复杂金融网络中的风险传染与救助策略——基于中国金融无标度网络上的SIRS模型

本文将传播动力模型SIRS引入到无标度的金融网络中,探讨了模型参数——感染率、治愈率、免疫失效率和网络紧密度对风险传染的影响。理论分析表明:具有无标度性的金融网络中,风险感染总是存在;风险传染会呈现"超调"现象,即感染比例会在短期内超越均衡值;危机中,增强金融机构的治愈能力比预防机构被感染和增强机构免疫能力的效果更好;减小机构之间的紧密性会降低危机的传染程度,但同时也延长了危机持续的时间。通过公开的中国大额支付系统数据,我们近似地构造了具有无标度特征的中国金融网络,并在此基础上进行了风险传染和救助的数值模拟。研究发现:采取救助措施时,多次适量救助是更优的策略,可以大幅降低危机峰值的"超调"现象;救助应该从危机加速度出现转折的时刻开始,从度大的机构逐渐向度小的机构过渡。这一救助思路对于特定网络结构下的系统风险控制具有一定的实践指导意义。

信用风险的GLMMs建模分析

如何精确计量信用风险一直是理论界和实务部门的难点和热点问题。本文使用广义线性混合模型对信用风险进行建模分析,将影响违约概率的可观测因素和不可观测因素分别用固定效应和随机效应表示,根据需要随机效应可扩展为多个因子。研究表明,模型具有较好的延展性,宏观经济变量作为可观测变量无法全部解释违约率的异质性,随机效应可以更好地捕捉违约率的异质性,行业因素对违约概率的影响比宏观经济变量显著。

数字时代的货币竞争及对中国的建议

2022年1月,美联储发布数字美元讨论文件,首次系统阐述了数字美元的经济背景、主要政策考虑及其发行的潜在风险和益处,并征求利益相关方的意见;3月,在乌克兰危机和制裁与反制裁的硝烟中,全球高度关注金融安全和数字资产逃避制裁的可能性。在此背景下,美国总统拜登签署行政命令,其中一个重要内容是呼吁在整个政府范围内紧急关注央行数字货币(CBDC)的研发。