关于金融稳定性评估的实证分析
金融市场波动率模型及实证研究
金融市场波动率模型及实证研究金融市场波动率模型及实证研究一、引言金融市场的波动率一直是学术界和投资者关注的焦点之一。
波动率可以反映金融市场价格的波动性，对于投资组合管理、风险控制和衍生品定价等方面具有重要意义。
因此，研究金融市场波动率模型既是学术研究的热点，也是金融实践的迫切需求。
本文将首先回顾金融市场波动率模型的发展历程，并介绍常见的几种波动率模型及其特点。
然后，通过对实证研究的分析，探讨各类波动率模型在实际应用中的表现与有效性。
最后，针对金融市场波动率模型存在的问题和挑战，提出一些建议和展望。
二、金融市场波动率模型发展历程金融市场波动率模型的发展可以追溯到20世纪60年代，最早的模型是基于随机游走理论的布朗运动模型，即几何布朗运动模型。
该模型假设资产价格在单位时间内符合正态分布，并且波动率是常数。
然而，随后的实证研究发现，实际金融市场的波动率并非恒定，而是呈现时间变化的特征。
在20世纪80年代初，黑色星期一股市崩盘的发生引起了学术界对金融市场波动率的再度关注，此后，一系列的变动波动率模型相继提出。
其中最具代表性的是ARCH模型（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）和GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）。
ARCH模型通过自回归建模捕捉波动率的时间依赖性。
GARCH模型在此基础上进一步引入收益率波动的条件波动和残差序列的自相关性。
这些模型的提出使波动率模型能够更好地刻画金融市场中的异方差性和自相关性。
随着时间的推移，研究者们针对实证观测到的金融市场波动率特性提出了更加复杂的模型。
例如，EGARCH模型（Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model）在GARCH模型的基础上引入了对称性，以更好地解释金融市场中的“杠杆效应”。
数字金融对中国实体经济韧性的影响研究
数字金融对中国实体经济韧性的影响研究目录1. 内容综述 (2)1.1 数字金融的背景及发展 (3)1.2 实体经济韧性的定义与评价指标 (4)1.3 研究目的与意义 (6)2. 文献综述 (6)2.1 数字金融的概念与发展轨迹 (8)2.2 数字金融与实体经济的互动关系 (10)2.3 国内外研究现状与现有理论框架 (11)2.4 经验案例分析 (13)3. 数字金融对中国实体经济韧性的影响分析 (14)3.1 数字金融对实体经济不同产业的影响 (15)3.2 数字金融在促进就业和扩大内需方面的作用 (17)3.3 数字金融对缓解中小企业融资难问题的贡献 (18)3.4 数字金融在提升供应链效率与价值链整合方面的功效 (19)4. 数字金融促进实体经济韧性的机制探讨 (20)4.1 提高资源配置效率 (22)4.2 促进经济增长模式转型 (23)4.3 提升抗风险能力 (24)4.4 优化实体经济的空间布局 (25)5. 案例研究 (26)5.1 数字金融对特定地区或行业实体经济韧性的个案分析 (27)5.2 数字金融减震效能的实证研究 (28)6. 风险与挑战 (31)6.1 数字金融发展过程中的潜在风险 (32)6.2 可能遇到的挑战与约束条件 (34)7. 结论与建议 (35)7.1 研究的总结 (36)7.2 对政策制定者的建议 (37)7.3 对金融机构与企业的策略建议 (39)1. 内容综述数字金融作为现代金融服务的集合体，其迅速发展并普及对全球经济格局产生了深远影响。
特别对于中国这样的实体经济大国而言，数字金融正推动着传统产业的数字化转型，为实体经济的韧性建设注入新的活力和动能。
本研究旨在通过文献综述和案例分析，对数字金融在中国实体经济中角色和功能的机制作出具体分析，全面考察在疫情冲击、全球化挑战等背景下，数字金融是如何增强实体经济对外部冲击的抵御能力、优化资源配置效率、刺激区域经济增长，以及便利中小企业融资等多方面的影响。
构建区域金融稳定评价指标体系实证分析
（ 四）互补性 。区域金融系统内部的关系错综 从宏 观经济因素和金融内在因素两个层面上 复杂 ， 在设计任何一个指标时都要考虑整个系统的 构建 了 １ 个层次 、２ ０ ６ 个子指标 的金融稳定评价体 结构 ， 使指标之间相互联系 、 相互补充 ， 客观 、 面 系 。 全 地反 映 区域 金融 稳定 的变 化状 况 ， 则便 会造 成评 否 第 一层次 一经济总量指标 。主要 由经济发展 价 结果 的失 衡 。 质量的指标构成 。包括经济增长率 、 人均经济增长 （ ） 五 显著性。指标灵敏度要高 ， 指标数值的细 率 、 经济发展占比、 财政收入总量增长率 、 人均财政
三 、 价指 标 的选择 评
８ ， 文 考 ● 荐 譬 暑 篁 要 金融的角度设定指标 。 Ｏ 置 。特 冒
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（ ） 二 准确性 。即数据来源真实可靠 、 数据处理 准确无误 、 评价结论符合实际。 （ ）科学性。应尽可能以现代统计理论为基 三 础， 评价指标体系的设计既要科学合理 、 简单易行 ， 又要 能反映 各 时 尚无明确 的理论 依据支撑 ， 我们在探讨建立评价指标体系时主要基
于以下两点考虑 。 一是对于金融稳定工作 内涵 的把 金融风险的监测与预警要 比风 险产生后 的处 握 。从 其 内涵上 看 ， 金融稳 定 是一种 金融 运行 的状
、
设置区域金 融稳定评价指标体系遵循 的原则
微变化都能直接反映出区域金融稳定的变化情况。 收入增长率 、 财政收入占比、 各项税收增长率 、 人均 二 、 立评价 指标 体 系的依 据 设 税 收增 长率 。
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关于指标权重的确定主要有 “ 德尔菲法（ ｅ Ｄｌ — 第二层次 一 产业结构指标。主要由反映区域 产业结构状况指标构成 。包括第一 、 、 二 三产业 占 ｐｉ、 次 分 析 法 （ｎｌｉａ Ｈｉ ａｃｙ Ｐｏｅｓ ｈ）层 Ａ ａｔ ｌ ｙｃ ｅ ｒｈ ｒｃｓ， ｒ Ｈ） 二项系数加权法 、 比评分法 ” 环 等。其 比， 规模企业 比重 、 民营经济 比率 、 民营企业税 收 简称 Ａ Ｐ、 中比较有代表性 的、较成功的主要有 Ｄ ｌｈ法和 ｅ ｉ ｐ Ｈ 。德尔菲法是邀请数位专家匿名赋值 ， 多次论 第三层次 一 集约化水平指标 。主要 由规模以 Ａ Ｐ 上工业企业经济效益指标构成 。包括规模 以上工 证后求均值。其优点在 于有较高的说服力 ， 论证方
研究所专业知识金融市场的有效性检验方法
研究所专业知识金融市场的有效性检验方法金融市场的有效性是指市场是否能够及时、全面地反映相关信息，以准确决定资产的价值。
研究所专业知识在金融市场中的应用日益重要，而有效性检验方法则成为研究所专业知识的关键环节。
本文将讨论几种常见的研究所专业知识金融市场有效性的检验方法。
一、事件研究法事件研究法是金融学中一种常见的有效性检验方法。
该方法通过观察特定事件对金融市场的影响，以判断市场对于这一事件的反应是否有效。
常用的事件包括企业财务数据发布、政府政策出台等。
研究者可以通过搜集相关数据、构建事件模型以及进行统计检验等步骤，来评估事件对市场的冲击程度和持续影响力。
二、时间序列分析法时间序列分析法通过分析时间序列数据的变动趋势和关联性，来判断金融市场的有效性。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、广义自回归条件异方差模型（GARCH）等。
这些模型能够捕捉金融市场中的波动特征，并帮助研究者判断市场是否能有效地反映相关信息。
三、协整分析法协整分析法用于检验金融市场中多个变量之间的长期关系是否稳定。
例如，研究者可以通过分析股票收益率与利率之间的关系，来判断市场对利率变动的反应是否有效。
协整分析法一般包括单位根检验、协整关系检验等步骤，能够帮助研究者发现金融市场中存在的长期关系，并评估其有效性。
四、面板数据分析法面板数据分析法将交叉时间序列数据和横截面数据结合起来，用于分析金融市场中的相关关系。
通过面板数据模型，研究者可以同时考虑个体特征和时间特征，减少模型误差，提高检验的准确性。
该方法常用于研究市场效率、资产定价等方面，对研究所专业知识的有效性检验有着重要作用。
五、实证研究法实证研究法是一种常见的研究所专业知识金融市场有效性的综合方法。
该方法通过搜集大量的实证数据、构建适当的模型、采用合适的统计方法，并进行充分的实证检验，来评估所研究的金融市场在特定条件下的有效性。
研究者可以根据实际情况，灵活运用各种方法和技术，以获得客观准确的研究结果。
金融风险监测预警模型的实证研究
金融风险监测预警模型的实证研究一、金融风险监测预警模型概述金融风险监测预警模型是一套系统性的工具，旨在通过定量分析和定性判断来识别、评估和预警金融系统中的潜在风险。
这些模型对于维护金融市场的稳定、预防以及保护者利益具有重要意义。
随着金融市场的全球化和复杂化，金融风险监测预警模型的重要性日益凸显。
1.1 金融风险监测预警模型的核心功能金融风险监测预警模型的核心功能包括风险识别、风险评估、风险预警和风险管理。
风险识别是指通过数据分析发现可能影响金融市场稳定的各种因素。
风险评估是对这些风险因素进行量化分析，以确定其对市场可能造成的影响程度。
风险预警则是在风险评估的基础上，对可能发生的金融风险进行预警。
最后，风险管理是根据预警信息采取相应的措施，以减轻或避免风险的影响。
1.2 金融风险监测预警模型的应用领域金融风险监测预警模型的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 银行信贷风险监测：评估银行信贷资产的质量，预警潜在的信用风险。
- 证券市场风险监测：分析波动性，预警市场异常波动和潜在的系统性风险。
- 汇率风险监测：监测汇率波动，评估汇率变动对经济和金融市场的影响。
- 保险业风险监测：评估保险产品的风险暴露，预警保险市场的潜在风险。
二、金融风险监测预警模型的构建构建金融风险监测预警模型是一个多步骤、跨学科的过程，涉及到金融学、统计学、计量经济学等多个领域的知识。
2.1 金融风险监测预警模型的理论基础金融风险监测预警模型的理论基础包括金融市场理论、风险管理理论、行为金融学等。
金融市场理论提供了对市场行为和资产价格波动的基本理解。
风险管理理论则关注如何识别、评估和控制风险。
行为金融学则研究者行为对市场波动的影响。
2.2 金融风险监测预警模型的关键技术金融风险监测预警模型的关键技术包括数据挖掘技术、统计分析技术、计量经济学模型等。
数据挖掘技术用于从大量金融数据中提取有价值的信息。
统计分析技术用于对数据进行描述和推断。
金融稳定评估方法综述邵菲
Value Engineering0引言随着金融危机的爆发，评估金融稳定的重要性日渐凸显，金融稳定备受关注。
然而学术界却并未就金融稳定的内涵和金融稳定的评价方法等问题达成共识。
文章综述了国内外学者和金融从业人员等对于金融稳定定义、内涵及评估方法的研究，并对各评估方法的优缺点进行了分析。
1金融稳定的内涵欧洲央行执行委员会委员认为，金融稳定是指一种状态，即金融体系能够承受冲击且不会在经济中造成支付程序和储蓄转向投资过程的累积性损害[1]。
欧洲央行行长指出，金融稳定是指构成金融体系的主要要素都能平稳地运行[2]。
国际货币基金组织研究员表明，在金融稳定状态下，金融体系应具有如下功能：一是承受各种冲击；二是评估和管理金融风险；三是在各种经济活动中能有效地分配资源。
所谓金融稳定就是要求组成金融体系的三个部分都可以正常的运转起来，主要包括三个方面：融市场、金融机构、金融的基础设施。
三者可以相互促进，相互影响并可以进行正确的评估，同时可以使金融风险得到了防范和化解。
2金融稳定的评估方法维护金融稳定分为监测和分析金融风险，为推动金融改革，我们采取预防、救助和处置措施，评估和判断金融稳定形势，主要包括以下三个内容：第一，根据评估和判断的结果，采取应对措施。
第二，按照有关评估标准和方法，评估和判断有关因素对金融稳定的影响，包括：金融生态环境、金融基础设施、金融市场、金融机构、宏观经济环境等因素。
第三，分析宏观经济环境、金融市场、金融生态环境的具体情况，对金融风险进行监测，密切跟踪，仔细观察其变化趋势。
当评估结果在临界值内，即可以正常运行时，应采取一定的预防措施；当结果接近临界值时，表明金融体系正处于可能失控的状态，应采取警戒援救措施；当结果超出临界值则表明金融体系已处于危机状态，需要采取化解行动，在极端情况下需要危机处理和恢复过程。
2.1国际通用的评估方法2.1.1国际货币基金组织（IMF）与世界银行联合推出的“金融部门评估计划”（FSAP）。
建立旗县区域金融稳定风险防范监测预警体系的实证研究——对赤峰市喀喇沁旗的个案分析
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上ｌ Ｔ业企业 睛况等 ｌ 个指 标 。经济增 长情况包 括 ０ 全社 会 固定 资 产投资 、 新增 固定 资产 投资 、 房地 产 开发 投资 、 品房销售 均价 、 商 社会 消费 品零 售总额 等 ５个指标 。利率监测包括 贷款最 高利率 、 款最 贷 低 利率 、 民间借贷平 均利率等 ３ 指标 。 个 ２ 融机 构 。 ． 金 就旗 （ ） 县 区域 而言 ， 金融 机构 重
比率 、 中长期 贷款 比率 ， 于分析 其资 产负 债 内部 用 结构 、 总体流 动性水 平 和产 生流动 性 风险 的可 能 。 （ ） 测信 贷 资产 质 量 ， 括 不 良贷 款 比例 、 良 ３监 包 不 贷 款 占总资产 比例 ， 分析 其 资产风 险状 况 。 （ ） ４监 测盈 亏额 变化 、 资产 收益 率 、 资本 收益率 和 利息 回 收率 等 ， 分析其 效 益性风 险 。（ ） ５ 对高 风险 法人金 融机 构要 建立 专 门档案 ， 加大 监测 力度 ， 强与银 加 行业 监管 部 门的沟通 ， 切关 注其 风 险变化情 况 。 密
贷 风 险的可 能影 响 。二是监 测地 区 的总体 价格 水 平 和趋 势 ， 括 土地 价 格 、 包 劳动 力价 格 、 消费 价格
（ ） 测指 标体 系建 立的原 则依 据 一 监
１ ． 可操作性原则 。 一是资料 的易得性 ，办法》 《 等 ，分析通货膨胀趋势和价格变动对经济发展和 力 争 大部分 数据 可 以通过相 关报 表或 统计 资料 获 银 行信 贷可 能产 生 的影响 。 三是 重点行 业 监测 。 选 得 ，其他部分数据也能通过到县级相关经济综合 取 对地 区经 济发 展具 有重要 影 响 的行 业 ，分析 行 部 门调 查获 得 ； 是指 标 的可度量 性 ， 二 在对 定量 指 业 发展 前景 和投 资增 长状况 ，特 别是 国家 宏观 政 标 保证 其可 信度 的 同时 ，对 于定 性指 标则 能通 过 策调整对本地 区经 济发展：银行 信贷风险 的影 和 间接赋值或计算而使其量化 ， 从而提升其可用度 。 响 。当然 ， 响区域金 融稳 定 因素很 多 ， 影 如何选 择 ２全面性 原则 。 ． 指所选 的指标 必须具有锈爨 番璇嚣黪 熬 足够 的 出能灵敏反映影响区域金融稳定 因素的指标 ， 是 覆盖 面， 可能地将 会影 响到 区域金融 稳定 的主要 设 定 区域金 融稳 定监 测预 警指 标体 系的前 提 和基 尽 因素 、 次要 因素和 关联 因素 全部 考 虑 在 内， 而能 础 。 从 因此 ， 依据 中国人 民银 行金 融稳 定工 作 的具 体 够较为真 实地反 映辖 区金 融运行 的整体状况 。 要求 ， 我们认 为 ， 区域 系统性 金 融风 险监 测指标 体 ３ ． 系统性原则。指标体系不是指标的简单堆 系可 以从宏 观 经济 、 融机 构 、 金 金融 基础设 施 和金 砌， 指标之间应具有一定的内在联系。 融生 态环境 等 三大方 面人 手构 建 。
外部金融冲击、货币政策效果与金融稳定性——基于TVP-FAVAR模型的实证研究
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关于金融稳定性评估的实证分析
内容摘要：从1996年至2005年，发布金融稳定评估（FSR）的央行从1家增加到40家。
研究表明金融稳定评估有助于金融整体稳定，提高当局对金融稳定的责任心，并加强各有关方面的合作。
在过去，银行危机的发生、人均收入和欧盟成员提高了FSR发布的可能性。
中央银行在提高金融稳定指标公众可用性方面有一定的局限。
关键词：金融稳定金融稳定评估
在过去几十年，金融稳定这个目标得到了普遍的重视，如今，大部分国家的央行每年度或半年度都会发布金融稳定评估（FSR）。
但金融稳定没有一个被普遍接受的定义。
不过，似乎国内外一致认为，金融稳定是指构成金融体系的关键要素的顺利运作。
金融稳定政策有多种方式可以和公众沟通。
方法之一就是FSR的出版。
当金融领域正常运转时，FSR的出版能让广大群众和经济主体有一个正确的认识。
当问题刚出现时，FSR的出版也可以更早的警示经济主体，并为金融监管当局服务。
如能及早采取行动，就可以防止金融危机，使金融危机发生的概率降低。
随着中央银行监测和分析风险兴趣的逐渐增长，而且威胁金融稳定的问题也越来越多，这都促进了FSR的出版。
因此，需要我们来关注这方面的发展。
央行为什么发布这些报告？什么信息应该公开？报告的内容有什么区别？本文的目的就是在细节方面研究这些问题。
发布FSR的中央银行的概述
如今，越来越多国家的央行发布FSR，在过去数十年中，发布FSR的央行迅速增长，从1996年1家迅速增长到2005年的40家。
英国和北欧国家的央行是最先发布FSR的。
1991年的国际商业信贷银行（BCCI）事件和1995年的巴林银行危机，成为发布FSR的催化剂，促使英格兰银行反思它的程序和做法，使英国央行在银行监管政策和实践上有很大的改变，也导致其在1996年出版了第一份FSR。
此外，北欧国家自我反思的过程似乎也与银行业的重大问题提示有关。
芬兰在1991年至1994年间、挪威在1987年至1993年间、瑞典在1990年至1993年间先后都遭受银行危机，从那以后这些国家的央行更加关注金融的稳定功能。
出版FSR的目的是什么？哪些因素影响FSR出版？
影响FSR出版的因素
发布FSR的国家有共同的特点。
首先，许多国家有相对较高的人均GDP，这表明一个国家的发展水平和FSR出版之间的关系。
这可做如下解释：高收入和金融业的发展是密切相关的，一个较发达的金融体系意味着有一个更强大的金融稳定的需求。
其次，发布FSR的许多国家中自1990年以来遭受过银行危机（如英国、北欧国家、亚洲和南美各国）。
这表明，银行危机的发生可能会影响FSR 发布的可能性。
再次，发布FSR的许多国家是欧盟的成员国或候选成员。
这是因为欧元区国家已转让其货币的责任给欧洲央行。
因此成员国央行可以更多去关注金融稳定。
最后，一个国家的法律起源也可能会影响其出版FSR的可能性。
法律的起源是解释监管干预程度不同的最重要变量。
同样，当局在政策透明方面的倾向，可能跟法律起源也有关系。
我们通过一个简单的跨国家概率模型，研究上述因素是否会影响央行发布
FSR。
我们的样本包括154个国家，时间是从1996年到2005年。
我们的因变量是一个虚拟的，当中央银行发布了FSR则假设为1，央行没发布FSR则假设为零。
解释变量包括：人均GDP（资料来源：世界银行）；假设变量，反映1990年后是否发生系统性的金融危机；假设变量，反映1990年以后是否发生非系统性的金融危机；假设变量，反映欧盟成员（或候选成员）；各种法律制度的假设变量；纳入法律制度的假设变量减少到44个。
概率的估计结果见表1。
报告的系数是边际效应，也就是说，每个独立的连续的无穷小的变化会带来概率的变化（在这里仅指人均GDP）。
默认情况下，报告虚拟变量的概率成离散变化。
第Ⅰ栏显示的是当收入和银行危机的发生作为解释变量时的结果，第Ⅱ栏欧盟成员加入。
第Ⅲ和第Ⅳ栏还包括法律渊源假设。
斯堪的纳维亚法律的起源虚拟是从回归下降，因为所有斯堪的纳维亚国家都发布FSR。
根据表1所示的结果我们得出四点结论：首先，人均收入对央行发布FSR有重大影响的可能性。
其次，过去系统性的银行危机的发生，增加了这个概率。
有趣的是，非系统性银行危机的发生与央行发布FSR是没有关系的。
再次，欧盟成员也与因变量有积极的关系。
最后，当地的法律制度和我们的虚拟变量之间没有关系。
FSR内容的比较
金融系统面临内源性和外源性风险。
内源性风险可能出现在金融体系的三个主要组成部分的任何一个部分，即金融机构、金融市场和金融基础设施。
外源性风险源于金融体系之外的问题。
金融稳定易受外部冲击的影响，如自然灾害、市场情绪的突然波动，或邻近国家的主权债务违约。
微观经济活动，如一个大公司的倒闭，可能会影响整个金融体系，以致经济失衡。
金融稳定分析需要涵盖上述所有风险来源，还需要考虑金融各部分的系统监测的漏洞，以及它们和真实经济之间的关系。
因此金融稳定分析要求更多的指标，如反映金融业状况的资产负债表的数据，净债务和收入之间的比率，交易对手风险的测量（如信用利差），流动性和资产质量的测量（如不良贷款），外汇敞口头寸，特别要注意每个部门曝光的频率。
同样，在重要市场如银行间市场、回购，债券、股票及衍生产品市场，指标的监测情况也有要求。
很长一段时间，央行分析金融稳定没有标准的框架。
只能进行专案评估，或者只公布手头的数据。
为了努力提高数据的质量和可比性，国际货币基金组织（IMF）已开发出一系列金融稳健性指标（FSIS），希望作为国际统一的基础，被大多数国家接受。
这些指标分为两组。
其核心部分包括存款部门的健康和性能的统计，第二部分，即鼓励去获得数据，包括存款机构的其他统计信息以及有关家庭和企业部门的统计，还有房地产市场和非银行金融机构的统计。
仅仅靠金融稳健性指标是有局限的。
不同的信息来源需要结合起来，以充分分析金融系统的健康和稳定。
尽管如此，核心和鼓励性的金融稳健指标形成一个连贯一致的框架对分析FSR的内容是有作用的。
各个FSR的实际内容有很大不同。
表2总结了这些差异。
表2显示，FSR提供了更多关于存款机构的信息，而对于其他金融机构和非金融机构提供的信息较少。
图1更详细地说明了这一点，图1显示出在出版的FSR里特定指标类的百分比（存款机构、其他金融机构、非金融机构、家庭、市场的流动性和房地产市场）。
平均下来，中央银行公布了核心金融稳健指标的53％。
此外，家庭建议性指标的37％和房地产市场建议性指标的40％被出版。
其他指标类百分比介于14％和20％。