基于非线性相依的市场间金融传染度量——测度2015年中国股灾对重要经济体的传染效应

针对真实市场间所具有的非线性、尾部极值相依性及时变性等相依特征,本文以2015年6月中国爆发的股灾为背景,从传染效应的存在性、传染强度、传染方向三个视角深入研究中国股市对日本、美国、韩国三个重要经济体股市的金融传染效应.首先,将极值理论(extreme value theory,EVT)与时变Clayton Copula函数相结合构建时变Clayton Copula-EVT模型,估计下尾极值动态相依系数,并进行统计检验,发现中国股市对日本、美国股市存在风险传染效应,而对韩国股市不存在风险传染效应;进一步地,量化中国股市对日本、美国股市的风险传染强度,发现中国股市对日本、美国股市的传染强度都较大,且中国股市对美国股市的传染强度明显强于其对日本股市的传染强度;最后,利用基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析方法研究中国股市与日本、美国股市之间的风险传染方向,发现股灾后市场间风险传导方向发生了改变,风险主要由中国股市传染至日本、美国股市.上述实证结果为深入研究市场间金融风险传染的非线性相依特征机理提供了有益的参考.     

金融危机对中国证券网络影响的实证研究

以金融危机前和金融危机下两个不同时期对中国证券网络影响进行了实证研究。结果表明:沪深300证券网络权重分布在危机前后并没有太大变化,但在后金融危机时期,股价波动相关系数主要分布在弱相关区域。影响因子的分布是由危机前的普遍偏大变为危机后的普遍偏小。利用最大生成树所构建的中国证券网络和美国S&P500证券网络在金融危机时期网络层次均变得紧凑;度分布涌现出个别度值很大的Hub节点。沪深300相关性网络的最大社团中行业覆盖面较广,一些有利害关系的产业出现在同一社团中;且危机后的最大社团形态与S&P 500经济平稳时较为相似。     

银行资产负债结构对金融风险传染的影响

最近的金融危机显示金融风险传染已经成为引发系统性风险的关键特征.本文致力于研究中国银行业潜在的风险传染规律和特征.首先,采用中国银行业数据,对银行间债务网络进行建模,并在模拟实验中采用了修正的偿还算法.其次,构造了三种网络、设计了四种情景,对银行间债务网络进行模拟实验,研究了银行间借贷比例、资本充足率等因素变化对银行间风险传染的单独影响和混合影响.实验结果表明:1)银行借贷比例超过5%就会引发风险传染.降低银行间借贷比例能够减少银行间的风险传染.2)资本比率保持在一个较高的水平,能够有效防范银行间风险传染.资本比例在6%~8%之间防范风险传染的效果比较明显.3)从网络结构来看,平均度对风险传染有明显影响,影响的规律由初始破产银行数量决定.     

与庄共舞对证券市场的影响分析

针对庄家内幕交易的偏好,从交易动机上加以规避,同时基于贝叶斯信念更新,构建了一个理性预期均衡模型,探讨与庄共舞的逻辑机理及其对市场质量的影响,并且引入信息获取成本,分析信息市场均衡.结论显示价格的信息含量与庄家订单中的噪声负相关,资本成本与庄家的意愿订单和其订单中的噪声负相关,信息市场存在内点均衡和角点均衡两种状态.此外给出了庄家参与交易和市场中存在与庄共舞现象的充分条件.     

中国股市行业间投资者情绪传染效应研究——基于VMD-WA模型

研究不同行业间在不同时间尺度下的投资者情绪传染效应。首先基于VMD-WA模型提取行业投资者情绪的长期趋势项(低频)与短期波动项(高频),然后对行业间情绪的长期趋势项进行脉冲响应分析,以检验行业投资者情绪间的均值溢出效应;对短期波动项建立DCC-GARCH模型,以分析行业情绪间的波动溢出效应。研究结果表明：对行业情绪趋势项而言,当一行业情绪正向变化时,总是对被传染行业的情绪先产生正向传染,一段时间后逆转为负向传染,只有医药行业情绪对信息行业情绪无显著传染效应;对行业情绪波动项而言,行业间情绪传染性在不同时期呈现不同的大小关系,不同类型行业间的情绪传染性的变化趋势不同,发生显著改变时总是伴随着重大事件。     

多重上市股价异常效应的影响因素——来自中国A、B股证券市场的证据

实证检验了多重上市的股价异常效应及其影响因素。结果表明,多重上市的股价异常效应并非市场过度反应的结果,而与A、B股的市场分割、发行价格与原股票价格的差异、上市前后流动性的变化紧密联系。另外,A股市场多重上市的股价异常效应主要表现在招股公告前,B股市场多重上市的股价异常效应则主要表现在招股公告后。从股东构成、时间因素、散户投资者的损失厌恶心理方面探讨了以上不对称反应模式的原因。     

金融危机对中国股市各行业板块间相依结构的影响

利用GARCH-Copula模型探究了2008年世界金融危机对中国股市各行业板块间相依结构的影响。选用沪市各行业板块的股指数据,把时间序列分为危机前和危机后两个时期进行分析。实证结果表明,尽管经验copula显示尾部相依具有非对称性,但依据AIC准则,t-Copula和混合Gumbel Copula相对更适合于拟合序列对间相依结构;各市场间都倾向于联动,且危机后相依性增强。     

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.     

基于羊群效应的银行挤兑和风险传染模型

通过建立一个基于多主体交互的羊群效应模型解释了银行挤兑发生的可能原因。在模型中储户之间的信息交互以及模仿行为产生的羊群效应能够导致银行挤兑的发生。研究表明:不耐心储户的比例、储户决策的自信程度以及储户交互的邻域范围对银行挤兑产生重要影响,同时储户之间不同的交互机制对银行系统稳定性有着重要影响。     

宏观金融指标对证券市场影响的实证研究

证券市场作为一个复杂的经济系统，使用非线性人工智能方法对其进行研究具有显著的优越性。通过将宏观金融数据指标作为输入变量，使用神经网络结合基因搜索算法进行训练与模拟，得出了其对于证券市场影响程度的排序，并验证了证券市场研究中技术分析与基本分析两大流派各自的一些假设与主张。     

金融危机传染渠道与机制研究——以次贷危机为例

通过识别次贷危机传染存在差异, 将美国以外25个国家（地区） 分为显著和未显著受传染两组, 在此基础上构建代表宏观经济基础、贸易、金融、债务、区域渠道的5类一级、16项二级指标, 代入logit二元选择模型论证传染机制. 截面数据模型显示区域、金融和债务渠道显著, 面板数据模型显示贸易和金融渠道显著. 在两模型中, 金融渠道的银行资本资产率指标均显著但符号相反, 表明短期内危机爆发骤烈, 众多资本资产率高的银行也因涉及大规模次级债务、恐慌性挤兑、流动性短缺等破产倒闭, 但长期中这一指标越高, 抵御危机传染的概率越大.     

中国证券市场波动性的实证分析

考虑了中国证券市场的股权分置、企业规模、信息不对称等实际因素,通过对均衡价格中各因素的分析得到了一个波动性模型.实证研究表明,股本规模越小的公司,波动性越大,且股权分置改革将有助降低市场波动性.     

风险投资网络下股价崩盘风险传染效应研究

基于2009年至2021年中国A股上市公司数据,考察股价崩盘风险在风险投资网络中的传染效应.研究发现:当公司与发生股价崩盘风险的公司具有共同的风投联结时,更可能发生股价崩盘风险.机制分析表明,风投网络中的股价崩盘风险主要通过影响信息披露质量和委托代理关系进行传染.进一步分析表明,网络位置会负向调节股价崩盘风险传染效应,且在具有国有背景、内部控制水平低、未聘请四大会计师事务所审计和分析师关注度高的公司中该传染效应更强.研究拓宽了我国风投网络“传染”问题的研究范畴,为降低股价崩盘风险及传染效应提供了新思路.     

中国证券市场异象的持续性检验

梳理了理论界对于市场异象的研究结论,针对市场异象的争议,提出了基于马尔可夫的市场异象持续性检验模型,利用1993～2010年我国A股市场的收益数据,对我国股票市场的价值溢价、规模溢价和动量溢价等市场异象进行实证检验。研究发现,我国A股市场的价值溢价与动量溢价在长期内存在持续性,规模溢价的持续性相对较弱,并且,生存偏差、收益平滑和统计区间对于市场异象的持续性存在不同程度的影响。     

上海证券市场日期效应检验及其有效性的研究

以随机选取的沪市18支典型股票的收益率为样本，通过对任意两类日收益率及其残差的统计分析及其日期效应的研究，结果表明：上海证券市场存在着较为明显的日期效应。这一结果支持了目前学术界关于上海证券市场弱有效性的观点。     

基于MIDAS模型的中国股市对居民消费的影响效应

根据混频数据抽样模型,实证研究了中国股市对居民消费的影响效应,深入讨论了牛市和熊市阶段股市收益和波动对居民消费的影响特征。已有研究都是使用同频数据,多数研究认为股市对居民消费的影响不显著或不稳定。而本文基于混频数据的分析却得出不同的结论:不论是股市收益还是股市波动均对居民消费有着显著的影响效应。通常股市收益对居民消费有正的影响效应且影响持续时间长,而股市波动对居民消费有负的影响效应且持续性很短。股市收益在牛市阶段具有较大的影响;相反,股市波动在熊市阶段具有较大的影响。     

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。     

中国制造业服务化的就业效应影响

随着中国制造业中生产者服务业元素的不断提升,就业结构也发生了重大的改变,利用1995~2010年的投入产出表数据,实证研究了二、三产业融合与服务业就业人口比重以及分行业就业人数变化等变量的关系,研究结果表明,在控制了市场竞争度以及城市化水平等因素后,制造业服务化水平与服务业从业人口比重显著的正相关,但对不同行业就业人口数变化的影响是不均衡的,在此基础上,就制造业服务化提出了相关政策建议。