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[期刊] 现代经济探讨
[作者]
梁斯
利用中国2003年10月-2016年9月的数据,选取了包括银行、股票以及外汇市场在内的相关指标进行综合化处理,并使用EGARCH-Co Va R模型测算各市场在给定置信水平下的最大损失以及其对整体市场的风险溢出程度。研究结果发现:(1)股票市场在给定置信水平条件下的损失程度最高,其次为外汇市场以及银行市场。(2)根据Co Va R的计算结果,在给定三个市场最大损失的情况下,整体市场的损失程度存在一定的收敛。(3)ΔCo Va R和%Co Va R的计算结果显示,三个市场对系统性金融风险的溢出程度存在一定的
关键词：
系统性金融风险 CoVaR 风险溢出
[期刊] 金融研究
[作者]
陶玲 朱迎
国际实践表明，系统性金融风险不仅危及金融稳定，更会给宏观经济和社会财富造成巨大损失。在国际金融危机带来的外部风险输入和我国转轨阶段自身周期性和结构性问题叠加的背景下，我国实体经济与金融体系面临的风险上升并逐步显现。如何构建系统性金融风险的监测和度量方法，从而有效地识别、防范和化解风险成为一个重要而紧迫的课题。本论文借鉴国内外最新的研究和实践成果，在国内外现有研究尚不成熟的方面深入探索。论文将系统性金融风险产生的原因归纳为内部和外部两大因素，将传导机制归纳为内部传导和跨境传导，将扩散机制归纳为信贷紧缩机制、流动性紧缩机制和资产价格波动机制。立足我国转轨体制特点和当前系统性金融风险状况，论文提出了．．．
关键词：
系统性金融风险 风险监测 风险度量
[期刊] 财经科学
[作者]
郭娜 祁帆 张宁
国际金融危机以来,系统性金融风险的研究已经成为各国政府和学者关注的重要问题,系统性金融风险不仅会对一国的宏观经济稳定产生重要影响,更可能带来国家福利和社会财富的损失。党的十九大报告中明确提出,要健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的底线。有鉴于此,本文从宏观层面选取了包含宏观经济、货币流动性、外部市场、资产泡沫四个层面的指标体系并运用主成分分析方法构建了分层面和我国宏观总体的系统性风险指数,以此来度量我国金融系统的总体风险水平,并给出了风险形成的原因。研究结果表明,2010年以来我国系统性金融风险一
关键词：
系统性金融风险 风险指数 度量与监测
[期刊] 贵州财经大学学报
[作者]
吕政 刘丽萍
监测系统性金融风险以及识别该风险对货币政策操作效果的影响，对于平衡稳增长与防风险具有重大现实价值。创新性地应用DMA-TVP-FAVAR模型从动态视角搭建中国系统性金融风险指数，并借助MS-VAR模型评估金融风险对价格型货币政策产出效应、价格效应的非线性影响。研究发现：货币市场在中国金融体系中具有重要地位，防范金融风险离不开货币市场平稳运行，银行业、股票市场、房地产业、外汇市场在中国系统性金融风险指数中虽占比有限，但相对重要性上升。中国系统性金融风险具有明显的两区制特征，并且维持高风险区制的持续性更强。在系统性金融风险作用下，价格型工具的操作效果呈现非对称性，金融风险的存在大幅削弱了货币政策有效性，为实现宏观调控目标，中央银行有必要加大货币政策操作力度。研究工作有助于建立起具有中国特色的系统性金融风险应对机制。
[期刊] 统计研究
[作者]
梁洪 李树 王雨
在数字金融快速发展背景下，研究数字金融发展影响货币政策与系统性金融风险的作用机制，具有一定的理论和实践意义。本文运用TVP-VAR-SV模型检验数字金融、货币政策与系统性金融风险的动态关系，分析在数字金融监管强度差异下该动态关系的非对称性，并进一步检验数字金融对经济增长的驱动作用，以及数字金融对宏观风险收益率的冲击效应。研究发现，数字金融的发展加剧系统性金融风险，而紧缩型货币政策有助于抑制系统性金融风险；数字金融的发展显著影响货币政策调控效果，紧缩型货币政策促进数字金融发展；数字金融发展能够有效促进经济增长并提高经济体系单位风险效益。进一步，本文从规范数字金融市场发展，优化货币政策传导机制和强化数字金融市场投资者教育等方面给出政策建议。
关键词：
数字金融 货币政策 系统性金融风险
[期刊] 财经论丛
[作者]
王培辉 袁薇
本文结合未定权益分析法和动态因子copula模型研究了2008年1月至2016年3月我国金融机构系统性风险。研究结果表明:(1)基于未定权益分析法计算的信用价差指标较好地揭示了单一金融机构违约风险动态变化,次贷危机期间较高,2015年以来再次升高,具体来看,证券公司最高,保险公司和信托公司居中,银行最低。(2)基于动态因子copula模型计算的系统性风险指标较好地反映了我国金融机构系统性风险演进,2009年下半年至2014年底系统性风险较高,样本期间内金融机构在系统重要性上没有显著差异。比较发现单一金融机
[期刊] 武汉金融
[作者]
俞树毅 袁治伟
本文在大致阐释金融风险监测与评估内在逻辑关系及区域系统性金融风险内涵的基础上,构建了体现系统性风险特点及与金融监管不同层次分工的金融风险监测指标体系,并从三个层次就系统性金融风险的测度方法进行探讨,最后尝试运用VAR(向量自回归)模型就宏观经济运行的一些关键变量对银行业系统性风险的影响进行了实证分析。
关键词：
系统性金融风险 风险监测 VAR
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
毛建林 张红伟
本文运用CCA模型方法,对2007年一季度到2013年三季度我国整个银行体系的系统性金融风险进行了实证研究。结果表明,国际金融危机、国内财政货币政策的"救市"刺激、监管政策对银行体系系统性金融风险具有显著影响。自2012年三季度开始我国银行体系系统性金融风险呈现逐步增大的运行态势,直到2013年三季度并没有发生趋势性的改变,提示应高度重视银行体系的系统性金融风险,并采取有效举措进行管理。
[期刊] 中国金融
[作者]
王靖国
本轮国际金融危机的爆发和持续蔓延表明,以保证单个金融机构稳健经营为目标的微观审慎监管不能有效维护金融稳定,在防范系统性金融风险方面存在重大缺陷。当前,加强对系统性金融风险的监测和防范,建立健全逆周期的金融宏观审慎管理制度框架已经成为国际金融组织和各国高度关注的内容和改革的重点。
[期刊] 金融与经济
[作者]
陈敏 张乐乐
基于国内金融供给侧结构性改革的背景,构建SV-TVP-VAR模型对我国信用扩张、资产价格和系统性金融风险的动态关系进行研究。实证研究发现:首先,信用扩张会促进股价上涨,股价上涨会遏制系统性金融风险;其次,信用扩张会助推房地产价格上涨,房价的上涨会提升系统性金融风险;最后,信用扩张对系统性金融风险的促进作用较强。且与房价对系统性金融风险的影响正相关。
关键词：
信用扩张 股价 房价 系统性金融风险
[期刊] 武汉金融
[作者]
刘丽娟 江红莉
居民杠杆率过快攀升与系统性金融风险之间是否存在关联已引起广泛的社会关注。本文基于货币、股票、债券、外汇市场数据测度我国系统性金融风险,建立非线性MS-VAR模型探究我国居民杠杆率与系统性金融风险间是否存在时变动态关联。研究结果表明:金融危机后我国居民杠杆率与系统性金融风险之间存在明显的两区制"棘轮效应";居民杠杆率和系统性金融风险都对自身具有粘性;居民杠杆率与系统性金融风险间存在由负转正的时变动态关联,并且风险释放期的关联程度显著大于风险累积期;居民杠杆率对系统性金融风险的影响显著,而系统性金融风险对居民杠杆率的影响甚微。因此,不能简单地将居民部门作为企业、金融部门转移杠杆的对象,需警惕居民杠杆飙升对系统性金融风险的诱发影响。
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔静
文章以CoVaR方法为基础,构建CoES模型,结合我国金融市场的实际,测度我国系统性金融风险。结果表明,一是CoES方法可有效地测度系统性金融风险;二是不同行业的VaR和DCoES值存在差异,银行业对系统性金融风险的贡献最大,房地产和保险次之,多元金融最小;三是各机构的动态DCoES值具有一定趋同性。银行业和房地产行业对系统性风险的影响大致相同。在极端情况下,类金融业对系统性风险的影响较大。
关键词：
CoES VaR CoVaR系统性风险
[期刊] 统计研究
[作者]
杨科 郭亚飞 田凤平
本文基于8个维度的48个基础经济金融变量，运用TVP-FAVAR模型构建系统性金融风险的度量指标，采用广义方差分解法构建系统性金融风险的溢出指数，从静态和动态角度对经济政策不确定性（EPU）冲击下全球16个主要国家的系统性金融风险水平和风险溢出状况展开研究，并运用TVP-VAR模型从金融市场和经济基本面两个层面检验EPU冲击下系统性金融风险的跨市场传染机制。研究发现：系统性金融风险与EPU之间存在双向非对称溢出效应，并以EPU对系统性金融风险的冲击为主，发展中国家系统性金融风险对EPU冲击的反应速度更快、程度更大；EPU冲击下，发达国家是全球系统性金融风险的主要溢出方，发展中国家则是主要的风险接受者，并且这一现象随着全球EPU水平的提升而更加显著；各金融子市场和经济部门受EPU直接冲击的时间和程度存在差异，相互之间的风险溢出效应使得系统性金融风险水平进一步攀升；全球EPU对我国EPU的显著冲击更使得国内经济金融市场受到直接和间接的双重影响，风险净溢入水平也远远大于其他发展中国家。本研究对于应对全球经济政策不确定性冲击、防范化解系统性金融风险具有重要意义。
[期刊] 金融研究
[作者]
何青 钱宗鑫 刘伟
本文综合考虑机构个体风险、联动和传染效应、波动和不稳定性以及流动性与信用等风险因素,采用主成分分析分位数回归法(PCQR)构造出可以全面反映实体经济运行情况的系统性金融风险指数,并对系统性风险影响实体经济的传导途径进行了探究。实证结果表明,该指数能较为准确、有效地预测未来宏观经济冲击的分布情形。系统性金融风险主要通过信贷这一渠道传导至实体部门,进而对宏观经济产生负面影响。依据本文构建的指数,当前中国的系统性金融风险处于中高位,防范和化解系统性风险,保持信贷的稳健,是当前中国宏观经济调控的重要任务。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
党印 苗子清 张涛 冯冬发
大数据为系统性金融风险监测提供了新的数据源,衍生出新的分析方法,为监测系统性金融风险提供了新的视角,并产生了预测效果更好、性能更佳的系统性金融风险预警模型,以更全面的视角考察系统性金融风险的传染情况。系统性金融风险的成因有一些共性因素,也有一些与特定国家相关的国别因素,各类大数据方法模型均有一定的解释和预测力度,不过尚没有统一的普适模型。系统性金融风险传染具有集群效应,并可能跨国传染。未来需要进一步拓展数据源,研判风险成因,与传统统计和计量分析相融合,扩展运用大数据方法。
关键词：
大数据方法 系统性金融风险 监测 预警
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