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.     

利率走廊熨平市场流动性缺口的作用机制研究

中央银行对市场流动性的管理越来越成为货币政策执行的重要内容.文章将商业银行的资产负债业务、同业拆放行为和中央银行的流动性投放,纳入到一个中央银行和两个非对称商业银行的三方演化博弈模型,为分析央行构建利率走廊,完善配套合格抵押品制度如何抚平流动性缺口提供了一个理论框架.研究发现:当净拆入银行的流动性资产比重过高时,货币市场上的净拆出银行为保证自身不出现流动性风险,更容易竞相囤积流动性,对净拆入银行发起挤兑,诱发流动性风险;净拆出银行的异质性程度越低,单个商业银行挤兑的预期越强烈,越容易引发羊群效应,加剧流动性风险;配合利率走廊的合格抵押品制度,能够有效降低金融市场对多余流动性的囤积需求.     

考虑网络结构的影子银行与银行系统稳定性研究北大核心CSCD

为探讨网络结构与影子银行对银行系统性风险的影响,基于复杂网络和演变的资产负债表模型,引入影子银行,构建考虑不同银行间网络结构的动态银行间网络系统模型。研究结果表明,影子银行是风险传染的主要载体,带有影子银行的银行系统性风险较高且其与银行间网络结构密切相关;相对集中的无标度和小世界网络更容易传播风险,分散的随机网络可以缓解风险传染,但过强的外部冲击会使缓解作用失效。     

信用和流动风险冲击下的中国银行业传染分析

银行业信用风险冲击和传染是金融危机的重要导火索之一,而金融危机的加深导致流动性风险冲击会进一步加剧银行业风险.基于中国资产规模最大的50家代表性银行的同业债权债务关系,通过最大熵方法构建了阈值过滤后的银行业双边同业资产-负债关联网络,进一步在完全网络和"核心-边缘"网络下分别模拟了信用风险单冲击以及信用和流动风险双冲击叠加下的银行业风险传染路径、波及范围和程度.结果发现,第一,从风险易感染程度来看,农村商业银行最高,而大型商业银行最低,从风险破坏程度来看,处于网络中心、资产规模大的银行更强;第二,当信用、流动风险二维冲击时,风险传染效将增强,传染阈值也会相应降低;第三,长周期银行业拆借网络分析发现过滤后的中国银行业网络有明显的核心-边缘结构,当市场从完全网络变为核心-边缘网络时,银行体系抵御风险的能力会有所下降.研究结果不仅可以为商业银行自身的风险管理提供建议,而且可以为监管机构风险监控提供借鉴.     

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.     

基于流动性配置的银行系统性风险研究

本文基于银行负债表构建了反映银行间借贷关系的复杂网络,用模型模拟了银行系统在面对储户提款冲击下,由银行间资金挤兑和投资资产打折出售而引发的流动性短缺危机在银行体系中的传播过程.研究发现银行间借贷网络结构和银行资产变卖时的损失程度在流动性短缺危机传染中起着关键作用.其中,银行间借贷网络的连通性一方面有抑制风险传播的作用,同时也蕴藏了风险在银行体系中扩散和传播的可能.     

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。     

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.     

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。     

Systemic Risk Contagion of Interbank Network Based on Risk-Averse Behaviors北大核心CSCD

We build an interbank network model based on risk-averse behaviors. On a heterogeneous network structure, we explore the relationship between risk-averse behaviors of banks and systemic risk contagion, specifically, liquidity hoarding, fire sales behaviors and the composition of risk-averse behaviors. The simulation results show that liquidity hoarding behaviors mitigate systemic risk contagion at early stage, fire sales behaviors have little effect on mitigating systemic risk contagion and the composition of risk-averse behaviors exacerbate the systemic risk contagion. Heterogeneous network is more robust than the homogenous network if risk-averse behaviors exist, otherwise the homogeneous network is more stable. Furthermore, bank asset heterogeneity has no significant effect on systemic risk contagion. © 2017, The Journal of Agency of Complex Systems and Complexity Science. All right reserved.     

金融业系统性风险度量——基于尾部依赖视角

根据系统性风险定义,从时间和空间两个维度出发,利用尾部依赖来对系统性风险进行度量. 实证分析结果表明,银行业、证券业以及保险业存在系统性风险,且银行业、证券业以及保险业系统性风险呈现出了共性：经济下行时期系统性风险大于经济上行时期系统性风险. 进一步,本文分别对银行业、证券业以及保险业系统性风险存在的原因展开分析,并从系统流动性、杠杆率和公允价值计量对经济下行系统性风险增强提供了解释,认为流动性风险传导是引发系统性风险的重要原因. 基于此,对金融业体系建立动态拨备制度提供了佐证.     

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.     

复杂金融网络中的系统性风险与流动性救助:基于不同网络拓扑结构的研究

以支付结算网络为例,通过构建复杂网络中的流动性循环模型,基于仿真模拟研究了不同网络拓扑结构和不同风险场景下的系统性风险与流动性救助问题.研究发现:1)网络拓扑结构对系统稳健性有显著影响,系统呈现出"稳健而脆弱"的特点,即网络节点间差异越小、相互连接越紧密,系统性风险发生的概率越小,但风险一旦形成,则后果更为严重;2)由于系统性风险的程度与系统流动性正缺口规模呈现线性正相关关系,在进行流动性救助时,基于节点流动性正缺口的救助资金配置方案均不劣于平均分配或基于冲击规模分配的方案,但在不同网络拓扑结构下,方案间的差异程度存在显著差异;3)在基于节点流动性正缺口的配置方案下,网络拓扑结构对不同救助顺序的效果也存在影响,但仅在网络节点间差异较大且中等救助规模下,影响才是显著的.     

股票市场相变假说下的股市流动性产生机理

在总结相关文献的基础上,对流动性产生的机理进行了分析。在卖空限制约束条件下,从股票市场相变假说的角度,研究了股票市场投资人群的市场情绪与股票市场的流动性强弱之间的关系。结果表明,股票市场流动性的强弱是由股票市场上噪声交易者的市场情绪决定的。针对中国证券市场提出了一些政策性建议。     

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...     

Credit risk transfer in SME loan guarantee networks

Joint loan guarantee contracts and mutual guarantee contracts among SMEs form the basis of SME guarantee networks. The expansion of these networks increases the fragility of a financial system as a result of the regional and industrial risk contagion embedded within them. By providing a theoretical framework of a loan guarantee network, a method is proposed for calculating the amount of risk spillover caused by loan guarantees taking the perspective of the entire network. In addition, the route of risk contagion in guarantee networks is analyzed, revealing that when default risk shocks occur, risk contagion travels along the nodes not once but for several rounds and that the risk control of one firm cannot prevent these systemic risks. Therefore, a risk control scheme is designed based on the location and importance of firms in the network. Using data from a real guarantee network, we demonstrate that identifying the node locations of firms’ in the guarantee network (including the coritivity and closeness of the firm) can help in understanding risk contagion mechanisms and preventing systemic credit risk before a crisis occurs.