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[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
温博慧 柳欣
本文从资产价格波动与金融系统性风险关系的角度梳理了金融系统性风险产生的原因与传导机制。随着金融市场规模逐渐扩大,对金融系统性风险产生原因的解释可归结为资产价格波动。现有研究成果显示,资产价格波动对金融系统性风险的传导可分为抵押品价值—信贷渠道、资本金—信贷渠道和流动性—信贷渠道三种途径。在对传导机制的研究中应更重视资本金的变动,以及利润流量在受资产价格变动影响后对资本金等存量产生的进一步影响。国内学者更需重视由资产价格波动引发我国金融系统性风险的可能性,并拓展相关问题的研究。
关键词：
资产价格 金融系统性风险 传导机制
[期刊] 国际金融研究
[作者]
毛泽盛 王元
本文基于1991-2013年年度数据,通过构建风险预警模型对我国金融系统性风险进行测度,并运用Beveridge-Nelson数据处理技术对信贷规模进行分解,提取周期成分和随机趋势成分,在此基础上进行实证分析。结果发现:(1)我国金融系统性风险与信贷周期成分呈反向变动关系,而与随机趋势成分呈同向变动关系;(2)信贷波动对金融系统性风险的影响主要来源于信贷随机成分的波动,信贷扩张会显著提升金融系统性风险。
[期刊] 金融与经济
[作者]
王书斌 王雅俊
本文从资产价格波动的视角,通过对不同市场中银行资产价格变动的分析,构建相应资产价格模型,阐述银行系统性风险的传染机制理论。并采用动态面板数据模型对中国2006～2009年的数据进行检验,得出结论:银行不良资产是影响银行系统性风险的重要因素,不良资产的增加导致银行贷款规模下降。本文的研究,对进一步理解银行系统性风险传染的微观基础,防范和抑制系统性风险传染,减少银行业损失具有一定的理论和现实意义。
关键词：
系统性风险 微观视角 面板数据
[期刊] 价格月刊
[作者]
张颖 李佳彧
全球范围内，国际大宗商品价格一直受到不同国家和地区高度关注。近年来，受复杂多变的国际环境影响，全球大宗商品价格出现异常波动。这一情况对中国金融市场产生了重大影响。围绕大宗商品的内涵和特点、大宗商品价格波动等问题进行解读，分析大宗商品价格波动对金融市场所产生的影响。以中国金融市场为研究对象，分析中国经济与金融市场的特点及全球大宗商品价格异常波动的影响机制、系统性风险影响。结合现实情况，从优化价格管理体制及方式、严密监控管理大宗商品价格波动等方面出发，有效防范全球大宗商品价格异常波动产生的中国金融市场系统性风险。
[期刊] 价格月刊
[作者]
俞仕龙 尹玉晗 刘立峰
全球大宗商品价格异常波动会影响中国金融市场的稳定，加大系统性风险。在此背景下，建立有效的金融市场系统性风险防范机制尤为重要。首先，分析了全球大宗商品价格现状，从供需关系、国际政治经济因素、货币政策方面探讨了引发其波动的主要原因，并深入研究了全球大宗商品价格异常波动对中国金融市场系统性风险带来的影响。其次，围绕政策调控、金融机构风险管理和监管，分析了中国金融市场系统性风险的防范机制。最后，从完善政策调控体系、加强金融机构风险管理和监管等方面提出了优化措施，以有效应对全球大宗商品价格异常波动，提高中国金融市场系统性风险防范能力。
关键词：
大宗商品价格 中国金融市场 系统性风险
[期刊] 云南财经大学学报
[作者]
赖娟
实证分析表明:加入WTO后,风险在中国实体经济与金融部门之间传导的可能性增强,在银行与资本市场之间传导的可能性下降。实体经济的冲击对金融体系产生越来越大的影响,而金融体系的冲击在短期内对实体经济产生较大的影响,长期内影响减弱。汇率冲击对信贷的影响是短暂的,对上海证券市场的影响较小,对深圳证券市场的影响较大。信贷冲击对外汇市场和证券市场的影响都较大并且持久。上海证券市场的冲击对信贷和外汇市场均有较强影响,而且影响有扩大的趋势。深圳证券市场的冲击对信贷和外汇市场几乎没有影响。
关键词：
金融系统性风险 传导机制 VEC模型
[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] 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] 金融理论与实践
[作者]
江红莉 刘丽娟 程思婧
"双支柱"调控框架下深化金融改革,健全金融监管体系,防止发生系统性金融风险已是我国金融工作的重要主题。通过系统性地梳理国内外有关系统性金融风险的文献研究,对系统性金融风险的内涵特征、形成原因、测度方法、传导机制等进行归纳述评,指出学术界在系统性金融风险研究领域已取得的成果以及不足。最后,结合我国金融发展事实对未来系统性金融风险的研究方向以及研究重点做出展望。
[期刊] 金融论坛
[作者]
邹静 袁祖应 童中文
本文基于2000年1月至2015年4月的银行与经济月度数据,研究政府干预、资产价格波动与银行系统性风险三者之间的关系。结果表明:股价波动是房价波动的格兰杰原因,而房价波动不是股价波动的格兰杰原因;政府干预与房价波动互为格兰杰原因;政府对房价的干预在短期内导致房价上升,房价上升进一步使政府采取更为宽松的干预政策;房价容易引发资产价格泡沫,进而引发银行系统性风险。
[期刊] 税务与经济
[作者]
谭政勋 侯喆
资产价格波动尤其是房价波动,是美国次贷危机爆发的导火索,金融创新作为原因之一,也受到越来越多的关注。关于金融不稳定的内生理论从本质上可以归结于资产价格的波动;资产价格波动通过金融创新、流动性、银行资本金的变动、银行信贷渠道以及微观主体行为五个方面影响金融稳定,构成了资产价格波动影响金融稳定的传导机制。
[期刊] 南方金融
[作者]
谭政勋 侯喆
资产价格波动尤其是房价波动,是美国次贷危机爆发的导火索,金融创新作为危机产生的原因之一,也得到越来越多的关注。本文首先指出,关于金融不稳定的内生理论从本质上可以归结为资产价格的波动;然后从金融创新、流动性、银行资本金的变动、银行信贷渠道以及微观主体行为五个方面阐述了资产价格波动对金融稳定的影响,最后提出了研究建议。
[期刊] 南方金融
[作者]
朱小黄 孙伟 王丹 陈洁莹
近年来,国际金融危机的爆发使系统性金融风险在全球风险治理中愈来愈受到关注和重视。本文采用综合指数法测度我国国民经济五部门及综合系统性风险,并运用拐点理论的分析方法揭示系统性金融风险的动态演进路径。理论和实证研究表明,在系统性风险由正常状态到逆向运动的演进路径上,有3个关键拐点:一是系统性风险逆向运动点(A点),此时系统性风险从分散转变为集聚;二是系统性风险集聚点(B点),系统性风险开始在某些经济部门集聚;三是系统性风险演进成为极端情形,即系统性危机爆发点(C点)。2005-2018年间,我国系统性风险于2008年超过B点、达到最高值,其后呈现波动性下降态势,从2015年起增长趋势显现,预计2018年将再次超过A点。根据上述研究结果,结合国民经济五部门的风险特征,为有效防范系统性风险、维持经济持续稳定发展,提出如下对策建议:一是控制金融部门不良贷款率,保障银行存款稳定性;二是继续推进实体经济部门去杠杆,促进实体经济稳步、协调发展;三是关注居民部门隐性负债,在提高居民可支配收入的同时优化消费结构;四是推进地方政府财税体制改革,建立健全举债框架,有效发挥财政资金补短板的作用;五是推动落实"一带一路"倡议,保持适度的贸易顺差。
[期刊] 特区经济
[作者]
李娟 张微 李琦
当前各类经济风险交叉传染，装备制造业作为我国双循环背景下实现制造业升级的关键战略产业，其与金融系统间的风险溢出效应备受关注。为探究金融系统与装备制造业间的风险溢出效应的时变特征，本文从波动溢出网络的视角，分析金融系统与装备制造业所组成的风险网络内的风险传染机制。首先，用TVP-VAR模型计算装备制造业细分产业与金融子市场间的风险溢出效应值；其次，以细分产业与子市场为节点，以溢出效应值为连边构建有向加权风险溢出网络，分析网络整体特征变化；最后，分析网络的节点特征变化，探究内在机制。本研究发现，风险系统当中，主导的溢出效应来自装备制造业，向金融系统的股票市场与基金市场风险溢出，且这种溢出效应与经济运行状况成反比。本文的研究结论有助于更好地理解金融系统与装备制造业间的风险传染效应，对监管机构加强审慎监管、企业规避风险具有借鉴意义。
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