中国金融市场的风险溢出效应研究——基于溢出指数和复杂网络方法

基于信息溢出视角,采用溢出指数和复杂网络方法,从静态和动态角度测度我国金融市场风险溢出的强度和方向,识别危机中的风险中心及演化.研究表明,我国金融系统风险溢出具有波动性、不确定性及不对称性,整体联动能力较强;各市场滞后效应明显;市场受到冲击时接受风险的程度与其对外溢出风险的程度呈相反变动趋势;货币市场尤其是回购市场是金融系统的风险中心,对外风险溢出效应最强,但在危机发生时相对减弱,而金属、股票、房地产等市场在危机时的风险溢出作用显著增强;债券和外汇市场被动接受风险的能力最强.     

我国银行业与房地产业极端风险溢出效应研究

本文通过CoVaR方法,结合GARCH模型和Copula函数,构建GARCH-Copula-CoVaR模型测度了银行与房地产两个行业在极端情况下的风险关联性及风险溢出效应。结果显示,两个行业在极端情况下具有较高的风险关联性,且在市场衰退时期相关性高于市场活跃时期;条件风险值CoVaR显示,两个行业存在双向的风险溢出效应,且风险溢出强度均超过50%,其中房地产的风险溢出性更强。     

人民币NDF市场与新台币NDF市场相关性及风险溢出研究

通过构建二元正态Copula模型和SJC-Copula模型来研究不同时期人民币NDF市场和新台币NDF市场之间的相关性特征和尾部相关性的变化,接着运用CoVaR方法着重分析新台币NDF市场对人民币NDF市场的风险溢出强度.实证结果表明:两个市场在金融危机前期和金融危机时期存在明显正的相关性,只是在金融危机后期特别是2011年之后,随着人民币不断升值的预期,两市场间表现出负相关性;下尾相关程度在金融危机时也明显增强,新台币NDF市场对人民币NDF市场在三个时间段都存在着明显的溢出效应.并且在金融危机时期溢出效应最强.     

基于复杂网络的泛金融市场极端风险溢出效应及其演变研究

本文采用基于GED的ARMA-(T)GARCH-VaR模型,借助风险Granger因果检验方法考察中国泛金融市场9个子市场在5个时期的下行和上行极端风险溢出效应,进而通过有向加权复杂网络刻画各个子市场之间的极端风险溢出演化规律.实证结果表明,子市场间的极端风险溢出效应具有时滞性,在风险溢出网络中越极端的风险传播能力越强、效率越高.下行和上行极端风险溢出效应具有不对称性,在多个时期上行风险的传播能力强于下行风险.极端风险溢出网络在5个时期的中心节点不断变化,但能源子市场始终是主要的上行极端风险溢出的接受者.金融危机过后大宗商品和债券子市场在网络中输送极端风险溢出的能力增强,且它们之间存在显著的极端风险溢出效应.     

金融发展、空间效应与房地产库存——理论解释与实证检验

利用2004～2016年省际面板数据建立空间面板模型,检验了金融发展规模、金融发展结构和金融发展效率对房地产库存的影响。研究结果表明:近年来,我国房地产市场空间关联效应增强,房地产库存全国范围存在显著正空间自相关。金融发展规模对房地产库存的影响不显著,金融发展结构与金融发展效率都对房地产库存的影响显著。其中,金融发展结构与房地产库存正相关,通过空间溢出效应强化这种相关关系。金融发展效率与房地产库存负相关,通过空间溢出效应弱化了对房地产库存的影响。除此之外,进一步考察了房价和市场化指数对房地产库存的影响,发现房价对房地产库存有显著的抑制作用,市场化指数则对房地产库存有显著的促进作用,并都通过空间溢出效应强化了对房地产库存的影响。     

中国金融市场联动特征与系统性风险识别

如何衡量我国金融市场的系统性风险,风险在我国金融市场之间如何传播?构建金融系统性风险的量化监测指标,从而进行风险的识别与预警,成为了一个重要的课题.本文研究了中国股票市场、债券市场、基金市场、商品市场、货币市场和外汇市场之间的长期均衡关系、指数联动特征以及收益溢出关系,分析了我国金融系统的风险传播特征,发现股票市场、债券市场、基金市场和商品市场存在长期协整关系.股票市场和基金影响着其他金融市场.本文认为,我国金融系统性风险的防控重心应放在股票市场和基金市场;继而本文使用滚动时间窗口方法,构建了我国金融系统性风险指数,进行系统性风险的早期识别与预警.本文发现,我国当前的系统性风险总体可控.在对该金融体系的探讨中,进一步加入近年来风险频发的网贷市场,并发现网贷市场对于整个金融系统性风险影响较小.     

基于Copula-ASV-EVT-CoVaR模型的中小板与创业板风险溢出度量研究

本文以条件在险价值(CoVaR)法为基础,结合Copula-ASV-EVT模型分析了我国中小板与创业板市场之间的风险溢出效应.结果表明,中小板与创业板市场之间存在双向风险溢出效应,且中小板市场对创业板市场的风险溢出效应强于创业板市场对中小板市场的风险溢出效应.此外,文章还分析了波动冲击对中小板与创业板的影响.最后,本文为风险监管以及投资者在中小板与创业板之间进行资产配置提供了建议.     

金融系统压力:指数化测度及其溢出效应研究

2008年全球金融危机的爆发及其冲击促使监管者更多的关注全球金融市场的关联网络特征及金融风险在各金融市场间的传导机制.本文基于全球向量自回归模型(GVAR),从关联网络的视角构建了金融压力溢出效应模型,考察信贷市场、资本市场、外汇市场、债券市场和货币市场等五个金融子市场压力在不同国家和市场间的传导及其动态演变.研究结果表明,美国是全球金融市场中金融压力主要溢出者;发达经济体主要通过其资本市场和货币市场影响我国的信贷市场、资本市场和外汇市场,而新兴经济体金融压力则主要影响我国的债券市场和货币市场.资本市场和货币市场是不同国家和金融子市场间金融压力传染的重要路径.2014年以来国际金融市场压力对我国金融市场的影响远高于金融危机时期,且资本市场和外汇市场所受影响更为显著.     

互联网金融与传统金融之间的广义动态风险溢出——基于Copula-ARMA-GARCH-CoVaR的实证研究

选取互联网金融和三大传统金融(银行业、证券业、保险业)的行业指数为代表,构建Copula-ARMR-GARCH-CoVaR模型,从波动性信息提取、联合分布尾部相依结构估计、条件在险价值计算等方面,系统研究新旧四个金融行业之间的广义动态风险溢出效应。结果表明:新旧金融行业间的风险溢出水平随时间而变化,风险从互联网金融向传统金融的传导更为迅速;市场高涨时,互联网金融向传统金融的风险溢出水平显著增大,证券业受力最大且会以更大的力度向互联网金融反向输出风险;市场低迷时,互联网金融向传统金融的风险溢出水平比较平稳,银行业和保险业受力最大,但传统金融的反向风险输出力度较弱。建议构建金融整体风控平台,充分利用新旧金融行业间的风险溢出特征,根据不同市场态势给予严控和激励,保障金融市场平稳健康发展。     

宏观经济冲击、企业杠杆与银行风险

宏观经济冲击引致的风险将通过实体和金融领域之间的联系蔓延至金融体系,本文从理论与实证两个方面对这一过程进行了深入分析.本文首先构建了包含家庭、企业和银行部门的两期一般均衡模型,揭示宏观经济冲击下银企风险的传导和联动;在此基础上,选取了2017-2020年中国上市银行及其借贷关联企业的微观数据作为样本,以新冠肺炎疫情为例,实证检验了宏观经济冲击、企业杠杆与银行风险三者的关系.结果表明:1)企业杠杆增加会显著推升信贷关联银行的风险水平;2)宏观经济冲击会进一步强化企业杠杆上升对银行风险的推升作用;3)宏观经济冲击下企业杠杆增加对银行风险的推升效果存在异质性,在股份制银行、国有企业和大型企业中尤为明显.此外,宏观经济冲击下企业杠杆对银行风险的影响具有非对称性,对银行风险分布的50%及以下分位数存在显著影响且越趋于左尾效果越明显.     

Return and Volatility Spillovers Effects:Study of Asian Emerging Stock Markets

This paper examines the extent of contagion and interdependence across the six Asian emerging countries stock markets(e.g., Bangladesh, China, India, Malaysia, the Philippine, and South Korea) and then try to quantify the extent of the Asian emerging market fluctuations which are described by intra-regional contagion effect. These markets experienced both fast growth and key upheaval during the sample period, and thus, provide potentially rich information on the nature of border market interactions. Using the daily stock market index data from January 2002 to December 2016(breaking the 15 years data set into three sub periods; pre-crisis, crisis, and post crisis periods);particularly make attention to the global financial crisis of 2007~2008. The return and volatility spillovers are modeled through the GARCH(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity),pairwise Granger causality tests, and the forecast error variance decomposition in a generalized VAR(vector auto regression) models. This paper shows that volatility and return spillovers behave very differently over time, during the pre-crisis, crisis, and post crisis periods. Importantly, Asian emerging stock markets interaction is less before the global financial crisis period. The return and volatility spillover indices touch their respective historical peaks during the global financial crisis 2007~2008,however Bangladeshi market faces this condition in 2009~2010.     

The Research on Financing Channels Innovation in Chinese Real Estate Industry

This paper is aimed at designing financing channels in Chinese real estate market. According to the information we grasped, this paper discusses the current and prospective real estate development. Meanwhile, the analysis of the financial channels in this industry and existing problems are made. Finally, this paper referred the successful experiences of some developed countries to conclude that China should cultivate advanced financial market providing as many instruments as possible to disperse current risks in real estate market.     

应用小波分析方法研究沪深股市的溢出效应

应用小波分析方法研究沪深股市的价格和波动性的特征以及两市之间的溢出效应．对沪深股指收益率序列用小波分析作信号分解，分解为高频信号(细节信号)和低频信号(离散逼近信号)．通过比较沪深股市的高频信号之间的关系获知沪深股市之间存在着显著的价格和波动性的溢出效应．深市和沪市之间存在着一定程度的负的价格溢出效应；而深市对沪市存在着正的波动性溢出效应，沪市对深市存在着负的波动性溢出效应，并且波动性溢出效应大于价格溢出效应．     

系统性金融风险再认知

本文将系统性金融风险划分为内生型、外生型和混合型3类,重点讨论内生型系统性金融风险的特征刻画。认为内生型系统性金融风险的发生可归因为一些具有快速膨胀性、超额收益性、无实质进步性和汇聚性等特征的“关键性风险要素”积聚膨胀所导致,进而给出了其演化模型和度量形式。最后,在本文的理论框架下解读了房地产泡沫是我国经济的一类关键性风险要素。     

北京市商品住宅系统动力学模型构建及其在预警中的应用

次贷危机的爆发引起了学术界对房地产风险及预警系统的关注.首先对传统的房地产市场预警方法进行了回顾和分析,然后从系统科学的观点出发通过对商品住宅市场各影响因素的分析构建了北京市商品住宅的系统动力学模型.通过实证仿真研究验证了模型的有效性并利用该模型对不同假设情景下北京市2010年商品住宅市场的主要指标进行了综合模拟预测,为房地产市场综合模拟预警体系提供了一个系统预测方法.     

中国房地产市场与金融市场的Granger因果关系分析

在中国1997到2003年间房地产市场与金融市场的月度数据基础上,建立了两个市场之间相互作用的误差修正模型(ECM模型).通过基于ECM模型的线性Granger因果检验,发现中国房地产市场的发展与金融市场的发展在长期和短期都存在着双向线性因果关系,它们具有一定程度的共生性.     

基于元胞自动机的技术扩散和吸收能力问题研究

旨在通过建立国际技术扩散的复杂系统演化模型和仿真实验分析技术扩散的演化机制和吸收能力对于技术扩散的影响作用.基于技术扩散的微观机制,初步建立基于元胞自动机的国际技术扩散的演化模型.通过对不同初始状态、演化规则的仿真分析,认为企业的吸收能力对于整个经济系统长期的技术扩散和创新起到关键的作用:若没有企业的内部研发,长期的技术扩散不会发生,技术创新率的均衡值趋于零;并且企业吸收能力的提高对于经济系统整体的技术创新具有非线性效应.