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[期刊] 世界经济  [作者] 方意  荆中博  吴姬  李政  
非核心负债是银行业系统性风险累积的重要驱动因素,本文将刻画时间维度系统性风险特征的非核心负债指标与刻画机构关联性的尾部依赖技术相结合,得到中国银行业系统性风险度量指标。在捕捉冲击事件有效性方面,本文指标可以捕捉样本期间的4次重大冲击事件,包括2008年国际金融危机、2013年银行业"钱荒"、2015年股市异常波动和2018年中美贸易摩擦;在捕捉规模特征有效性方面,本文指标能够规避传统风险指标中出现的"小机构、大贡献"这种不符合现实的问题;本文提出系统性风险度量领域的安慰剂检验方法,发现本文指标能排除股票市场风险等噪音信息。
[期刊] 南方金融  [作者] 刘志洋   牛亚楠   徐索菲  
金融业气候风险的实质是经济低碳转型中搁浅资产风险的增加导致资产质量下降。运用纽约大学Stern商学院波动率实验室发布的从搁浅资产风险视角计算的全球金融机构气候风险指标,以中国商业银行为样本进行实证研究。研究结果表明:第一,商业银行气候风险越高,其系统性风险贡献度便越大,银行业系统性风险上升;第二,当商业银行信用风险和资产负债率越高时,气候风险对系统性风险的影响程度便越大,资产收益率越高则气候风险对系统性风险的影响越小;第三,商业银行绿色信贷余额存在遮掩效应,遮掩了气候风险增加银行业系统性风险的作用。在全球气候变化的环境下,金融管理部门要推动商业银行加强气候风险管理,建立气候风险管理框架;进一步发展绿色信贷等绿色金融业务,优化资产结构;强化银行业气候风险监测,将气候风险因子纳入宏观审慎政策调控框架。
[期刊] 数理统计与管理  [作者] 张志刚  黄解宇  孙维峰  
银行业系统性风险的本质在于资产头寸的相关性。运用上市银行股票回报率的相关系数来反映银行间资产头寸的相关性,并以之测度银行业系统性风险,结果发现,2007年系统性风险处于较低水平,2008年和2010年系统性风险最高,超过了0.8,其它年份大多在0.7-0.8之间高水平波动。影响系统性风险的因素可分为微观、中观和宏观等因素。实证研究结果表明,银行间资产占总资产的比重以及宏观因素和中观因素对系统性风险具有显著的影响。因此,银行间业务的相互渗透及信贷规模的过度膨胀都有可能对整个经济产生不利的影响,监管机构应推进宏观审慎监管,尽早控制金融行业的系统性风险。
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)  [作者] 丁慧  吴康成  
选取14家上市商业银行2008—2016年的股票日度收益率数据,构建ARMA-GARCH-CoVaR模型,测度各家上市商业银行对整个银行体系的风险贡献程度以及商业银行之间的风险溢出强度。实证结果表明:每家商业银行都存在风险溢出效应,但不同商业银行对系统性风险的贡献程度存在明显差异,商业银行的系统性风险溢出程度与其自身风险水平的相关性较弱。值得注意的是,大型国有商业银行自身风险水平较低,但对银行系统性风险溢出强度最大;不同商业银行之间也存在风险溢出效应,但溢出程度呈现明显的非对称性,国有商业银行、城市商业银行对其关联银行的风险溢出大于股份制商业银行。此外,国内外经济金融形势对我国银行业系统性风险溢出具有重要影响,应将重大经济金融事件纳入到银行系统性风险的动态监测过程中。
[期刊] 新金融  [作者] 赵越  
为了量化利率市场化可能带来的系统性风险,本文构建了一个涵盖利率风险、银行间传染风险和流动性风险的系统性风险量化模型,采用中国129家银行的财务数据,通过拓展的矩阵法对不同冲击下的银行业系统性风险进行了压力测试。研究表明:利率市场化会显著增加中国银行系统的脆弱性,提高银行业的系统性风险水平;利率敏感性缺口较大、规模较小的银行更容易倒闭;重度压力测试下会爆发银行业系统性危机。基于实证结果,本文认为:为规避系统性风险,银行应当严控利率风险、加强产品创新和业务拓展,并且在存放同业资产时,选择同业资产少的银行作为交易对手,防止同业交易过于集中导致系统性风险的积聚。
[期刊] 金融研究  [作者] 李志辉  李源  李政  
金融危机以来,随着国际金融监管组织、各国监管当局和学术界加强系统性风险监测技术的开发和应用,新方法、新技术不断涌现,SCCA是其中具有代表性的方法之一。本文结合我国银行业实际情况,设计了针对SCCA技术关键环节的优化算法,并采用非参数统计方法估计时变相依函数,提出了新的系统性风险监测指标J-VAR。在此基础上,本文动态监测了后危机时代我国银行业系统性风险的演变过程。研究表明,优化后的SCCA技术具有较好的适用性,时变风险相依结构对系统性风险理论和实证研究至关重要。
[期刊] 上海金融  [作者] 冯超  肖兰  
本文构建银行风险指数将KLR模型应用到我国银行业系统性风险预警研究中,从宏观经济指标、银行业脆弱性指标以及系统性风险传染指标三个方面构建指标体系,计算阈值进行检验并预测。检验表明系统性风险预警指数对半年之内的预测结果最佳。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王龑   刘大志  
文章利用中国银行业2011—2022年的季度数据,从轻资产、轻收入、轻资本和轻成本四个维度出发,选取指标构建了中国银行业轻型化指数。进而以上市银行为样本,检验了银行业轻型化转型与系统性风险的关系,结果表明:银行业轻型化转型加剧了系统性风险。机制检验结果表明,轻型化转型加快了各银行的资本周转速度,这会使其在自身资本的承载能力之外过度开展业务,加大风险外溢的可能性,最终导致系统性风险攀升。在现有的以资本充足率为核心的金融监管框架下,轻型化转型会促使银行通过加快资本周转进行“监管套利”,弱化金融严监管政策的风险抑制效果。因此,轻型化趋势下要更加重视双支柱调控的应用,进一步分析发现:随着银行业的轻型化转型,数量型货币政策的风险抑制效果会逐渐降低,价格型货币政策的风险抑制效果则会持续增强;宏观审慎政策可以抑制轻型化转型带来的系统性风险,但部分政策工具并未发挥预期效果。
[期刊] 世界经济  [作者] 范小云  王业东  王道平  
本文基于新闻大数据和机器学习方法研究了中国银行业系统性风险度量方法和预警机制。我们对2000-2019年中国33家知名报纸发布的334万余条新闻,采用文本共现挖掘方法测度中国银行间网络关联,并基于银行共现新闻情绪衡量系统性风险水平。结果发现:在2008年全球金融危机前后,中国银行间关联由“大而少”向“小而多”转变;在全球金融危机和“钱荒”期间,系统性风险明显上升,银行系统重要性普遍提高,银行间关联明显增强。本文还采用机器学习方法中的隐马尔可夫模型识别和预测系统性风险,发现该方法能较好地预警中国银行业的系统性风险。
[期刊] 经济经纬  [作者] 张家臻  刘亚  
以监管者视角,通过时变的Copula-ΔCoVaR模型计算了2011—2016年中国商业银行的系统性风险,从横截面和时间两个维度分析同时期中国银行业系统性风险的特征,并利用面板回归分析其影响因素。研究表明,在截面维度,国有商业银行的系统性风险高于股份制银行和城商行,其中中国工商银行最高;在时间维度,中国工商银行的系统性风险能够较好地反映中国银行业系统性风险的变动,提前3~6个月对银行业风险预警;影响因素上,银行关联度、GDP增长率、杠杆率和不良贷款率对银行业系统性风险的影响显著。建议监管当局采用微观和宏观审慎工具,实施逆周期监管降低银行业的系统性风险水平。
[期刊] 国际金融研究  [作者] 杨勇   方意  
商业银行从事跨境业务会提升自身风险水平。本文基于直接业务关联与间接业务关联构建网络模型,度量2007—2019年跨境借贷业务给银行体系带来的系统性风险水平。本文发现:首先,资产端冲击会带来较高的系统性风险水平,负债端冲击亦不容忽视。其次,从风险生成机理的时间维度来看,间接业务关联性与风险敞口等因素较为重要,杠杆和直接业务关联性等因素影响较弱。从空间维度系统性风险指标来看,系统重要性程度高的银行排名较为稳定,且需要关注2011—2019年系统性风险错配指数逐年上升的趋势。最后,系统性风险与风险敞口之间存在“跨境借贷冲击→系统性风险→跨境借贷冲击”的不利循环机制。
[期刊] 财贸经济  [作者] 蒋海  张锦意  
中国经济进入新常态之后,经济下行压力加大,有效防范系统性金融风险已成为当前经济发展中亟须面对的重大问题。基于此,本文利用中国上市银行2010年8月19日至2017年3月31日的股票交易数据,采用分位数回归和LASSO算法,构建了上市银行尾部风险网络,同时使用滚动时间窗口法,分析了网络的动态关联性和拓扑结构。在此基础上,实证检验了上市银行尾部风险网络的关联性对系统性风险的影响。结果表明,银行尾部风险网络关联性与系统性风险显著正相关。虽然个体银行的尾部风险溢出会降低自身的风险承担水平,但也显著增强了银行网络的关联性,从而提高了系统性风险的整体水平。同时我国上市银行尾部风险网络存在较明显的时变特征,在风险积聚过程和经济下行期间,其关联性显著增强。另外,大型国有银行在整个银行网络中居中心地位,具有较强的尾部风险溢出效应。
[期刊] 经济学(季刊)  [作者] 田正磊  罗荣华  刘阳  
基于中国A股市场2005—2015年的历史数据,本文探讨了股票所处信息网络的结构特征与其系统性尾部风险之间的关系。本文发现在市场极端下跌时,同一网络的基金之间存在信息传递,使得它们的资产组合调整行为更为一致、呈现出集体踩踏的特征,而这种集体踩踏行为的程度会受到特定信息传递机制的影响,进而影响个股的系统性尾部风险。具体表现为个股所处信息网络的集中度越高、密度越小,系统性尾部风险越高。本研究有助于更好地理解中国股票市场极端波动背后的机理。
[期刊] 南方金融  [作者] 荆中博  杨海珍  杨晓光  
银行业系统性风险的度量是有效金融监管的前提条件。本文提出了符合当前中国经济金融特征的银行业系统性风险定义,结合中国金融发展特征,以货币市场压力指数波动率作为中国银行业系统性风险的度量指标,利用1996-2014年的数据进行测算,发现中国银行业系统性风险在1996-2001年间较高,随后呈现下降趋势,2008年国际金融危机后再次趋于上升。在此基础上,运用VAR模型对中国银行业系统性风险的影响因素进行实证检验,发现银行体系自身对风险水平的影响最为重要,而在外部风险来源中,房地产价格风险是较为显著的影响因素。
[期刊] 国际商务(对外经济贸易大学学报)  [作者] 赵丹丹  丁建臣  
采用支持向量机和核主成分分析法构建中国银行业系统性风险预警模型,将预警结果与BP神经网络模型和Logit回归模型的预警结果进行对比,并基于2008年1月~2017年9月的数据,采用SVM预警模型预测2009年1月~2018年9月中国银行业系统性风险水平。研究结果显示:与BP神经网络和Logit回归模型相比,SVM模型具有较高的预警正确率;在不同的阶段中国银行业系统性风险水平呈现出不同的变动趋势。建议中国政府部门和银行业警惕资本市场泡沫增长等隐性风险,不断完善银行业内部系统的风险防控机制,持续强化银行业宏观审慎监管。
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