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。

气候风险与系统性风险传染——来自中国上市金融机构的经验证据

本文基于2011—2021年中国51家上市金融机构的微观数据,构建了金融机构间系统性风险传染网络,并从微观层面实证研究了气候风险对金融机构间系统性风险传染的影响及传导路径。研究发现,气候风险事件下金融机构间的网络关联度更紧密,彼此间的系统性风险传染水平显著提升。气候风险主要通过加大投资者恐慌情绪提升金融机构间的系统性风险传染水平。相较于大型金融机构,气候风险冲击下中小型金融机构的系统性风险输出与风险输入水平更高;经济政策不确定性的提高会进一步加剧气候风险对金融机构的负面冲击;《巴黎协定》的提出会缓解气候物理风险对金融机构间系统性风险传染的负面影响,但在一定程度上会加剧气候转型风险对金融机构间系统性风险传染的负面影响。本文为防范气候相关金融风险与维护金融体系的稳定提供了政策启示和决策参考。

经济政策不确定性、投资者情绪与银行系统性风险传染

面对经济政策不确定性和投资者情绪,银行业需承担应对经济衰退、化解银行风险和实现经济高质量稳定增长的责任。本文利用MVMQ-CAViaR模型测度了2008—2021年所有上市银行的系统性风险,构建面板门限回归模型和面板平滑转换模型,研究在投资者情绪转换作用下经济政策不确定性影响银行系统性风险多重传染的边际效应结构变化。研究表明:投资者情绪具有显著的区制转换效应,使经济不确定性影响银行系统性风险多重传染的净边际效应,以指数转换模式发生结构变化。据此提出正确处理经济政策不确定性与银行系统性风险的关系,投资者要保持理性情绪以及监管部门要加强监管的建议。

供应链信用风险传染、银行策略与风险控制

在供应链断裂、新冠疫情等突发事件冲击下,供应链企业间的信用风险传染问题日益凸显。制定有效的风险遏制措施,已成为供应链风险管理领域亟待解决的重要问题。通过对供应链关联关系与信用风险传染路径进行剖析,构建了供应商、零售商、银行三方博弈模型,探究了银行策略选择对供应链信用风险传染的遏制作用。研究结果显示:虽然产品价格和生产成本等因素的变化对信用风险传染强度有显著影响,但银行可以通过选择最优授信比率,将传染强度控制在较低水平并实现其自身收益的局部最优化。若进一步采取贷款利率与授信比率相配合的双重授信策略,银行有可能将传染强度控制在适度水平并同时实现收益的全局最优化。

知识图谱视角下我国股票市场风险传染研究

以我国A股上市公司大数据为基础,深入分析上市公司之间的多层网络关联关系,构建上市公司关联知识图谱,进而提出基于个性化PageRank算法的风险随机游走模型,对风险传染过程进行模拟。首先,运用爬虫技术获取上市公司的多维度关联数据,进而通过实体消歧和实体统一处理实现知识的获取和融合,构建A股上市公司的关联知识图谱;其次,运用图论基本原理将关联图谱转化为风险传染图谱,并将个性化PageRank风险随机游走模型引入到风险图谱中,对突发风险事件的传染过程进行高效的可视模拟和预测。本文所构建的知识图谱包含约15万个节点、18万条关系,支持可视化查询、智能化推理和风险传染模拟多重功能,从人工智能视角为金融风险传染这一复杂过程的模拟计算和高效预警提供了新的研究思路和方法,可为金融风险智能监管等研究提供有益参考。

基于时变传染网络和分位数Granger因果检验的系统性风险传染研究

基于18个经济体760家金融机构SRISK系统性风险数据,采用时变参数向量自回归模型和广义方差分解法测度全球系统性风险的时变传染网络,进而采用分位数Granger因果检验考察各经济体对中国高分位段系统性风险的影响。研究结果表明,结合SRISK数据和时变传染网络能有效识别重大风险事件的发生;发达和新兴经济体均会产生风险净输出效应,且会通过直接输出或香港地区间接输出风险至中国内地;在全样本与2008年金融危机、欧债危机、中美贸易战和新冠疫情重大风险事件期间,中国皆为风险净溢入国且新冠疫情期间溢入效应达历史最高;美英两国在重大风险事件期间均对中国高分位段系统性风险产生显著影响,新冠疫情期间中国高分位段系统性风险遭受外部冲击的形势最为严峻。

基于图神经网络的多层银企网络融合研究

针对金融行业内潜在系统性风险难以精准识别问题,基于直接系统性风险传染渠道的借贷数据以及间接渠道的互联网文本信息,构建多层银企网络,并利用图卷积神经网络(GCN)设计多层银企网络融合模型,根据融合网络量化评估29家银行和75家房地产机构的不同渠道系统性风险传染过程。实验结果表明,在多层金融网络融合任务上,本文融合模型的准确率达到0.8559,优于对比模型。融合网络分析表明,多层网络共同冲击下的银企系统性风险传染能力明显大于单一或者2层网络的系统性风险,且基于间接渠道的企业间网络系统性风险更明显。金融审慎监管应该更多关注文本数据、深度学习等技术对于整合庞大金融资源的能力和有效提高风险监测预警的能力。

面向企业信用风险评估的多视角异质图神经网络方法

企业信用风险评估是一个重要且具有挑战的问题.由于金融市场中存在大量的异质关联关系,使得异质图神经网络天然适合建模企业信用风险.然而,现有大部分研究不能充分捕捉到复杂金融网络中企业的综合信用风险.针对此问题,提出了一个面向企业信用风险评估的多视角异质图神经网络方法——CRGNN.该方法包含自身风险编码器以及传染风险编码器,其中自身风险编码器建模基于企业特征信息的自身风险,传染风险编码器由新提出的分层异质图Transformer网络和分层异质图特征注意力网络2个子模块组成.这2个模块分别挖掘基于企业不同邻居视角的传染风险和基于不同特征维度视角的传染风险.为了充分利用异质关系信息,2个模块都采用了分层机制.在企业破产预测数据集SMEsD和企业信用评估数据集ECAD上进行了大量的实验,AUC指标相比最优基线模型分别提高了3.98个百分点和3.47个百分点.

跨金融市场的风险传染和风险对冲:基于高维VAR for VaR模型的研究

金融稳定需要防范和化解金融市场之间的风险传染。与以往文献只是探究两个市场的风险传染不同,本文利用高维VAR for VaR模型将中国的汇市、债市、大宗商品、金融期货和股市等五个金融市场纳入统一框架,分析这5个金融市场在不同状态的风险溢出效应,这有助于捕捉冲击在不同金融市场之间传播而产生的间接影响。Wald检验和后验分析表明5个市场间只在危机或泡沫状态时存在明显的风险溢出效应。同时,本文利用压力测试发现单个市场的短期冲击影响会被其他金融市场如股市消化吸收,但4个金融市场都处于正常状态会明显降低其他金融市场如股市的左尾风险。此外,本文提出利用单个金融市场在同一时点的不同分位数计算每个金融市场在同一时点的预期收益、波动风险和崩盘风险,这种做法的好处在于结果更加稳健以及减轻极端值的影响。在此基础上,本文进一步探究金融市场间是否能够对冲彼此的波动风险和崩盘风险。结果显示大宗商品市场和金融期货市场能够有效地对冲其他金融市场的波动风险和崩盘风险,但汇市、债市和股市无法对冲其他金融市场的波动风险和崩盘风险。

基于复杂网络理论的行业间风险传染研究

当前我国经济下行压力较大,行业间相互依赖程度高,精准度量并及时预测行业间的风险传递可有效防范系统性风险。本文基于DCC-GARCH模型和广义预测误差方差分解法构造了行业间风险传染网络,并使用SIRS模型对我国31个行业进行了风险传染模拟研究。结果发现:不同行业间的金融风险传染呈现多样化特征,应采取差异化的风险管理策略;行业风险传染网络呈现出无标度特征,高节点度数行业在风险传染过程中具有较大影响力;在网络稳健性检验中,蓄意攻击会对网络产生更大破坏,为增强风险传染网络的韧性,需要强化高度连通节点行业的风险防控;SIRS风险模拟结果显示,在风险传染的过程中应积极采取行业救助措施以促进受影响行业的快速恢复。

经济政策不确定性对我国银行风险传染的影响研究

为研究经济政策不确定性对我国银行风险传染的影响,本文首先根据银行间溢出效应,采用基于LASSO-VAR的广义溢出方差分解模型构建银行风险传染网络,识别银行风险传染网络中的系统重要性银行。其次结合BK溢出指数,从频域的视角探讨经济政策不确定性对我国银行风险传染的影响。最后使用固定效应模型,探究不同经济政策不确定性对我国银行风险传染的影响。研究发现,在受到经济政策不确定性冲击时大型商业银行的节点重要性有所上升,高频时的网络结构更加紧密。对不同经济政策不确定性来说,贸易政策、货币政策不确定性会提高银行风险。研究结果为我国银行业化解经济政策不确定性带来的负面影响具有一定的借鉴意义。

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.

审计失败对公司债券发行定价的传染效应--基于共同审计师的视角

审计失败会对客户公司产生负面影响,并且可能波及拥有共同审计师的公司。基于共同审计师视角,选取2007-2022年公司债数据,实证检验审计失败在债券发行定价中的传染效应。研究发现,当发生审计失败后,拥有共同审计师的关联公司债券发行定价显著提高,即审计失败对债券发行定价具有传染效应,经过多种稳健性检验后结论依旧成立。机制检验表明,风险信息传递、低质量会计信息是审计失败产生传染效应的作用机制。进一步研究发现,当聘用学历较高或具有行业专长的审计师、投资者面临风险更小、投资者保护更好时,传染效应有所减弱。

违约风险传染对中资美元债发行定价的影响

在中资美元债市场违约风险持续暴露的背景下,以2010—2022年的中资美元债为研究样本,考察同行业违约情况对中资美元债发行利差的影响。结果显示,债券发行前一年同行业每发生一次违约,则中资美元债发行利差会上升约4个BP;违约未偿金额每上升1亿美元,则中资美元债发行利差会上升约1个BP。影响机制方面,同行业违约情况主要通过提高同行业其他企业的违约风险,从而增加中资美元债发行利差。分样本回归证明,对于原本违约风险更高的企业,比如非国有、非投资级以及无担保的债券,违约风险传染的效应更为显著,同行业违约情况对债券融资成本的影响更大。研究结论不仅丰富了违约风险传染的境外研究视角,也为境内监管部门把握外债风险情况提供了政策启示。

多重关联下中国省际政府债务风险传染研究

经济发展压力下的地方政府财政缺口和资金需求与日俱增,债务规模不断扩大,随之而来的债务风险问题引起了社会各界的广泛关注。利用2010-2020年中国省级面板数据,基于地理、财政和经济社会关联构建具有不同空间权重矩阵凸组合的动态空间面板模型,在多重关联视角下探究了中国省际政府债务风险的空间传染效应及其效应分解,进一步分析了债务风险传染效应的影响因素及其经济后果。通过构建多个空间权重矩阵的凸组合,可以更全面和准确地刻画地方政府之间可能存在的多重空间互动关系,并在统一研究框架下评估不同风险传染网络的相对重要性。研究发现:中国省际政府债务风险在基于地理、财政和经济社会关联的三类风险传染网络中均存在显著的空间传染效应,且基于财政关联的风险传染网络最为重要;基于最优加权空间权重矩阵进行效应分解,发现多数情况下长期效应明显大于短期效应,直接效应比间接效应更为显著,各省份所接收和输出的债务风险存在显著的非对称性。在此基础上,进一步研究发现,经济越繁荣、地方政府间引资竞争越激烈,中国省际政府债务风险传染效应越弱;其他省份的债务风险会对本省经济发展产生显著的抑制作用。最后,从多角度对防范化解地方政府债务风险和实施科学有效的管控政策提供了针对性建议。

中国行业尾部风险的测度、预警和传染效应

本文构建了左尾和右尾β系数,分别对中国行业尾部风险进行监测和预警研究,并进一步基于尾部风险网络,考察不同市场状态下行业间的风险传染效应。研究发现,第一,空间维度上,行业尾部系统风险的高低主要取决于个体尾部风险;时间维度上,右尾系统风险的前瞻性来源于个体右尾风险。第二,绝大多数行业在市场极端下跌状态下的尾部风险更高,但金融在市场极端上涨状态下的尾部风险更高。第三,工业、可选消费和房地产的左尾系统风险方向性溢出水平明显高于右尾,但能源和金融的右尾系统风险溢出,以及能源和原材料的右尾系统风险溢入均显著高于左尾。本文可为防范化解行业尾部风险、维护国家经济金融安全提供指导。

“一带一路”沿线国家金融市场对我国金融市场的影响研究——基于制度环境差异的调节效应

文章以2011—2020年中国上证指数与六个签署“一带一路”合作谅解备忘录国家股票市场周收益率的面板数据为样本,通过建立多元回归模型分析了“一带一路”沿线主要国家金融市场对我国金融市场的影响。结果显示:(1)“一带一路”合作备忘录签署以来,沿线各主要国家的金融市场对我国金融市场的影响显著增强;(2)通过建立制度距离指数发现,以政府效率、公众市场话语权和金融市场监管质量为代表的综合监督体系差异对金融市场的影响有显著负向调节作用,即与我国监督体系差异越小的国家对我国的金融市场影响更强。

关于系统性金融风险度量的研究回顾

面对世界百年未有之大变局,世界发展的不确定性更加突出,其深刻影响着我国的经济发展。行稳方能致远,在此大背景下,我们应当坚持“稳中求进”的总基调以有效应对各项挑战。金融稳,经济才能稳,守住金融安全底线必须增强防范意识,准确度量系统性金融风险,对可能的风险隐患点早预判、早处置。近年来,系统性金融风险度量已经成为金融领域的研究热点,文章从微观度量和宏观度量两个角度分类整理了现有文献的系统性金融风险度量方法,并展望了后续系统性金融风险相关研究的成果,从而为系统性金融风险的监管防控提供理论依据,保障我国经济的稳定增长。

审计风险联结是否影响关键审计事项披露行为?——基于“低质量审计传染”问题的情境研究

低质量审计传染对于审计师与上市公司具有负面影响。本文采取2016-2022年我国A股上市公司的数据,基于财务重述事件中错报年时,上市公司之间因相同签字审计师产生的审计师联结,将重述年时被联结公司受低质量审计传染的影响作为“审计风险联结”。本文发现,审计师显著倾向于提升关键审计事项披露以应对审计风险联结;异质性分析发现,财务重述事件受到监管部门披露、期间发生过审计师变更及审计师行业专长均能显著加强上述效应;拓展性研究发现,在审计风险联结情境下,关键审计事项披露能够显著提升审计质量。本文结论有助于认识声誉维护动机下低质量审计传染对于审计师行为的影响,并识别了关键审计事项披露在其中发挥的应对作用与治理效果。