有限理性下银行间拆借市场网络的风险传染

银行间拆借市场网络是银行间风险传染的重要渠道，银行主体不同的借贷行为会导致不同的风险传染效果。本文分别针对银行主体在完全理性与有限理性下的借贷行为构建风险传染模型，对比分析网络结构，仿真模拟传染效果。研究结果表明：有限理性下银行间拆借市场网络密度更大，节点间距离更紧密，发生银行间风险传染概率更高；相比于完全理性，有限理性下的拆借交易显著提升了银行间风险传染的广度、深度和速度；系统重要性银行因其资产规模大、同业资产占比低、资本充足率高等特点而具有较强的风险抵御能力和传染能力。在传染的动态比较方面，近几年银行间拆借市场风险传染呈现“U型”趋势。     

基于借贷关联网络的我国银行间市场风险传染

银行间借贷关联网络是银行经营困境或破产倒闭风险传染的重要渠道。基于我国银行间市场的总体借贷数据，首次综合运用最大熵法和最小密度法间接推断银行间借贷关联网络。对比分析两种网络的拓扑结构特征差异，以及两种网络下银行随机倒闭风险的网络间传染路径和程度。综合两种网络下的风险传染结果，分析银行的系统重要性和抗风险能力，并挖掘其影响因素。实证研究结果表明，最小密度法下的银行间借贷关联网络具有实际网络的连接稀疏性、异向连接匹配和无标度度分布等特征；与最大熵法所推断的网络相比，基于最小密度法网络的银行倒闭风险传染范围更广及传染强度更强；银行资产规模越大、坏账准备占不良贷款比例越高，风险传染效应和系统重要性越强、抗风险能力越弱；银行同业拆借率越高，风险传染效应和系统重要性也越强。研究结果有利于对银行实施宏观审慎监管，防范或抑制金融系统性风险。     

网络视角下的金融结构与金融风险传染

基于不同的银行间市场网络结构假设,利用中国银行业数据,使用最大熵方法估计银行间资产负债关系,建立银行间市场网络以研究我国单个银行破产引发的金融风险的传染概率和影响程度,进而通过建立异质性银行的多主体仿真模型研究银行间市场结构和银行资产负债表结构对金融风险传染的影响. 研究结果表明：相比于完全连接网络,中心-边缘的层级网络将增大金融风险传染的范围和程度. 此外,对于银行资产负债表结构而言,所有者权益占比提高将增强金融机构的抗风险能力,降低传染概率,而银行间资产和负债占比提高则会扩大金融风险传染的影响. 这为我国银行业系统风险监管中对金融结构的关注提供了重要启示.     

货币政策、宏观审慎监管与银行系统性风险承担

本文是系统性层面的货币政策风险承担渠道研究.在构建监管当局与商业银行的道德风险理论模型的基础上,本文选取中国上市商业银行为样本,基于CoVaR和CCA方法实证研究了中国货币政策对银行系统性风险承担的影响以及与宏观审慎监管的协调.结果发现:1)宽松的货币政策,宏观审慎政策以及高杠杆会显著提高银行系统性风险承担;2)宏观审慎与货币政策双支柱的"紧紧"组合对降低系统性风险的政策效果比"紧松"组合更优,利率政策对银行杠杆的关注不足,通过紧缩的利率政策去银行杠杆可能无效;3)利用货币政策,宏观审慎政策限制系统性风险在危机时期可能是无效的,对大型银行的效果不明显.     

系统重要性股权质押上市公司的识别——股权质押违约的系统性风险贡献度视角

股权质押风险一旦爆发呈联动效应，影响范围将迅速波及多个市场，极有可能衍生出系统性风险，对整个金融市场和实体经济带来极大危害。本文围绕股权质押违约风险在股票市场和基金市场传染的核心问题，借鉴网络科学研究工具，从关联市场视角下探索股权质押风险跨市场传染的路径和规律。首先描述了股权质押二部图网络的构建方法，利用关联网络的阈值传染模型描述证券市场和基金市场之间股权质押违约风险传染动力学；进一步收集整理2017年底沪深两市A股市场未解压股权质押数据和基金产品持股数据构建了真实的网络；最后，采用蒙特卡洛模拟技术仿真股权质押风险的传染过程，验证清盘抛售概率、平仓价等参数对风险传染范围的影响，计算每一家股权质押上市公司作为风险传染源的系统性风险贡献度，辨识出系统重要性股权质押公司。     

基于不同投资行为的动态银行网络稳定性研究

针对中国同业拆借市场中银行的交易行为相仿、并缺乏对拆借资金有效监管的问题,首先构建多Agent的动态银行网络模型,然后采用计算仿真的方法研究Agent的两种行为下(投资约束行为与未约束行为)银行网络系统的稳定性。结果表明,未加约束的同业拆借行为将导致银行系统的风险增大,并且当由此造成银行系统不稳定时,中央银行试图通过调整存款准备金率提高系统稳定的货币政策难有效果。     

基于Markov-vine copula的我国网贷平台对传统金融机构风险传染效应研究

近年来,网络借贷发展迅速,并且随着互联网技术的运用和网络借贷自身所蕴含的独特风险方式,使得其局部风险更容易蔓延至整个网贷市场,有可能会迅速波及,传染到其他类型的金融市场.本文将Markov区制转换模型和vine copula相结合,用来研究我国网络借贷平台对传统金融机构的动态风险传染效应.研究结果表明:我国网络借贷平台和相应的传统金融机构在不同阶段呈现出不同的"杠杆效应";我国网络借贷平台以及相关的传统金融机构均具有较为明显的区制转换特征;比较三个阶段的情况,网络借贷平台对商业银行的风险传染效应要大于其他的传统金融机构,其次是网络借贷平台对信托业的风险传染效应;在各阶段,网络借贷平台对传统金融机构的风险传染效应不对称,下尾相关系数基本大于上尾相关系数.     

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起来。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。     

银行间网络模型与系统风险的分布式预警策略

通过对真实银行间借贷行为的数学抽象,建立了一个动态的银行间借贷网络模型.利用该模型,在计算机平台上,可以模拟仿真银行间市场.仿真的银行间市场能够展现出银行间资金流动等诸多规律,并能够用于研究银行间的流动性保护以及潜在的风险传染等规律性问题.同时,提出了分布式的银行间风险传染预警策略.利用分布式方法,将每家银行的风险特征映射成银行系统整体风险预警值,能够有效的解决中央预警方式的时滞性问题.仿真实验结果表明,银行的违约和风险传染并不是突发的,而是银行系统的风险累积的结果;分布式预警策略反映了银行系统内风险的累积过程,能够很好地预警银行系统性风险.     

动态内生拆借网络演化的银行系统稳定性

目前针对银行系统稳定性的研究大多在静态给定(外生)的网络结构下,并假设银行资产负债表固定的情况下,研究银行网络系统中银行倒闭传染规律。而现实中的银行网络系统,网络结构是内生(银行动态拆借选择形成的)动态演化的,同时网络中银行的资产负债表也是动态演化的。本文基于银行资产负债表动态演化、储蓄波动动态演化及同业拆借利率动态演化下,构建动态内生拆借网络演化的银行网络系统模型。然后研究内生拆借机制,网络结构、银行异质性及不同参数变动对银行系统稳定性的影响。研究表明:偏好拆借形成的多中心网络结构下的系统更稳定,且偏好网络的网络密度明显低于随机网络;进一步研究发现,异质性银行系统比同质性银行系统稳定性更高;同时,增大银行数量、增加所有者权益比重和提升存款准备金率有利于维护系统稳定性;但增加投资比重并加大存款波动时系统稳定性将遭到破坏。     

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起来。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。     

动态内生拆借网络演化的银行系统稳定性研究

目前针对银行系统稳定性的研究大多在静态给定（外生）的网络结构下，并假设银行资产负债表固定的情况下，研究银行网络系统中银行倒闭传染规律。而现实中的银行网络系统，网络结构是内生（银行动态拆借选择形成的）动态演化的，同时网络中银行的资产负债表也是动态演化的。本文基于银行资产负债表动态演化、储蓄波动动态演化及同业拆借利率动态演化下，构建动态内生拆借网络演化的银行网络系统模型。然后研究内生拆借机制，网络结构、银行异质性及不同参数变动对银行系统稳定性的影响。研究表明:偏好拆借形成的多中心网络结构下的系统更稳定，且偏好网络的网络密度明显低于随机网络；进一步研究发现，异质性银行系统比同质性银行系统稳定性更高；同时，增大银行数量、增加所有者权益比重和提升存款准备金率有利于维护系统稳定性;但增加投资比重并加大存款波动时系统稳定性将遭到破坏。     

银行系统性风险多渠道形成机制及测度研究

考察资不抵债与流动枯竭叠加作用下,银行债务违约、流动性挤兑和资产减值抛售相互渗透、相互强化的系统性风险多渠道形成机制,动态模拟房地产贷款违约冲击下的风险传染演化过程.对2012-2020年我国38家银行进行研究发现:第一,银行体系能充分吸收房地产贷款违约初始冲击,系统性风险主要产生于银行去杠杆行为导致的多渠道风险传染过程中.资产减值抛售对系统性风险影响较大,债务违约和流动性挤兑对系统性风险的贡献较小.第二,资不抵债与流动性枯竭是银行风险传染的主要形式,两者的叠加效应持续放大系统性风险.银行体系流动性枯竭较资不抵债更突出,但前者影响呈下降趋势,后者逐年凸显.第三,系统性风险释放在重度冲击下呈现“即时性”,中度冲击下呈现“延续性”,轻度冲击下呈现“自我恢复”特征.第四,银行体系风险类型趋于复杂化,国有商业银行和股份制商业银行更容易出现流动性枯竭与资不抵债双重风险,且两者脆弱性和风险贡献度更突出;城市商业银行和农村商业银行多表现为双重风险或单一风险.基于研究结论,为我国银行系统性风险防范及金融监管提供政策建议.     

银行间债务违约诱发资产减价出售——基于债务与资产关联的风险叠加传染研究

本文针对银行间债务与外部资产关联两种传染渠道,研究了风险传染的叠加效应.首先,本文构建了包含两种传染机制的研究框架.该研究框架的优势在于,允许两种传染机制同时存在,相互影响,为多种传染机制风险叠加的相关问题提供了一类研究方法.其次,本文提出了一种新的实验设计思路.在相同的基础设置上,独立进行银行间债务违约,减价出售以及同时存在这两种传染机制的三种模拟.这种实验设计完全剔除了两种传染机制的交叉影响,因此可以准确研究两种传染机制的叠加效应.最后,本文进行了三组实验,分析了两种传染机制的叠加效应,研究了资产价格敏感系数,银行间贷款比例对叠加效应的影响.研究结果发现:1)两种传染机制同时存在产生的叠加效应的破坏力远远大于两种传染机制的独立传染破坏力.风险传染的叠加效应是形成银行系统性风险的主要推手.2)资产价格敏感系数对减价出售以及叠加效应的影响具有突变性.在减价出售过程中,随着抛售资产数量增加,价格加速下降,减价出售的风险传染力度不断增大,会导致叠加效应加速放大.在风险传染初期,若能保证充足的流动性,避免减价出售,则能够大大降低银行系统性风险.3)银行间贷款比例变动对债务违约以及叠加效应的影响力有限.与减价出售传染不同,银行间债务违约传染随着传染轮次的增加,初始冲击的损失会不断被违约银行的权益所吸收,传染损失会逐渐衰退.     

基于避险行为的银行间网络系统性风险传染研究

建立了一个基于避险行为的银行间网络模型,研究了异质性网络结构和异质性银行资产条件下流动性囤积避险行为、折价出售避险行为以及避险行为叠加对系统性风险传染的影响。结果表明,流动性囤积在初始阶段减缓了系统性风险传染,折价出售没有延缓系统性风险传染,而避险行为的叠加从整体上加剧了系统性风险传染。考虑避险行为时,异质性网络稳定性强于同质性网络,不考虑避险行为时,同质性的随机网络更加稳定。最后,银行资产异质性对系统性风险传染没有显著影响。     

风险规避下基于价格折扣的双渠道供应链协调

在制造商和零售商都为风险规避类型下,利用均值方差模型研究了双渠道供应链的协调问题,建立了具有风险规避型双渠道供应链的集中式决策与分散式决策的均值方差模型,分析了风险规避度对制造商和零售商的影响。研究发现,风险规避下产品的价格小于风险中性下产品的价格和分散式决策下的价格大于集中式决策的价格,说明了在分散式决策下双渠道供应链系统将失调。为了达到双渠道供应链协调,设计了一种与直销价格相关的价格折扣机制以实现具有风险规避型双渠道供应链系统的协调,论证了所设计的价格折扣协调机制虽然能够增加双渠道供应链和零售商的利润,但是制造商将遭受到损失,而价格折扣和转移支付的组合机制能够使制造商和零售商达到双赢的局面。     

金融生态恢复力视角下系统性风险

尝试将金融恢复力引入金融生态系统可持续发展的研究中,从整体上把握变化中的可持续性和动态稳定。首先构建金融自由化下金融生态系统稳态迁移的"逆水行舟"模型,在其适应性循环中分析金融恢复力与系统性风险的演变,阐述系统性风险的动态内涵并构建恢复力与扰动力交互下的测度指标体系。然后从诱因和抗力两个维度构建4层双通道Elman神经网络模型,与内部金融压力指数进行多元非线性拟合,探讨金融恢复力对系统性风险的制衡关系。实证显示,我国金融恢复力的制衡作用近6个季度呈现相对弱化趋势,系统性风险压力增大。     

多因素耦合下CRT市场信用风险传染的熵空间模型

本文基于熵空间理论,考虑到信用风险转移(credit risk transfer,CRT)中银行和投资者间空间因素对CRT市场信用风险传染的影响,同时加入行业因素、区域金融发展因素以及CRT市场个体因素构建了CRT市场信用风险传染的熵空间模型.通过数值仿真模拟表明,该模型有效刻画了CRT市场上银行与投资者间空间距离和传输能力、银行资产质量与信用风险转移能力、投资者资产规模与风险偏好程度、投资者所处区域的金融发展水平以及银行和投资者所在区域之间金融发展的趋同性等对CRT市场信用风险传染效应的影响及其作用机制,揭示了CRT市场上空间因素与概率之间的显性联系,为空间背景下信用风险传染研究提供了新的思路和理论框架.     

基于小世界网络的企业间关联信用风险传染延迟效应

随着市场经济的深入发展,企业之间的关联性越来越强,关联信用风险已成为现代企业信用风险管理中的热点问题。本文在小世界网络的框架下构建关联信用风险传染模型,提出了"基于企业关联关系的小世界网络"的概念,研究了该网络结构中"非健康"企业的密度与关联信用风险的传染延迟时间及传染概率之间的关系,并通过可视化分析,探讨了关联信用风险传染概率的临界值和"非健康"企业的密度。研究发现,企业之间的资产关联有助于相互分担风险,延缓关联信用风险的爆发;关联信用风险的传染概率受企业的资产关联比和企业间关联个数影响。同时发现,不考虑资产关联比的企业网络低估了关联信用风险的传染概率。     

基于CoES模型的我国金融系统性风险度量

为了更加准确地度量金融系统性风险,预防灾难性金融风险事件发生,本文基于尾部损失的均值提出了一个新的度量系统性风险的方法——CoES模型,相对于传统的CoVaR模型来说,该方法更关注尾部损失的均值而不仅仅是单一分位点上的期望损失,能够更加准确地捕捉系统性风险,为金融系统监管提供更为有效的信息.最后,本文将该方法用于度量2007-2016年间共21个金融机构对我国金融市场系统性风险的贡献.研究结果发现:1)CoVaR模型可能低估了金融机构的系统性风险;2)当银行行业受到冲击时,其对整个金融系统造成的风险最大,其次是保险,房地产和多元金融行业;3)在银行行业中,对系统性风险贡献最大的当属工商银行和中国银行,应对其进行重点监管;4)相对于银行和房地产行业,保险行业和多元金融行业自身的VaR值较高,但对金融系统性风险的贡献较低,因此应注意对其自身风险的管理.