互联网环境下的理财产品信用价差影响因素研究

互联网理财产品信用价差受到了广泛关注,本文从探究系统性、非系统性和互联网等风险因子所隐含的信息出发,分析各风险因子对互联网理财产品信用价差大小的贡献程度,找出影响信用价差大小的关键因素.其中,互联网金融理财产品的信用价差利用Nelson-Siegel-Svensson模型构建无风险收益序列并结合零波动率价差法计算得到,并根据文献建立了系统性、非系统性和互联网等风险因子体系.实证结果表明,互联网金融发展指数对互联网金融理财产品信用价差存在显著影响;利率期限结构调整的债券市场收益率、银行业景气指数、采购经理人指数、居民消费指数、非系统性债券指数波动率也对互联网金融理财产品信用价差存在显著影响.然而,反映股票市场系统性风险因子的上证综指、非系统性股票波动率、广义货币供应量对互联网金融理财产品信用价差无显著影响.     

基于马尔科夫模型的我国金融系统性风险预警研究

为推动我国金融系统性风险预警研究,在分析金融系统性风险的传导路径、借鉴国际经验的基础上,综合考虑金融系统内外部因素,重构符合我国实际的金融系统性风险预警指标体系,并合成包含资产泡沫、货币危机、外汇市场和其他共四个金融压力指数的金融综合压力指数.选取2001年～2016年历史数据,采用马尔科夫区制转移模型与主成分分析法相结合,对我国金融系统性风险预警进行实证分析.结果表明,该方法有效识别了该时期高风险时间点;预测结果有效验证了我国2017年处于较低的金融系统性风险状态.揭示了房市泡沫调控、银行信贷管理、实体经济管理体系不完善、消费投资需求疲软等问题是引发我国金融系统性危机的隐患.     

金融危机对中国证券市场传染效应的影响

针对交易所债券市场、银行间债券市场和上海股票市场、深圳股票市场四个市场,通过Grarger因果检验分析了金融危机对中国证券市场动态风险传染效应的影响.实证结果发现,无论是债券市场内部和股票市场内部,还是债券市场与股票市场之间,金融危机前市场问的动态风险传染效应总体较弱,而金融危机后市场间的动态风险传染效应明显加强,表明金融危机显著强化了中国债券市场与股票市场动态风险传染效应,关联关系变得更加紧密.     

我国农产品期货市场与其他金融市场的多尺度联动性

在金融一体化与商品金融化的背景下,农产品期货与金融资产之间的相关性显著上升,研究农产品期货市场与其他金融市场的联动性对我国金融风险规制和宏观调控尤为重要.本文在集成经验模态分解的基础上,结合最大互信息系数和转移熵,提出一种两步多尺度联动性分析框架,并在此框架下从不同时间尺度角度深入研究我国农产品期货市场与股票、债券、汇率、能化期货市场间的联动性.研究发现:农产品期货市场与其他金融市场之间的联动性具有多尺度差异性,其与能化期货市场、股票市场之间的联动性较强,且联动性强度在长期成分中最高,但时间尺度越长,农产品期货市场与其他金融市场间的信息传递强度越弱;农产品期货市场在短期和长期接收来自股票市场的净信息,同时在中长期向债券市场和能化期货市场输出净信息,而农产品期货市场仅在汇改后在短期对外汇市场有显著的信息传递效应.     

我国金融市场双向风险的动态测量与实证分析

分别构造动态测量我国外汇市场汇率风险、货币市场流动性风险和股票市场股指风险的压力指数,能够刻画人民币升值与贬值、流动性过剩与短缺、股指暴涨与暴跌的双向风险。在三个市场压力指数的基础上,应用改进的主成分分析法建立了动态测量整体金融市场系统性风险的综合压力指数,从而反映金融市场上行和下行的双向风险。进一步提出了基于滚动时间窗口的高中低三类风险程度的动态判定方法。使用1997年1月至2015年9月我国金融数据实际测量了各市场双向风险出现的类型与程度,并剖析了这一时期金融风险和危机发生的原因及背景事件。金融市场综合压力指数的测量结果表明,2015年9月我国整体金融市场处于下行的高风险,主要受人民币贬值和股指暴跌影响,但整体风险可控。     

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.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...     

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.     

基于DDI模型的企业债券风险认知及驱动因素检验

现有文献在试图统一债券本质风险和债券价格时,忽略了在非有效市场上,投资者的投资依据实际上是其对投资风险的认知。本文通过构建债券价格动态离散强度(DDI)模型,度量反映投资者认知到的风险强度,以此研究我国债券市场投资风险的长期决定因素和短期影响因素。利用我国上市公司债券二级市场交易数据实证表明:企业基本面决定了债券投资的长期风险,宏观经济环境对债券存在显著的短期冲击;我国债券市场规模小,缺乏有效性的特点决定了债券的价格显著受到历史价格和股票市场的影响。     

“一带一路”国家金融风险溢出研究——基于TENET网络方法EI北大核心CSCDCSSCI

随着"一带一路"沿线国家间贸易自由度、金融机构合作水平不断提升,"一带一路"国家间金融市场也在逐步增进融合.研究"一带一路"沿线国家间金融市场风险传染关系对保障地区金融健康发展有重要的现实意义.本文借鉴TENET方法构建"一带一路"沿线国家股票市场极端风险网络,探究极端尾部风险情形下带路沿线国家股票市场间的风险特征,风险传导路径以及演变规律.研究结果表明:"一带一路"沿线国家股票市场的系统性风险具有时变特征,且在经济承压时期呈现上升趋势.从分区域来看,2008年受金融危机影响欧洲地区风险较高,2020年新冠疫情期间亚洲地区风险较高.从具体国家来看,受欧债危机影响较大的希腊,塞浦路斯等国股市风险溢出水平较高.中国在"一带一路"金融风险网络中主要接收外界的金融风险,风险主要来源于以色列、希腊和新加坡等国.本研究能够为"一带一路"沿线国家的宏观政策制定者、跨国金融投资机构进行金融风险监测和防范境外输入性风险提供理论指导.     

经济政策不确定性宏观金融效应的统计测度研究

本文基于Diebold和Yilmaz (2012)提出的溢出指数,研究2006年6月至2018年10月中国、美国和全球经济政策不确定性的宏观金融效应.选取宏观金融的核心领域,分析经济政策不确定性对中国股市、汇率和大宗商品的静态溢出效应及其动态变化,并进一步探讨经济政策不确定性宏观金融效应的空间异质性.本文的主要结论为:第一,比较中国自身和其他经济体的经济政策不确定性效应,中国自身经济政策不确定性的宏观金融效应最强.稳定股票市场,预防外资恶意做空中国股票市场是规避宏观金融效应带来的系统性金融风险的有效手段.第二,经济政策不确定性对中国宏观金融市场的净溢出具有显著的时变特征,且与特殊事件具有很强的关联性.第三,不同国家或地区经济政策不确定性的宏观金融效应空间异质性主要表现在溢出强度和溢出同步性两个方面.     

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.     

波动率风险和波动率风险溢酬:中国的独特现象

本文以美国市场作为对比,运用多种方法深入考察了中国市场的波动率风险和波动率风险溢酬,发现中国市场具有与美国市场不同的异常现象.首先,与美国市场不同,中国股票市场上的波动率风险整体而言并非系统性风险,而是呈现出暴跌时期显著为负,非暴跌时期显著为正的明显时变特征;其次,虽然中国市场的波动率风险是非系统性风险,但期权隐含的波动率风险溢酬却显著为负,这与美国情形不同,也不符合金融原理,可能意味着中国期权价格存在高估.进一步的模拟Buy-Write策略结果证实中国期权价格的确存在持续的系统性高估.     

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。     

P2P网络借贷研究进展

P2P网络借贷(简称P2P网贷)是指通过网络借贷平台在线上开展个人对个人的直接信贷交易模式,已成为企业界和学术界共同关注的前沿主题.系统综述了国内外P2P网贷的研究工作,梳理了P2P网贷的研究现状,发现目前的P2P网贷研究集中在运营模式、交易行为、借贷风险和社会网络等四个方面;分析了我国P2P网贷行业的当前发展困境,并总结了我国P2P网贷的研究现状和不足;在此基础上,结合我国P2P网贷的新问题,提出了适合中国情境的P2P网贷研究的未来方向,包括:社交网络下P2P网贷运营模式与机理、P2P网贷风险评估与预警、P2P网贷投资组合优化、P2P网贷平台绩效评价.     

中国银行间债券市场流动性风险影响因素及其关联性

在世界经济加速一体化的背景下,深刻理解流动性风险的影响因素及各因素间的关联性,是非常具有现实意义的。从国内与国外两个角度对影响债券市场流动性的因素进行研究,试图对这一问题进行全面系统的分析。建立误差修正模型,考虑各个影响因素与债券市场流动性之间的长短期因果关系。研究发现国内货币供给量是目前债券市场流动性的主动力,国际资本市场风险对债券市场流动性具有负面影响,国际主要汇率波动、国际资金成本通过多种途径长期影响我国债券市场流动性,应将其作为债券市场流动性风险管理的重点监测对象。市场回购利率、标普500指数波动性以及日经225指数波动性的变动是市场流动性短期波动的诱因。     

股票-债券投资模型实证研究

利用均值方差MV模型与绝对偏差MAD模型,分别选择股票,国债与企业债,在无摩擦市场与有摩擦市场下构建投资组合的最优策略,并利用国内股票市场与债券市场的数据进行实证分析,比较两种风险模型的投资效果.结果发现:加入债券后,与单纯的选择股票组合相比,投资组合的风险极大的降低,且收益更加稳定.     

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.     

债市和股市波动非对称性

由于在信息冲击下非对称效应的存在,使得金融市场不仅方差存在非对称效应,而且协方差也存在非对称效应。运用加入非对称项的对角VECH(ADAECH)模型,实证研究债券市场与股票市场波动的非对称效应。研究发现,债券市场和股票市场存在显著条件方差非对称效应,而债券市场和股票市场间对同一信息呈反方向变动的协方差非对称效应也在一定程度上显著存在。     

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。     

异常波动中股指期货和现货市场信息传导机制

实证分析了2015年中国股票市场异常波动前后,沪深300股指期货与指数现货市场的动态关系.利用1min高频数据和日数据,构建向量误差修正模型.结果表明,在正常的市场状态中,期货市场对偏离长期均衡关系的反应和调整速度比现货市场反应速度快;但是在2015年股票市场异常波动中,现货价格对偏离长期均衡关系的反应速度更快.此外,利用脉冲响应函数研究变量受到冲击时对系统的动态影响,发现在异常波动市场中,现货价格受自身冲击的影响大于受期货市场冲击的影响.可见,2015年股票市场现货价格的剧烈波动并不是由股指期货交易引起的,本轮市场异常波动的原因不应该归咎于股指期货.