外汇干预反应函数非线性FTR模型的提出及其实证

中央银行外汇干预反应函数是描述央行干预行为与外汇市场条件变量间关系的重要工具,对于揭示央行外汇干预规律和特征具有重要意义。现有的干预反应函数模型在充分体现外汇干预的不频繁性特征、以及提高描述精度两方面上,还不能同时满足实际的需要。在参考相关研究基础上,从兼顾模型实际意义与描述精度的角度出发,提出了一种新的非线性FTR模型,并基于日本央行的外汇干预数据对其进行了实证研究。将其与线性模型、2-机制TR模型进行实证比较后发现,所提出的FTR模型在样本内拟合和样本外预测两方面均具有比其它两种模型较小的误差,从而证明了FTR模型在描述央行外汇干预行为上具有更好的精度,更加适合作为央行外汇干预反应函数。

互联网金融对金融机构信用风险的影响效应——基于PTR模型的非线性分析

本文基于中国107家金融机构2008—2014年的面板数据,利用面板门限回归方法,就互联网金融风险是否会传导至金融机构进行了实证检验。研究发现,互联网金融对金融机构信用风险存在着显著的负向作用,同时这种负向作用表现为显著的"两区制"。总体来讲,互联网金融风险对于传统金融机构而言,没有提升后者的信用风险,反而起到了拉低作用。原因在于互联网金融及其风险的产生使得金融市场形成了针对个体金融服务消费者风险偏好的有效甄别机制。