中国系统性金融风险信息溢出者是谁——来自SRISK模型及网络分析法的经验证据

基于SRISK模型测度2009-2019年银行、多元金融、保险和房地产四部门共计240家上市公司的系统性风险,并通过有向网络分析金融机构之间风险信息的溢出效应,研究发现“h=132天,C=-40%”更加符合我国系统性危机事件定义方式;在风险总量上,银行和保险部门占据重要地位,房地产近年来上升趋势明显;在风险信息传导上,银行是重要的长期风险信息溢出者。

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。

重大突发事件下中国金融风险跨市场多周期溢出效应研究

在重大突发事件频发的背景下,从多周期角度考察中国金融风险的跨市场溢出效应,对于防范化解重大金融风险具有重要意义。采用小波多分辨分析、DY溢出指数与风险溢出网络模型,从静态和动态角度测度了重大突发事件的短期、中期、长期内我国金融市场间风险溢出的强度和方向,识别不同事件不同周期下的风险中心及演变规律。研究发现:从静态角度来看,中国金融市场平均风险溢出水平呈现随周期增加而增加的趋势,“欧债危机”时期的风险总溢出最小,市场在各个时期不同周期下的风险净溢出情况不同,净风险溢出、溢入市场不断变化;从动态角度来看,重大突发事件冲击下金融市场总体风险传染水平呈现先上升后逐渐平稳并回落的趋势,短期总溢出指数最低,中期最高,但在某些时期,短期总溢出水平可能高于中长期;不同重大突发事件、不同周期下风险的承担中心、风险在各金融市场间的传染路径均会发生变化。因此,在强化金融市场风险监管时,需要建立全流程风险防控体系以实现风险的有效处置,针对不同事件、不同周期的反应差异,实现金融风险的精准识别与重点管理。

分位数视角下地缘政治风险与中国大宗商品市场溢出研究

近年来,地缘政治事件频发,地缘政治风险与大宗商品市场损失、收益间风险溢出问题不容忽视。本文基于中国大宗商品期货数据,利用分位数溢出网络模型及其频域分解技术,研究了相较于常规状态,极端右尾地缘政治风险与大宗商品市场损失、收益间的风险溢出效应。研究表明:常规状态下,地缘政治风险与大宗商品期货形成的交叉溢出网络具有稀疏性,以自反馈溢出为主导,而极端状态下,转为紧密网络,交叉溢出显著上升,自反馈溢出显著下降,形成风险从内部向外部传播的扩散效应。多数时候地缘政治风险在常规状态下表现为风险接受者,右尾状态下表现为强烈的风险发出者,尤其是在2020年和2022年两个关键时期,地缘政治风险对我国大宗商品市场产生了全面的强烈冲击。频域溢出层面,常规状态下,地缘政治风险以短期净溢出为主,长期溢出不显著;极端状态下,短期、长期溢出效应均显著。具体行业而言,原油处于交叉溢出的关键位置,且在极端时期对外溢出显著,豆粕易从常规时期的风险发出转变为极端时期的风险接受。本文的研究结论对于理解地缘政治风险与大宗商品市场的复杂关系、实现大宗商品市场风险管理具有重要意义。

基于时频波动溢出网络的中国金融机构关联性

金融机构关联性是系统性风险的主要来源,厘清时频域下金融机构关联性特征有助于防范与化解系统性风险.本文基于30家A股上市金融机构在2011年~2020年期间的高频交易数据,构建时频波动溢出网络研究中国金融机构关联性.通过引入网络密度与全局效率两个系统层面指标和入度、出度与相对影响值三个机构层面指标,以测度时频域下静态与动态关联性.研究发现:中国金融机构间的关联性主要为20天~60天的中长期关联性;在极端事件期间,往往表现为长期关联性增强和短期关联性减弱;银行部门倾向于接收偏短期的波动关联性并发出偏短期波动关联性,而证券和保险部门倾向于接收偏长期的波动关联性并发出偏短期的波动关联性.

中国商品期货尾部风险及其决定性因素

近年来,中国商品期货市场快速发展,识别和化解商品期货市场的金融风险成为防范系统性金融风险的重要内容。采用2012年1月至2022年3月间活跃交易的20种商品期货数据,基于可判定系统性风险决定因素的尾部事件驱动的网络模型方法构建中国商品期货市场的尾部风险溢出网络,分析了商品期货市场中尾部风险的决定因素。研究发现:商品期货市场的整体风险水平在危机期间呈现上升趋势;所有商品类别中,农产品是影响中国商品期货市场稳定最重要的品种;商品期货间明显存在同一类别聚集效应,跨商品类别间的溢出则主要出现在危机期间;资金流动性和过度投机是中国商品期货市场尾部风险变动的关键性因素。因此,要高度重视并持续监测商品期货的风险溢出效应,提高对投机性期货交易的监控能力,提升商品市场稳定性和应对风险冲击的抵御能力,坚决防止系统性金融风险的发生。

经济不确定性、关联网络与风险溢出--来自我国上市银行的证据

基于2013-2022年中国16家上市银行的样本数据,采用CoVaR分位数回归方法度量银行的风险溢出。同时,结合社会网络分析法计算关联网络的数值,以揭示银行间的关联程度。在此基础上,实证检验经济不确定性对银行风险溢出的影响,并探讨关联网络与货币政策在其中的作用机制。研究表明,经济不确定性与银行风险溢出之间存在倒U型关系;关联网络对经济不确定性与银行风险溢出的倒U型关系具有调节效应,能有效弱化经济不确定性对银行风险溢出的倒U型影响;货币政策在经济不确定性与银行风险溢出关系中具有中介效应。基于此,提出相应的对策和建议,旨在降低经济不确定性对银行风险溢出的影响,维护金融体系的稳定。

省际地方政府债券信用风险及其溢出效应——基于图注意力网络模型的分析

本文基于复杂网络视角考察省际地方政府债券信用风险及其溢出效应。根据2016—2022年我国地方政府债务在二级市场的月度信用利差及其特征变量,识别了信用利差的变化情况,揭示了信用利差与债券相关指标之间的内在关联。采用图注意力网络模型对地方政府债券信用风险及其影响因素进行评估,考察各类因素在影响信用风险时的交互效应,以及这些因素如何通过复杂网络对地方政府债券信用风险产生直接和间接的影响。在此基础上,本文通过分析省际地方政府债券风险的溢出效应,识别出地方政府债务风险的省际传导机制和部分省份之间债务风险相互增强的特点。基于上述结论,本文从完善二级市场风险预警体系、增强风险溢入效应较强省份财政稳定性、提高风险溢出效应较强省份债务管理水平、建立风险传导网络监控以及协调省际债务发行机制等方面提出政策建议。

Impact of the RMB Joining in the SDR Basket on Its Internationalization from the Perspective of Risk Spillover

For evaluating the influence of the Chinese renminbi(RMB) joining in the special drawing right(SDR) basket on RMB's internationalization, the authors systemically study the risk spillover networks and examine the dynamic relationship of exchange rates among the SDR currencies including the US dollar(USD), European Union euro(EUR), Japanese yen(JPY) and British pound(GBP).The empirical results demonstrate that the USD takes a dominant position and holds the biggest risk spillover to other currencies, and the RMB's inclusion to the SDR basket makes the risk spillover to get average, giving rise to the SDR currency system more stable to a certain degree. The inclusion of the RMB in the SDR not only can reduce the systematic risk of the SDR, but also has a certain impact on the international exchange rate markets. Nowadays, in front of the growing trade friction, more such researches could help to effectively deal with the currency disputes.

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.

基于信息溢出网络的金融机构风险传染研究

金融关联网络是风险传染的载体。以股票信息溢出关系作为风险关联渠道,并将网络拓扑结构与个体金融机构的风险传染特征紧密结合。基于金融机构股票收益溢出关系,构建信息溢出网络。利用网络节点中心性拓扑结构特征指标,刻画金融机构的风险传染强度及风险承受强度,并挖掘其影响因素。针对中国上市金融机构的实证研究表明:节点度、接近中心性及特征向量中心性较为一致地刻画了金融机构的风险传染特征;信托等其他金融业的平均风险传染强度最大,而银行业金融机构的平均风险承受强度最大;金融机构的每股收益增长率越高、股票换手率越低,风险传染强度越大;金融机构的资产负债率越高、资产规模越大,风险承受强度越大。

中国金融机构关联性与系统性风险贡献研究--基于尾部风险溢出网络视角

在后危机时代如何准确地测度金融机构的系统性风险贡献以识别系统重要性金融机构是宏观审慎监管的重要任务.采用2010年至2019年中国32家上市金融机构数据以及宏观特征变量,通过TENET模型构建尾部风险溢出网络以度量金融机构关联性,并引入公司规模、杠杆和流动性指标,基于改进的PageRank算法提出网络-市场-账面相结合的系统性风险贡献测度思想,具体从系统整体、部门行业、机构个体三个层面对网络关联性展开实证分析.研究结果表明:1)金融系统总体关联性在危机与下行时处于高位水平,尾部风险溢出网络能有效捕捉极端风险事件;2)行业内的关联性水平总体而言高于行业间的关联性水平,但在极端情况下跨行业风险溢出强度会增大;3)银行和保险机构相对证券机构而言对系统性风险的贡献程度更高.

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。

经济政策不确定性冲击下金融风险的跨市场传染

文章将时变溢出指数和复杂网络相结合,从外部冲击视角构建金融市场的波动溢出关联网络,对经济政策不确定性(EPU)冲击下金融风险跨市场传染的路径展开研究。结果表明:我国EPU与金融系统之间存在联动效应,并在风险跨市场传染路径中发挥着重要作用,同时,金融系统中货币市场对其他市场的溢出效应最大,是金融网络的风险中心。分样本研究发现,在全球金融危机期间,EPU与金融市场之间的联动性增强,风险的跨市场传染效应加重,外汇市场和货币市场是风险的输出者,资本市场是风险的承担者。“8·11”汇改后,外汇市场受其他市场的波动溢出效应增大,风险在市场间的传染不再是单向渠道,而是循环式的互动关系,金融风险传染特征呈现跨市场的风险共振。

基于GARCH-CoVaR方法的中国A股行业关联网络风险溢出动态研究

以GARCH-CoVaR分位数计量为基础,通过相对风险溢出值的阈值过滤,构建低度、中度和高度风险溢出邻接矩阵,把风险溢出关联关系嵌入金融网络中,研究了中国资本市场行业间的风险溢出的动态演化。研究结果表明,随着资本市场的发展,A股市场间内部行业关联度加强,各行业的风险溢出效应不断增强;无论牛市、熊市,中度风险溢出网络的关联最强,各行业的溢出传导多集中于中度风险,一旦形成下跌损失风险,牛市传导效应强于熊市;风险溢出影响力最大的行业包括食品饮料、医药生物、综合、通信等行业。建议风险监管应关注风险溢出关联性最强的行业,减弱共振效应对系统风险造成的负面冲击。

金融风险在股票市场的传染效应及联动行为分析

近年来金融危机频发并表现出了易传染性,引起了众多学者的高度关注。以动态条件相关模型研究美欧股市与中、日、韩股市间的时变相关性,并结合内生多重结构突变模型划分危机传染阶段,选用溢出指数模型分析股市间的风险溢出特性;随后,定义股市间相互影响的联动模式并构建不同传染阶段的加权有向网络图分析股市间的联动行为。研究表明:美欧股市对中日韩股市有明显的传染效应,被传染的速度和持续时间均不相同;金融传染和风险溢出展现出一定的不一致性,危机期间日股的风险溢出效应强于美股;传染效应在联动网络中表现为联动模式的高聚类性和高联动性,相比欧债危机,次贷危机时期股市间展现出更强的联动行为;日股与美欧股市在两次危机中均表现出最强的联动性,其所受影响也最大。

基于Copula函数的股票市场风险溢出网络特征研究

为捕捉全球主要股票市场间时变风险溢出的网络结构与特征,识别各国在全球风险溢出中的角色与地位,把握风险溢出的全貌,采用时变Dcc-Garch-Copula-ΔCoVaR模型测度任意两两股票市场间的时变风险溢出,并基于小波多分辨分析提取风险溢出的特征量,构建静态与动态复杂网络进行分析。研究结果发现,时变Dcc-Garch-Copula-ΔCoVaR模型能够较好地捕捉股票市场的风险溢出演化趋势。在全局静态网络中,美国以及部分欧洲地区是风险溢出的中心,欧洲国家的金融风险传染具有明显的非对称性。美国、英国以及中国香港等国家或地区具有“主溢出”效应;中国、新加坡、泰国等发挥“经纪人”作用。动态风险溢出网络的聚类系数与平均路径长度基本呈反向变动,符合小世界特征。

商业银行风险溢出的网络关联效应研究

选取2011~2018中国16家上市银行作为研究对象,利用分位数回归ΔCoVaR模型构建银行风险溢出矩阵,并通过社会网络分析法构建风险溢出关联网络研究银行风险溢出的网络关联效应,研究发现:银行风险溢出具有非对称性和方向性,相对于国有银行,股份制银行和城市发展银行对其它银行风险溢出以及遭受其它银行风险溢出程度更显著;银行风险溢出网络具有"小世界"现象,也具有时变特征,中国系统性金融风险近几年在不断增加;同时银行网络关联度与风险溢出效应呈正比,银行自身财务指标能够影响风险溢出效应,宏观经济状况良好时,银行间的风险溢出程度减少。建议金融监管当局建立健全风险预警和防范体系,关注银行间风险溢出的网络关联性,着重管理风险溢出中占重要地位的银行,防范风险溢出网络关联性上升引发系统风险。

疫情影响下国际体育赛事外溢风险情景推演分析

为提高新冠肺炎(COVID-19)疫情背景下国际体育赛事风险防控能力,梳理疫情发生以来23场国际体育赛事的案例数据,构建以新冠肺炎疫情为风险源的演化网络模型;基于复杂网络理论的出入度、子网节点数、最短路径和平均路径对演化网络模型开展风险分析,找出关键风险事件节点,提出预防措施;通过分析风险链的成灾机制与类型,进一步找出关键风险链,提出断链减灾的对策建议。结果表明:举办地疫情严峻和病毒传播风险上升是演化网络的关键节点;政治关系-舆论循环链破坏性最大,需要推进舆情监测体系建设,加强赛事正面宣传力度。

外汇市场波动的溢出效应与影响因素研究

在人民币汇率双向波动成为常态的背景下,为确保国内金融稳定发展,本文基于TVP-VAR模型的方差分解计算时变波动溢出指数,通过构建金融市场间波动溢出网络,深入探讨外汇市场波动对我国其他金融子市场的风险溢出效应。研究结果表明:外汇市场对其他金融子市场存在显著的时变风险溢出效应,在中美贸易摩擦与新冠疫情等极端事件冲击下,外汇市场的整体风险传染能力显著提升,但外汇市场对其他金融子市场波动的冲击在方向与强度上均表现出不同程度的异质性。进一步,本文探究了外汇市场风险溢出的影响因素,分析结果表明,外汇市场溢出效应受美国加息政策的影响存在不确定性,但整体看敏感性有所下降;汇率制度改革、贸易开放程度提高会增加外汇市场对其他金融子市场的溢出效应;在危机时期经济政策不确定性上升也会增强外汇市场波动的溢出效果。本文的研究结论有利于防范输入性金融风险,对保障中国金融稳定发展具有参考价值。