联,后向关联对行业间尾部风险溢出的解释力更强,即尾部风险主要沿产业链从下游向上游行业进行逆向传导;两两行业间的收益相关性和波动相关性越高,尾部风险溢出越强;行业自身风险水平越高,其接收其他行业的尾部风险溢出越强。在时间维度上,宏观经济环境和融资环境是行业尾部风险溢出动态变化的主要驱动因素。

金融市场与实体经济主要行业之间的风险溢出效应

运用基于TVP-VAR模型的预测误差方差分解方法和Copula方法,量化分析金融各子市场与五大实体行业之间的风险溢出效应。实证结果表明,银行业和债市的风险溢出效应较大,银行业的影响更容易传导至工业和能源业等传统行业,而债市的影响更多传导到信息技术等新兴行业;汇市的风险溢出效应较小,且更容易传导至能源业。相较于其他金融市场,债券市场对实体行业的尾部风险溢出作用相对更强;国债波动对实体行业的风险溢出效应大,但是企业债与实体行业的尾部相关系数更大。金融市场和实体经济风险之间存在互相溢出,近年来金融市场成为风险被溢出者,尤其是外汇市场。因此,要将实体经济的需求特征纳入金融监管体系的考量范围,定期监测和分析金融市场风险,尤其控制银行和债券市场风险的溢出。

融资融券扩容的风险溢出效应与治理研究

本文以我国融资融券的制度改革为背景,考察了渐进式扩容的金融风险溢出效应及治理机制。研究发现,随着行业中融资融券标的股票比例上升,同行业股票价格崩盘风险显著增加,表明融资融券不仅直接影响标的股票的价格波动,还可能将风险溢出到同行业其他股票中。机制分析发现,风险溢出效应主要由融资交易造成。进一步的分析表明,较高的会计信息质量,或较好的信息环境,或投资者较强的信息搜集与处理能力,均有助于缓解风险溢出效应。本文的研究结论为今后制定与实施金融监管政策、防范系统性金融风险提供了一定的启示。

中国碳市场与资本市场的风险溢出效应探究

随着“双碳”目标的提出,碳排放权逐渐受到投资者和监管者的广泛关注。本文从双向风险角度出发,对近年碳市场与资本市场的动态相依关系和风险溢出效应进行研究。研究发现:碳市场与资本市场存在一定的时变正相依关系,但在长期内无显著波动趋势;碳市场的波动及风险高于资本市场;碳市与股市存在双向的强极端风险溢出,与债市存在双向的弱极端风险溢出。

惠州实体经济与金融体系的风险溢出效应研究

近年来,实体经济与金融体系之间的风险溢出效应引起了广泛关注。文章针对惠州市情,采用时域溢出指数模型与频域溢出指数模型,研究分析时域与频域维度下惠州市实体经济与金融体系之间的风险溢出效应。结果表明:第一,惠州市第一产业、第二产业、金融业与房地产行业之间存在显著的风险溢出效应。第二,金融行业扮演最大的净冲击传播者,第一产业扮演着唯一的净冲击接收者。第三,第一产业受到金融体系的风险传递冲击最大,其次是房地产行业;金融行业接收到的风险溢出效应主要来自房地产行业。第四,惠州市实体经济与金融体系之间风险溢出效应主要体现在长期效应中,而短期风险溢出效应较小。研究结果对中国区域性风险溢出与惠州市风险溢出效应防范化解具有一定启示。

金融市场风险溢出对银行理财产品收益的效应研究

随着《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》的正式实施,银行理财产品在债券市场与货币市场的投资比重增大,分析投资者所承担的金融市场风险溢出效应,有利于投资者对银行理财产品进行选择。本文运用溢出指数法测度债券市场与货币市场风险溢出对银行理财产品收益率的效应或者风险贡献,并运用GARCH模型检验溢出指数法测度的有效性,继而就《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》实施前后的影响进行对比分析。研究表明:债券市场对银行理财产品投资收益有相对较大的风险溢出效应,货币市场的风险溢出效应相对较小,且债券市场变化对银行理财产品投资收益的影响存在滞后效应。《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》实施前后,债券市场、货币市场对银行理财产品投资收益的风险溢出效应呈现前高后低。《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》实施后,债券市场和货币市场对银行理财产品收益的风险溢出效应并没有因投资比重增加而显著增强。未来,银行理财产品投资者承担的风险主要来源于银行的投资管理。银行需要在债券市场进一步加强投资管理,以降低银行理财产品投资者的风险。

国际大宗商品价格波动对中国金融市场的风险溢出效应

文章采用TVP-VAR-DY模型考察了国际大宗商品与我国金融市场间的时变波动溢出效应。研究发现:(1)静态溢出效应分析表明,国际大宗商品市场与我国商品市场间的双向波动溢出效应最大,其次为股票市场。(2)方向性溢出效应分析表明,与极端风险事件关联性更高的国际大宗商品市场以及我国商品和股票市场呈现更加显著的时变特征。(3)净溢出和净配对溢出效应表明,国际大宗商品市场、我国商品和股票市场属于风险的净传递者,且国际大宗商品市场与我国商品、外汇、股票市场的净配对溢出指数更高。

基于风险溢出的股市双层风险传染模型

从风险关联网络视角出发,根据股票节点的风险溢出水平差异对其进行分层处理,提出股市风险双层传染机制,并基于网络异质性结构对传统SIRS模型提出改进,采用风险溢出效率定义感染率参数.最后,以深证300成分股作为样本数据计算模型相关参数,并进行股市极端风险传染演化仿真分析.研究结果表明:双层传染机制下股市风险传导效应更强,少数风险溢出水平较高的股票节点对风险传染的贡献远高于风险溢出水平较低的其他节点,一旦这些企业发生危机,对股市系统的冲击性和影响力都更大.

基于新关联网络的金融机构关联度及其尾部风险溢出效应研究

基于传统金融机构(银行、证券、保险等)和新型类金融机构(金融科技公司、其他类金融机构等)两类复杂主体构成的新关联网络这一复杂系统,利用2012—2022年上市机构数据,基于TENET方法构建尾部风险溢出网络,刻画新关联网络中机构关联度,进而分析两类机构关联水平。研究结果表明,新关联网络下两类机构间的总体关联度呈现周期性变化,在危机与经济下行时处于高位水平;新型类金融机构对其自身和传统金融机构的风险溢出较为强烈,部门内部风险溢出强度高于跨部门风险溢出强度;新型类金融机构的风险溢入强度和溢出强度在危机发生时较高;银行和保险部门对系统性风险贡献程度更高,同时受系统性风险影响较为显著。建议在完善中国版监管沙盒制度模式的同时,强化新型类金融机构的内控机制建设和外部监管,发展传统金融机构跨部门协同监管路径。

基于非参数因果网络的风险溢出分析及多因子预测

风险溢出是系统性金融风险产生和演化的核心动因,因此,探究风险的溢出路径与强度至关重要.为了弥补传统方法在维度与参数上的局限,本文将非参数条件互信息检验与因果网络结构学习算法相结合,提出了一种新的非参数高维因果网络构建方法来分析金融系统波动溢出的动态联动性和风险传递机制.此文在非线性合成数据集中验证了该方法的有效性和稳健性并根据因果拓扑关系构造最优预测子集对序列进行多因子预测.并将该模型应用于构建2013年1月至2019年12月期间全球81家能源公司日度股票收益的波动溢出网络,测量基本面与投资者两种维度的风险溢出强度动态变化并进行预测分析.此外,结合企业财务数据和宏观经济变量,考虑企业之间的业务异质性,探索风险溢出的决定因素.研究结果表明,1)能源产业链的上游以及高油价风险敞口的能源企业表现出较大的风险外溢效应和风险承受程度;2)除公司规模以外,企业资产收益率,边际收益等因素也影响溢出效应的强弱;3)能源公司的风险溢出在业务上存在很大差异,溢出驱动因素也有所不同,这对于在投资组合决策和监管政策设计等具有重要的参考价值;4)虽然因果预选信息选择策略结合非参数模型的短期预测效果要优于结合参数模型,但是随着预测步长的增加,参数模型的优势却更明显.

极端状态下国际大宗商品风险溢出研究

地缘冲突、重大灾害等极端风险事件可能引发国际大宗商品市场动荡,大宗商品价格波动风险将进一步传导至金融市场与宏观经济体系。讨论极端状态下大宗商品价格变动特征,厘清大宗商品价格波动风险的溢出水平及方向,可为我国大宗商品市场运行企稳、应对市场冲击、及时阻断风险传染路径提供参考。本文基于分位数向量自回归模型,通过不同分位点方向性溢出水平的测度对地缘冲突后国际大宗商品市场间的风险传递与溢出关联展开探讨。结果表明,大宗商品价格波动的总溢出水平呈U形结构,溢出强度与冲击规模呈正相关;在极端市场状态下大宗商品市场间的溢入、溢出水平显著提升,风险溢出呈现出非对称与异质性特征,能源商品市场占据大宗商品市场风险溢出的主导地位。

哪些行业承载来自上海原油期货市场更多的风险溢出

自2018年建立以来,上海原油期货市场与我国股市风险波动的联动愈发明显。不同于以往更关注整体股市的研究,本文从行业维度出发,探究上海原油期货市场对我国各行业的风险溢出效应。选取2019年9月1日到2022年9月1日期间上海证券市场十个一级行业指数的5分钟收益率数据,引入GAS模型弥补GARCH类模型的不足,并建立MIDAS-Copula-CoVaR模型对各行业的条件风险以及承载的风险溢出强度进行度量。结果表明:第一,含有MIDAS结构的Copula模型拟合效果更好,充分说明纳入高频数据的重要性。第二,上海原油期货市场风险条件下各行业的上行风险明显大于下行风险,呈现出较为明显的非对称性,说明各行业风险对油价上涨更敏感。第三,分行业看,上海原油期货价格下跌对能源行业影响最大、公用行业影响最小,价格上涨对医药行业影响最大、金融行业影响最小。第四,相较于正常情况,极端上行风险对医药行业的风险溢出强度最大、对消费行业最小,极端下行风险对可选行业的风险溢出强度最大、对金融行业最小。

境内外人民币外汇市场的多阶矩风险溢出效应研究

本文测算了人民币汇率的意外波动率、条件偏度和条件峰度等多阶矩风险指标,结合DY溢出指数模型与DCC-GARCH模型研究了境内人民币外汇市场、香港地区离岸外汇市场和NDF市场之间的风险溢出效应。研究发现:人民币汇率的高阶矩波动率能够更好地捕捉到小概率冲击或极端冲击的影响;在频域视角下,境内外人民币外汇市场间存在显著的静态风险溢出效应,且意外波动率风险溢出效应持续期相对较长,境内市场是风险溢出的源头,往往以香港地区离岸市场为中介将风险传导至NDF市场;从时域角度看,各阶矩下的风险溢出效应都具有不断增强的时变特征,且对未预期冲击、小概率冲击和极端冲击较为敏感;就风险溢出效应所体现的风险联动性来看,境内外市场的风险联动性在各阶矩维度下也都是显著的。