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。     

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。     

我国股票关联网络拓扑结构与网络弹性关系研究

从复杂网络的视角出发,运用我国沪深A股2002~2012年的数据,建立动态演化的加权股票关联网络,分析网络的拓扑结构特征、网络弹性及其影响因素。研究发现:网络各关联结构指标间存在显著的线性相关关系;股票间的平均价格波动关联性越大,网络越小且呈现出越强的局部聚集性;各关联结构指标与市场走势间具有较强的相关关系;平均聚集系数越大、点强度分布越有序、股票收益率越高及收益率的波动性越小,网络弹性越强、股票间的价格波动关联结构及模式就越稳定。     

基于波动溢出网络的我国金融机构系统重要性

基于波动溢出和网络分析视角,首先利用广义方差分解方法度量金融机构之间波动溢出的方向和强度,分别构建了波动溢出静态和动态网络;然后分析了各金融机构在网络中的承受溢出指数、传播溢出指数和净溢出指数,并以此度量机构的系统重要性;最后运用面板回归计量方法挖掘金融机构系统重要性的影响因素。结果表明:在短期内,我国金融机构的系统重要性是动态变化的。从三个指数角度能够有效地识别我国金融机构在承受风险、传播风险和综合风险方面的系统重要性。不同指数下金融机构系统重要性的影响因素存在明显的差异,但资产规模和市场账面价值是影响金融机构承受风险和传播风险的共同因素。尾部风险损失和换手率是影响金融机构承受风险和综合风险的共同因素。这对于金融机构的系统性风险监管和防范具有重要的现实意义。     

风险信息传播对关联信用风险传染影响的研究

随着经济的全球化和金融市场的快速发展,越来越多的企业、金融机构、政府等信用主体之间存在复杂的关联关系。关联信用风险在关联关系的传导作用下,不断地被复制与传染,危害到市场经济的健康发展乃至整个社会的稳定,关联信用风险已经成为信用风险管理领域内的热点问题。本文结合传染病模型和复杂网络理论,探讨了风险信息传播对关联信用风险传染的影响。研究表明:关联信用风险染强度的阈值与整体和局部风险信息的传播效率均无关,但与关联个体网络结构和感染个体的恢复率有关;当关联信用风险传染趋于稳定时,感染个体的密度与整体和局部风险信息的传播效率均存在显著关系,且相较于整体风险信息,感染个体的密度对局部风险信息更加敏感。     

基于藤copula-CAViaR方法的股市风险溢出效应研究

为准确揭示金融风险溢出效应,建立藤copula-CAViaR模型来估计多元条件联合分布,进而推导CoVaR类风险测度方法.该方法既能刻画多个金融市场间非线性的关联关系,也能描述金融市场间"多对一"的风险溢出效应,主要包括三个步骤:第一,使用CAViaR模型拟合单个金融市场收益的边缘分布特征;第二,运用藤copula方法刻画多个金融市场收益间的关联结构;第三,基于边缘分布特征与关联结构,得到多元条件联合分布并计算CoVaR类风险测度,实现金融风险溢出效应刻画.选取上证综指、标普500和日经225等股指数据进行实证研究,结果表明:相比于发生利好事件,美国和日本股票市场(独立或同时)发生更为严重危机事件对中国股票市场影响更加明显,呈现出"风险分担、收益不共享"的总体格局.     

基于高频交易数据的上海证券市场投资者风险态度实证研究

机会成本和逆向选择成本是影响限价指令提交者行为的主要因素。本文采用2003年7月1日～2004年6月30日上证50成份股高频交易分笔数据检验了我国股票市场收益率的波动、波动率的变化与价差、深度的关系，结果表明在股票市场中，波动越高，价差和深度越大；当波动短期内上升或下降时，价差显著增大，深度有不显著的增大。本文实证结果意味着：投资者在市场上面临机会风险和逆向选择风险，前者体现在股票收益率的波动，后者体现在波动率的变化；价差和深度的变化反映了投资者的风险态度，投资者不仅对股票收益的波动性敏感，对股票收益波动性的变化也有一定的敏感性，本文从微观层次上研究了我国股票市场的风险因素及风险态度。     

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.     

基于无标度网络的关联信用风险传染延迟效应

关联信用风险是现代信用风险管理领域的热点和难点问题.基于复杂网络的平均场理论和传染病模型,研究了在资产关联情景下关联信用主体之间信用风险的传染延迟效应.通过建立基于无标度网络的关联信用风险传染D-SIS模型,分析网络中关联信用主体之间关联信用风险传染的均衡状态.研究表明:关联信用主体之间的资产关联有助于风险分担,从而延缓关联信用风险的爆发;关联信用风险的传染具有延迟效应,且延迟时间越长,关联信用风险的传染强度越强.     

我国股票关联网络弹性与市场运行的互动关系

股票关联网络弹性衡量了股票间价格波动关联模式的稳定性,其与市场运行状态之间密切相关。构建动态演化的中国沪深A股股票关联网络,运用动态熵方法衡量网络弹性。建立了网络弹性与市场运行状态变量之间的向量自回归模型,运用格兰杰因果关系检验及脉冲响应函数,创新性地分析了它们之间的动态相互影响关系。实证研究结果表明,网络弹性是市场指数收益的格兰杰原因,市场指数收益波动是网络弹性的格兰杰原因。网络弹性冲击对于市场指数收益具有较长期的负向影响,市场指数收益波动冲击对于网络弹性具有较长期的正向影响。随着滞后期数的增加,上述影响强度均呈现先增强后减弱的变化规律。     

群体分析视角下能源业系统性风险——基于网络动态分位数回归模型

能源行业作为我国经济的支柱性行业,其稳定健康发展事关国计民生和国家安全。本文以能源行业系统性风险为研究对象,利用DY溢出指数法,从风险溢出角度构建了能源行业间的关联网络,并将其与传统分位数模型相结合,提出了网络动态分位数回归模型,在此基础上,结合多条件CoVaR风险指标,构建了多条件动态CoVaR模型,实现群体视角下系统性风险的度量。以2014年12月30日—2021年7月2日数据为样本,实证分析了中国煤炭、电力、新能源、油气四个主要能源行业对整个能源系统风险的溢出贡献。结果显示：(1)在多个比较指标下,网络动态分位数模型的预测效果显著优于传统无网络的分位数模型;(2)能源行业的系统性风险溢出存在较强的时变特征,平均而言,煤炭和电力行业的风险溢出绝对值(ΔCoVaR)最大,电力和油气行业的风险溢出相对值(%ΔCoVaR)最大;(3)风险规模因素(VaR)对于系统性风险的影响程度大于风险溢出强度;(4)随着处于危机的能源行业数目增多,其对于能源系统的风险溢出绝对值和相对值都呈现上升趋势;(5)不同能源形式间可替代性和可补充性的存在,使得组合风险溢出绝对值明显小于组合内部单个行业风险溢出绝...     

主权风险溢出网络动态特征研究:以“一带一路”国家为例

随着金融市场全球化的逐步深入以及世界各国政治联系的越发紧密,主权风险跨国传染现象得到了现实的印证.在"一带一路"倡议强化本区域国家间政治金融联系的背景下,从主权风险网络化和区域国家集团化视角出发,借鉴基于方差分解的溢出指数方法,考察了"一带一路"沿线国家主权风险溢出网络的节点特征和结构特征,并探究了沿线国家整体以及不同区域国家集团主权风险溢出效应的动态性特征.研究发现:"一带一路"沿线25国主权风险总溢出效应较高,且中东欧区域国家集团在沿线国家主权风险溢出网络中处于主导地位.另外,沿线国家间的整体主权风险溢出效应随时间表现出明显的动态性特征和阶段性特征,中国与东盟集团之间的主权风险溢出效应在任何阶段总是最强的,而中东欧地区是最能代表沿线国家整体主权风险溢出效应变化的区域国家集团.这些发现对于宏观政策制定者、主权债及相关衍生品市场的投资者理解沿线区域主权风险溢出网络的本质特征和内在结构具有重要的指导意义.     

基于多层关联网络的投资组合优化研究EI北大核心CSCDCSSCI

传统的单层网络往往难以全面刻画金融系统的复杂关联性,本文从多层关联网络视角进行投资组合的优化研究.首先构建包含线性关联层、非线性关联层、偏关联层和尾部关联层的股票资产的多层关联网络,然后分析其结构特征并检验投资组合中股票权重与关联网络中节点中心度的相关性,再后据此提出ρ投资策略和低中心度投资策略两种选股方法,最后运用滑窗法模拟动态投资过程并利用Sharpe比率、换手率、交易费用平衡点和alpha值评估投资组合的绩效.实证研究发现:1)各层网络间具有相似性和独特性,股票权重与节点中心度之间是负相关的;2)提出的网络组合回报高于基准组合,且这种高回报不被系统性风险因子暴露或交易费用所抵消;3)低中心度策略的等权重组合表现最好,能够为投资者提供显著高于基准组合的Sharpe比率.     

基于节点标号的Koch网络结构性质研究

针对正多边形Koch分形岛所映射成的Koch网络,根据节点接入网络的时间和位置信息给节点标号。在节点标号的基础上,研究网络的最短路由及计算最短路径长度;并分析网络的主要结构性质,如节点的度、度分布和累积度分布函数,以及网络的聚类系数、平均最短路径长度、度关联函数和介数中心性,得出结构性质的解析解。结果表明,所构建的Koch网络是无标度和小世界的;其聚类系数趋向于比较大的常数值;平均路径长度与网络节点数的对数呈正比关系,度相关函数、点介数和边介数都随节点度的变化而指数变化。     

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。     

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.     

信息双向传播、个体反应对关联信用风险传染的影响

基于嵌入复杂网络的传染病模型,探讨了信息双向传播和个体反应对关联信用风险传染的影响机理。研究表明:关联信用风险的传染阈值与警觉度、救助度和邻居节点数相关,且个体反应对关联信用风险的爆发具有明显的抑制作用;警觉度和救助度均是影响感染个体密度和免疫个体密度的重要因素;警觉度和救助度的强弱会影响关联信用风险的传染规模,对比分析发现"存在关联信用风险"信息对关联信用风险传染规模影响较大,而"如何有效预防关联信用风险"信息只在特定的有效传染率区间,对关联信用风险传染规模产生比较小的影响。     

跨银行与企业部门的系统性风险研究

从风险反馈视角，研究跨银行与企业部门的系统性风险贡献度与传染效应.基于债务排序方法构建了银企系统性风险测度模型，并基于2018年中国银企间借贷数据进行研究.研究结果表明：银行节点在银行层的债务等级小于在企业层的债务等级，而企业节点在企业层的债务等级小于在银行层的债务等级；银企信贷系统中存在少数系统重要性银行和企业，其系统性风险贡献度高；随着银行或企业的信贷规模增大，所对应的总债务等级越高，而且总债务等级与信贷规模呈现非线性特征；随着信贷宽松程度变大，银行与企业的系统性风险贡献度呈现下降特征；在不同信贷宽松政策下，由企业所引发的总信贷损失始终大于银行，而且造成的银企信贷系统崩溃的阈值始终小于银行；信贷政策宽松程度对维持银企信贷系统的稳定性具有积极影响，特别对银行的作用更为显著.     

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。     

银行间流动性风险传染救助策略研究:多层网络与媒体情绪的交叉视角

从多层网络与媒体情绪的交叉视角构建内生性多层银行间流动性网络,进而构建银行间流动性风险传染救助策略模型,并仿真分析媒体情绪与救助策略交互作用下银行间流动性风险传染的演化特征.研究得到的主要结论有:在考虑媒体情绪的多层银行间流动性网络中,择优关联方式更有利于银行间流动性风险发生传染,而随机关联方式则有助于抑制银行间流动性风险大规模传染.但是,在单层银行间流动性网络中与之相反.相对于多层银行间流动性网络,单层银行间流动性网络可能高估实际流动性风险水平而非低估.在多层银行间流动性网络中,不仅能够通过综合调节媒体情绪因素达成大幅降低银行间流动性风险传染的目的,而且能够通过综合调节媒体情绪与救助策略因素实现快速抑制银行间流动性风险大幅传染的效果,同时通过综合调节救助策略因素能够更为有效实现银行间流动性风险快速消亡的目的.