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[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] 财经理论与实践  [作者] 邹静  王洪卫  
首先运用主成分分析法测算我国商业银行的系统性风险,接着运用突变分析和SVAR模型等计量方法实证互联网金融对我国商业银行系统性风险的影响。结果表明:互联网金融发展影响商业银行系统性风险的路径为:"互联网金融—商业银行的资产负债结构—商业银行的成本收入比—商业银行的系统性风险",且它对银行系统性风险的影响存在"期限结构效应",即互联网金融在短期内会增加我国银行系统性风险,但从中长期来看,对我国银行系统性风险的影响并不大,两者可作为互利共生的事物共同发展。互联网金融的存在对我国金融改革有很好的倒逼作用,能在一定程度上促进金融监管的创新。
[期刊] 财经理论与实践  [作者] 邹静  王洪卫  
首先运用主成分分析法测算我国商业银行的系统性风险,接着运用突变分析和SVAR模型等计量方法实证互联网金融对我国商业银行系统性风险的影响。结果表明:互联网金融发展影响商业银行系统性风险的路径为:"互联网金融—商业银行的资产负债结构—商业银行的成本收入比—商业银行的系统性风险",且它对银行系统性风险的影响存在"期限结构效应",即互联网金融在短期内会增加我国银行系统性风险,但从中长期来看,对我国银行系统性风险的影响并不大,两者可作为互利共生的事物共同发展。互联网金融的存在对我国金融改革有很好的倒逼作用,能在一定
[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] 经济研究  [作者] 杨子晖  李东承  
本文运用最新发展的"去一"分析法(leave-one-out),对中国177家银行在面临外生冲击时所遭受的期望损失进行了1000万次的模拟分析,由此对各类型银行系统性金融风险的贡献度展开深入研究,在此基础上进一步考察了银行的个体风险、传染性风险以及系统性金融风险的影响因素。研究结果表明在中国银行整体系统性金融风险中,传染性风险占比逐年提高,并且由于较高比例传染性风险的存在,仅满足巴塞尔协议III中的资本充足率水平并不足以保证将我国银行违约率控制在0.1%以内;同时,进一步分析表明,股份制商业银行是银行业系统性金融风险的主要诱发者。此外,银行资本的增加能够减少金融机构受到的损失,从而显著降低银行的系统性金融风险;而银行间负债规模和杠杆倍数的提高将加重银行面对外部冲击时的期望损失与风险传染程度,从而显著提高了银行业整体的系统性金融风险。
[期刊] 金融发展研究  [作者] 中国人民银行西安分行课题组  白鹤祥  
本文编制了我国影子银行部门的资产负债表,准确识别我国影子银行规模,分析影子银行基于资产负债表渠道的系统性金融风险传染机制。基于蒙特卡洛模拟构建了以影子银行为中心节点的金融机构间网络模型,得出三种不同集中度金融机构间网络的系统性金融风险损失的VaR和ES值,对我国影子银行违约引发的系统性金融风险进行测度。基于此,划分了"绿色可控区"、"橙色预警区"和"红色风险区"三类级别的系统性风险区间,构建了以影子银行资产规模/GDP为核心,同时考虑经济增速和货币环境的风险预警指标,并以美国次贷危机前后影子银行资产规模占GDP比重作为参照系,得出我国金融业系统性风险预警指标区间值,并据此提出加强对影子银行管理与隔离、做好影子银行风险识别与监测、将影子银行纳入广义宏观审慎管理体系、建立影子银行风险预警和处置机制的政策建议。
[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。
[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
[期刊] 财经问题研究  [作者] 李伟  
进入新世纪后,我国"量""质"双赢的经济增长在一定程度上掩盖了系统性金融风险积累的矛盾,但进入"新常态"后,经济增速的下滑、高质量增长所需要的"去杠杆"压力却加剧了商业银行系统性金融风险的积累,甚至可能在信贷违约率上升后爆发金融机构的信用危机。本文结合目前我国商业银行金融风险生成机制的基本情况进行经验分析,剖析商业银行资产负债期限结构错配等风险表现,进行系统性金融风险诱发因素——经济下滑和房价下跌的由上至下压力测试模拟。结论显示,当我国商业银行主要信贷投放抵押资产——房地产价格这一冲击变量出现30%的下跌时,资本充足率不能达标的商业银行占到模拟受测商业银行总数的一半以上,破坏力远超过经济增速惯性回落,极易引发系统性金融风险。
[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。
[期刊] 金融与经济  [作者] 尹力  刘阳  
本文通过动态面板数据模型,选取了不良贷款率和贷款增长缺口作为银行系统性风险的代理变量,实证研究了银行集中度对我国银行系统性风险的影响。结果发现,利用两个变量得出的结论并不一致,但是利用不良贷款率得出的结论更加具有说服力,通过GMM估计方法发现,我国存在着"集中脆弱性"的现象。最后设计交叉变量分析各省不同经济状况对集中度和银行系统性风险关系的影响,发现银行集中度对银行系统性风险的影响在各个省份是不一样的。本文在一定程度上提供了民营银行进入市场有利于我国银行业稳定的经验证据。
[期刊] 当代经济科学  [作者] 王擎  白雪  牛锋  
本文基于CCA方法测度我国商业银行的个体风险,利用POT-COPulA方法考察危机时期银行间违约相关性的变化,并对商业银行的系统性风险贡献及其影响因素进行实证分析。结果表明:在当前深化金融改革时期,我国商业银行的个体风险急剧攀升;与国有大型商业银行和城市商业银行相比,全国性股份制商业银行的系统性风险溢出效应总体较高;各商业银行的系统性风险贡献呈现明显的时变特征;杠杆率高、盈利能力强和业务复杂程度高的商业银行具有更高的系统性风险贡献。本研究为监管当局根据商业银行的系统性风险制定逆周期的宏观审慎监管政策提供了有益参考。
[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] 中央财经大学学报  [作者] 郭娜  彭玉婷  徐卉杉  
国际金融危机爆发使人们认识到单独的货币政策并不能保障金融稳定,需要配合宏观审慎政策来防范系统性金融风险,党的十九大也提出建立双支柱调控框架,守住不发生系统性风险底线。笔者通过建立DSGE模型,研究了货币政策与宏观审慎政策防范系统性金融风险,维护宏观经济稳定的政策配合及有效性问题。研究结果表明:在技术冲击下,引入"双支柱"政策不仅不会加大经济波动,反而相互配合,进一步改善金融市场体系;在货币政策冲击下,加入宏观审慎政策之后系统性金融风险的波动幅度略有增加;在房价冲击下,采用双支柱调控框架的政策持续性较高,能够有效降低系统性金融风险、实现宏观经济稳定。研究结论对我国双支柱调控政策的有效实施和防范系统性金融风险具有重要政策启示。
[期刊] 经济问题探索  [作者] 王兆成  
本文基于CCA模型,从理论和实证分析了杠杆率对系统性风险传染机制的影响。研究结果表明杠杆率的攀升会导致国民经济各部门风险水平上升,并且会通过股权与债权渠道助推系统性风险在国民经济部门间的传导。具体来说:一是债务杠杆的上升会推升系统性金融风险。二是随着金融市场波动性的上升,同样程度的损失将会对各部门带来更大的冲击。三是当债务杠杆率在宏观网络模型中由较高水平的部门向较低水平的部门进行转移时,两个部门的宏观风险水平呈现出此消彼长的关系,并且整个宏观金融网络会更加稳健。四是增加非金融企业部门的股权融资能够提升宏观金融网络结构的稳定性。
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