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[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
曹晓飞 赵芬芬 万月亮
房地产风险是系统性金融风险的重要来源,系统性金融风险的防控必须从其源头上进行重点风险监管。文章通过GPD模型刻画了房地产市场和金融市场的边际损失分布,使用GPD-Copula模型分析了房地产市场和金融市场的相依性,使用Copula-CoVaR模型度量了在不同分位数点下房地产价格波动的系统性金融风险。结果表明,BB7 Copula函数最能反映房地产市场和金融市场的相依结构特征,且房地产市场和金融市场存在较强的相依性,两个市场之间的尾部存在上尾相依性大于下尾相依性的非对称效应。同时,随着分位数点的增大,系统性金融风险随之减少。最后,相关的系统性金融风险防控需要考虑财政货币政策与宏观审慎监管的联动协调、完善应急处理机制以及平衡金融科技创新与金融风险的关系,以此为金融监管部门提供有益借鉴。
[期刊] 南方经济
[作者]
徐荣 郭娜 李金鑫 何龄童
2016年开始,我国房地产价格快速攀升,鉴于房地产市场与金融市场的密切联系,从而引发了人们对于我国金融风险状况的担忧。文章立足于本轮房价上涨,通过建立基于有向无环图(DAG)的结构向量自回归(SVAR)模型,探讨房价波动对我国系统性金融风险造成的动态影响,实证结果表明房价的大幅上涨是导致我国系统性金融风险积累的重要原因,系统性金融风险在一定程度上脱离实体经济状况而存在,提高利率在短期内确是调控房价和维护金融稳定的重要手段,然而长期调控效果逐渐减弱,并据此提出了相应的政策建议。
[期刊] 金融与经济
[作者]
张炜
本文利用系统动力学方法分析商业银行系统性风险和房价波动的内在作用机理,同时使用SCCA方法构建我国商业银行系统性风险评价指标,并在此基础上结合房地产市场及宏观数据,构建SVAR模型。研究发现房价与商业银行系统性风险之间存在双向作用机制,且房价上升初期会降低系统性风险,但后期会造成系统性风险问题。同时群众消费预期对房价及商业银行系统性风险的影响显著,因此政府在调控房价及制定政策时要建立好信息沟通平台,引导群众树立正确的消费投资预期;同时银行也需要加强信息披露,以提高用户对银行的信任。
[期刊] 金融与经济
[作者]
张炜
本文利用系统动力学方法分析商业银行系统性风险和房价波动的内在作用机理,同时使用SCCA方法构建我国商业银行系统性风险评价指标,并在此基础上结合房地产市场及宏观数据,构建SVAR模型。研究发现房价与商业银行系统性风险之间存在双向作用机制,且房价上升初期会降低系统性风险,但后期会造成系统性风险问题。同时群众消费预期对房价及商业银行系统性风险的影响显著,因此政府在调控房价及制定政策时要建立好信息沟通平台,引导群众树立正确的消费投资预期;同时银行也需要加强信息披露,以提高用户对银行的信任。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
郑智勇 何剑 王小腾
杠杆不稳定是系统性金融风险爆发的重要隐患,因而如何进行风险识别在金融动荡时期具有显著意义。为识别杠杆波动对系统性风险的直接影响及可能造成的风险内部溢出效应,首先选择时变参数结构向量自回归模型(SV-TVP-SVAR)识别杠杆波动对系统性风险的冲击效应,并结合中国几次"去杠杆化"政策时点进行补充分析,其次采用时变参数广义预测误差方差分解模型(Tvpdy)对杠杆波动下系统性风险内部溢出关联效应进行动态刻画。研究表明:一方面,杠杆波动对系统性金融风险存在异质性冲击影响,短期效应最为显著。近年来累积的外部市场与货币流动风险对宏观经济与资产泡沫风险起到周期性的抑制作用。其中,"扩内需"去杠杆举措可有效缓释当前存在的宏观经济与外部市场风险,而"防风险"措施则对整体风险的抑制效应较为稳健。另一方面,杠杆波动下系统性风险内部溢出效应明显。各子风险多为风险的净输入者,在经济过热或金融危机等杠杆异常波动时期,溢出效应较为显著。外部市场风险后期有显著抬升的趋势,而宏观经济风险溢出方向由输入向输出转变。
[期刊] 中国经济问题
[作者]
郑智勇 何剑 张梦婷 王心怡
本文基于SV-TVP-VAR模型，对不同微观部门杠杆波动与系统性金融风险各方面的关系进行时变分析。研究发现：(1)不同部门的杠杆波动在短期会滋生系统性金融风险，而长期则会对风险起到缓释作用；(2)系统性金融风险的变动会导致相应领域杠杆水平发生调整，不同部门间存在显著差异；(3)政府重心不同的“去杠杆”举措，会造成风险即期的异质性变动，但风险水平会逐渐回落。因而，当前需灵活制定不同部门的杠杆调控政策，依托宏观审慎监管体系实现结构性“稳杠杆”与防范系统性金融风险的动态平衡。
关键词：
微观部门 差异性杠杆 风险构成
[期刊] 中国社会科学院研究生院学报
[作者]
蔡真
本文首先阐述了当前我国防范系统性金融风险的重大意义,其次从理论视角和我国实际阐明了房地产市场应成为系统性金融风险重要监测领域的原因,并从房地产部门与银行体系的关联性、房地产部门与地方政府债务的关联性以及高房价已形成资本外逃压力三个方面进行了深入分析,说明了我国系统性金融风险与房地产市场存在密切关联。最后,探讨了我国系统性金融风险经由房地产市场传染的三种途径,并提出了由表及里防范该风险的对策建议。
[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
张宝林 潘焕学
影子银行通过房地产泡沫引起系统性金融风险,该机制包括信用生成、抵押品、资产替代和风险传染渠道。实证研究发现,在2003Ⅰ-2012Ⅳ期间内,影子银行在长期内导致房价显著上涨。在引入影子银行和构建金融压力指数的基础上,本文实证测度了中国的系统性金融风险。SVR模型表明,在引入相关内生变量后,房地产泡沫膨胀显著引起了系统性金融风险增加。为此,须强化影子银行监管,切断其信用过度扩张源头,创新其信用监管手段,完善该体系金融安全网建设,全面推进房地产综合调控。
关键词：
房地产泡沫 影子银行体系 系统性金融风险
[期刊] 投资研究
[作者]
李瑞红
一、我国房地产泡沫引起国内国际社会广泛关注2003年以来,我国城市房价连续大幅上涨,以最具代表性的北京、上海、深圳三市为例,2003年三市国土房管局公布的每平方米房屋均价分别为4456元、5881元、5459元,2009年11月,三市房屋成交均价分别为每平方米17810元、19634元、19124元,较2003年分别上涨2.99倍、2.34倍、2.52倍,已超过日本和美国房地产泡沫时期的房价涨幅(日本房价从1986年到1989年涨了两倍,美国房价从2000年至2006年2季度上涨1倍
[期刊] 经济师
[作者]
耿沛
最近这些年,中国的社会经济水平一直在提高,经济体制不断在完善,房地产经济也跟着发展起来。在这个阶段,房地产业已经成为中国国民经济发展的重要产业,为中国国民经济增长做出了重要贡献。然而,房地产业的经济发展过程伴随着不稳定的事实,这不仅对房地产相关经济的发展和稳定产生重大影响,而且对中国金融体系的稳定也有直接影响,不能忽略,在严重的情况下,也影响到中国国民经济的发展。文章从房地产经济学的角度介绍了影响房地产经济波动的主要原因,并介绍了房地产经济波动和金融风险缓解策略。
关键词：
房地产 经济波动 金融风险 防范策略
[期刊] 经济经纬
[作者]
聂英 董娜
近几年来,中国房地产价格的快速上涨,已经超出了居民的可忍受程度。房地产价格严重偏离其均衡价格水平,会对国民经济造成严重的负面影响。笔者首先分析了房地产价格上涨的成因及危害,然后通过指标法、因素回归法和局部均衡法测度了2004年以来中国内陆各地区的房地产价格偏离均衡价格情况,研究发现:2004年~2013年中国房价呈现直线上涨趋势,房价在地区间存在集聚自相关效应。房价高的东部沿海地区比房价低的中西部地区偏离均衡水平程度更加严重。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨建辉 莫瑞君
文章针对近期中国城市房地产市场波段式集中涨跌的剧烈变化,使用条件异方差模型和风险值模型,以广州为例,对房地产价格及风险值进行了研究,得出了相关结论,并提出了建议。
关键词：
城市房地产 价格波动 条件异方差 风险值
[期刊] 经济纵横
[作者]
谢圣远 谢俊明
目前,大多数系统性金融风险成因的研究忽视了其历史特性,缺乏系统的逻辑分析,对其成因的把握不够全面,因而本文构建了历史、理论和实证的逻辑分析框架。从历史上看,通过描述性统计分析发现系统性金融风险爆发前有币值波动现象。从理论上看,币值波动引发银行流动性短缺或清偿能力不足,引发银行挤兑,进而使系统性金融风险有爆发的可能;从金融脆弱性视角看,币值波动引发资本流动和投资速度的变化,进而易引发系统性金融风险。从实证方面看,选取全球26个国家为样本,运用Logit模型进行实证分析,结果表明币值波动导致系统性金融风险发生的概率提高。因此,在防范和化解系统性金融风险过程中,应构建逆周期的宏观审慎管理框架、精简货币政策工具、优化货币政策目标,以消除影响币值的不稳定因素,避免币值持续不稳定。
关键词：
币值波动 金融脆弱性 系统性金融风险
[期刊] 当代经济科学
[作者]
郭娜 章倩 周扬
面对处于高位的房地产市场,我国政府开启了新一轮严苛的房地产市场调控,然而房价却出现下行困难的高价格粘性局面,使得我国金融与宏观经济稳定受到威胁。本文构建了包含房地产部门的系统性金融风险内生化DSGE模型,分别考察了在不同房价粘性下,杠杆率等金融变量和宏观经济变量在面对不同外生冲击时的动态响应。研究结果表明:技术冲击使房价、产出和通货膨胀等宏观变量呈现正向响应,使系统性金融风险和风险溢价呈现负向响应;紧缩的货币政策冲击使房价和产出等宏观经济变量下降,杠杆率和系统性金融风险水平上升。此外,不同的房价粘性情况下
[期刊] 当代经济科学
[作者]
郭娜 章倩 周扬
面对处于高位的房地产市场,我国政府开启了新一轮严苛的房地产市场调控,然而房价却出现下行困难的高价格粘性局面,使得我国金融与宏观经济稳定受到威胁。本文构建了包含房地产部门的系统性金融风险内生化DSGE模型,分别考察了在不同房价粘性下,杠杆率等金融变量和宏观经济变量在面对不同外生冲击时的动态响应。研究结果表明:技术冲击使房价、产出和通货膨胀等宏观变量呈现正向响应,使系统性金融风险和风险溢价呈现负向响应;紧缩的货币政策冲击使房价和产出等宏观经济变量下降,杠杆率和系统性金融风险水平上升。此外,不同的房价粘性情况下,金融变量和宏观经济变量对外生冲击的响应程度存在差异。高房价粘性情况下偏离稳态的幅度较小,同时高房价粘性的存在会影响货币政策对房地产市场的调控效果。本文研究结论对我国房地产市场有效调控和降低系统性金融风险、实现我国宏观经济稳定具有重要政策启示。
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