系统性金融风险成为热点关注
金融行业热点问题解析
金融行业热点问题解析在当今社会，金融行业一直是备受关注的热点话题之一。
随着全球经济的发展和变化，金融行业也面临着许多挑战和问题。
在本文中，我们将对金融行业的热点问题进行深入解析，以期更好地理解和应对这些问题。
1. 监管和风险管理金融行业的监管和风险管理一直是重要的议题。
在过去的几十年里，我们已经目睹了金融危机的爆发，如2008年的次贷危机和2010年的欧债危机。
这些事件揭示了金融监管的重要性，以及金融机构需要有效管理风险的必要性。
2. 区块链技术的应用近年来，区块链技术的发展引起了金融行业的广泛关注。
区块链技术被认为具有去中心化、透明性和安全性等优势，有望改变金融行业的运作方式。
例如，区块链技术可以应用于支付结算、智能合约、数字身份验证等领域，能够提高效率、降低成本并增加安全性。
3. 金融科技 (FinTech) 的兴起随着技术的不断发展，金融科技在金融行业中崭露头角。
金融科技是指利用创新技术如人工智能、大数据、云计算等来改善金融服务和业务流程的领域。
金融科技能够为消费者提供更方便、更快捷的金融服务，并对传统金融机构的经营模式产生了冲击。
4. 可持续发展和社会责任在全球范围内，可持续发展和社会责任已经成为金融行业的重要议题。
金融机构承担着为社会和环境做出贡献的责任，如推动可再生能源和环保项目的融资，支持社会公益事业等。
可持续发展和社会责任已经成为金融行业的重要考量因素，越来越多的金融机构纳入了这些因素进行经营决策。
5. 人工智能在金融行业中的应用随着人工智能技术的迅猛发展，金融行业也开始探索并应用人工智能技术。
例如，人工智能可以应用于风险评估、投资组合管理和客户服务等领域。
人工智能的应用可以提高金融机构的效率和准确性，但也带来了一系列的挑战和风险，如数据隐私和算法不透明性等。
6. 跨境支付和汇款随着全球化的发展，跨境支付和汇款成为了金融行业中的重要问题。
金融机构需要解决跨境支付的难题，如费用高昂、时间长等。
金融风险案例分析
金融风险案例分析引言金融风险是指在金融领域中，由于市场、利率、流动性、信用等因素引发的潜在损失的可能性。
随着金融市场的不断发展和改革，金融风险也成为了一个备受关注和讨论的热点话题。
本文将通过对几个具体案例的分析，展示金融风险的影响和应对措施。
一、A银行的信用风险A银行作为一家规模较大的商业银行，在债券市场上投资了大量企业债，其中包括AAA信用评级的企业债。
然而，在全球金融危机爆发后，许多企业面临着破产和违约的风险，导致市场上信用风险的加剧。
A银行的企业债价值大幅下跌，造成了巨额亏损。
为了应对这一风险，A银行采取了多种应对措施。
首先，他们加强了风险管理团队，并更加注重对债券发行人的信用评级和违约概率的研究。
其次，通过分散投资风险，将资金投向不同行业和地区的企业债，降低了整体风险暴露度。
此外，A银行还积极与债券发行人协商，通过重组债务和延长债券到期日等方式来减轻风险。
二、B公司的市场风险B公司是一家外汇交易商，专门从事外汇和衍生品交易。
在某一天，由于国际形势的变化和市场投机行为的影响，外汇市场出现剧烈波动，导致B公司的外汇头寸大幅亏损。
这种市场风险对于B公司的盈利能力和财务状况产生了严重的影响。
针对这一情况，B公司首先加强了对市场的监控和风险管理能力，确保及时发现市场变动，及早做出调整。
其次，他们通过使用金融衍生产品来对冲外汇风险，例如期货合约和外汇期权。
通过这种方式，B 公司能够锁定汇率，降低外汇波动对业务的影响。
此外，B公司还加强了内部控制和交易绩效评估，确保交易决策的合理性和风险控制的效果。
三、C基金的流动性风险C基金是一家专注于股票和债券交易的基金公司。
由于市场行情的波动和投资者赎回行为的增加，C基金面临了严重的流动性风险。
在某一天，C基金遇到了大额赎回需求，但由于其大部分资金都被投资于不易变现的长期债券中，无法满足这一需求，导致基金被迫割肉出局，造成巨额损失。
为了预防和应对流动性风险，C基金在投资组合配置时更注重流动性的考虑。
金融界热点问题解读
金融界热点问题解读近年来，金融界热点问题愈加引起广泛关注。
这些问题涉及金融市场、金融产业、金融监管等多个方面，对经济发展和社会稳定具有重要意义。
本文将就金融界部分热点问题进行解读，旨在提供对这些问题的深入理解和思考。
I. 数字货币的兴起十年前，人们对数字货币几乎一无所知，然而，如今数字货币已经成为全球金融界的热门话题。
其中，比特币作为最著名的加密货币之一，备受关注。
数字货币的兴起源于区块链技术的发展。
区块链技术以其去中心化、匿名性和安全性等特点，吸引了大量投资者和机构的关注。
然而，数字货币的兴起也面临诸多挑战，如价格波动大、监管困难等。
因此，在数字货币领域投资需谨慎，监管机构应加强对数字货币市场的监管与规范。
II. 金融科技与金融创新金融科技（Fintech）的快速发展改变了金融行业的格局，引发了金融创新的热潮。
从移动支付到云计算、大数据、人工智能等，金融科技为金融机构提供了更多高效、便捷的服务手段。
然而，金融科技的发展也带来一系列风险和挑战。
例如，网络安全威胁、个人信息保护等问题亟待解决。
同时，监管部门也需要跟进技术创新的步伐，制定适应金融科技发展的监管政策，以保障金融市场的稳定运行。
III. 金融风险的防范与化解金融风险是金融界的一大热点问题。
金融市场波动、金融机构破产等事件时有发生，给经济发展和金融秩序带来了不小的压力。
为了防范和化解金融风险，监管机构应加强监管和风险管理能力，建立健全金融安全网。
同时，金融机构也应加强内部风险控制，提高自身的抗风险能力。
此外，完善金融市场的制度设计也是有效化解金融风险的关键。
IV. 金融监管的改革与创新随着金融体系的复杂性不断增加，金融监管也面临着新的挑战。
为了适应金融市场的发展需求，金融监管机构需要进行改革与创新。
金融监管改革的核心是提高监管效能和监管协调性。
监管机构应加强信息共享和协作，提高监管技术水平，以更好地应对金融风险。
此外，监管机构还应加强对金融创新的监管，鼓励创新、合规运营。
系统性金融风险文献综述：现状、发展与展望
系统性金融风险文献综述：现状、发展与展望一、本文概述随着全球金融市场的深度融合和不断创新，系统性金融风险逐渐成为影响全球经济稳定的重要因素。
本文旨在对系统性金融风险的相关文献进行系统的梳理和评价，以期了解当前的研究现状，分析未来的发展趋势，并提出相应的研究展望。
我们将首先界定系统性金融风险的定义和特征，然后回顾和总结国内外学者在系统性金融风险识别、评估、监控和防范等方面的主要研究成果，最后探讨未来研究的方向和重点。
通过本文的综述，我们希望能够为金融风险管理实践和政策制定提供理论支持和决策参考。
二、系统性金融风险的现状近年来，随着全球金融市场的快速发展和不断创新，系统性金融风险逐渐凸显，成为影响全球经济稳定的重要因素。
目前，系统性金融风险主要表现在以下几个方面。
金融市场的复杂性和关联性不断增强，使得金融风险的传播速度和影响范围不断扩大。
一方面，随着金融市场的不断开放和国际化，金融机构和金融产品的种类和数量不断增加，金融市场之间的联系日益紧密。
另一方面，金融市场的创新和发展使得金融产品和服务的边界越来越模糊，金融市场的复杂性不断提高。
这些因素都增加了系统性金融风险的发生概率和传播速度。
金融机构之间的风险传递和共振效应日益明显。
随着金融市场的不断发展，金融机构之间的业务联系和资金往来越来越频繁，金融机构之间的风险传递和共振效应也日益明显。
一旦某个金融机构出现风险事件，很容易引发其他金融机构的连锁反应，导致整个金融系统的风险加剧。
全球经济和金融环境的不确定性也在不断增加，给系统性金融风险带来了新的挑战。
一方面，全球经济增长放缓、贸易保护主义抬头等因素导致金融市场波动加剧；另一方面，地缘政治风险、自然灾害等突发事件也可能对金融市场产生重大影响。
这些不确定性因素都可能对金融系统的稳定性造成冲击，增加系统性金融风险的发生概率。
当前系统性金融风险呈现出复杂性、关联性、传递性和不确定性等特点。
为了有效应对系统性金融风险，需要加强金融监管和风险防范，提高金融市场的透明度和稳定性，促进金融市场的健康发展。
金融危机的风险和防范措施分析
金融危机的风险和防范措施分析随着全球经济的不断发展，金融市场的重要性越来越引人注目，如同在过去的十年中，金融危机成为世界范围内热点话题。
虽然每个国家在金融体系方面都在不断地改进，但金融市场的复杂性和不确定性一直存在，并且会导致风险增加。
在这种情况下，理解金融危机的风险和防范措施变得尤为重要。
首先，从风险的角度来看，金融危机可能会导致以下三种风险，分别是市场风险、信用风险以及流动性风险。
市场风险指的是金融市场价格波动导致的损失，如股票和债券市场的下跌。
在金融危机期间，这种风险最为严重，因为整个市场都在承受重压。
如果投资者没有采取必要的预防措施，将面临巨大的损失。
信用风险是指金融中介机构不履行合约义务导致投资者损失的风险。
例如，在金融危机期间，银行可能会出现破产的情况，而投资者的存款可能因此丧失。
因此，了解银行的信用评级及其历史记录成为了预防措施的一部分。
流动性风险是指金融机构无法满足投资者需求而导致损失的风险。
如同在金融危机期间，许多投资者试图将资金提取出来，但是如果金融机构无法满足这些赎回请求，投资者将遭受巨大的损失。
因此，拥有流动性良好的投资组合成为了风险管理的一部分。
其次，从防范措施的角度来看，金融危机的防范措施主要可以包括以下四个方面。
第一个方面是加强监管。
在金融危机之后，全球监管机构一直在改进规章制度，以加强监管工作并提高金融机构的透明度。
严格的监管措施可以保护投资者免受金融机构的欺诈和虚假宣传。
第二个方面是扩大金融教育。
投资者缺乏金融知识是导致金融风险的一个因素。
因此，扩大金融教育和提高投资者的金融知识可以帮助他们更好地了解金融市场，并作出正确的决策。
第三个方面是规避过度负债。
金融市场的过度负债可能会导致金融危机，因此控制金融机构的杠杆水平是非常重要的。
许多政府和监管机构通过限制金融机构的杠杆比率来规避过度负债。
第四个方面是优化金融体系。
为了使金融市场更加稳定，需要优化金融体系。
这可能包括加强风险管理、提高金融市场的透明度，以及改进金融机构的运营和管理方式等。
系统性金融风险研究综述
系统性金融风险研究综述居新可【摘要】自2008年全球金融危机以来,风险管理与风险控制受到更普遍的关注和重视.本文综述了近几年系统性金融风险的成因、测度及防范监管对策3个方面的现状及进展.%After the globe financial crisis of 2008, more attention was paid to the management and control of financial risk. The origin, measurement and countermeasure of systemic financial risk over recent years were overviewed.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2012(031)029【总页数】3页(P163-165)【关键词】系统性金融风险;成因;对策;综述【作者】居新可【作者单位】南京理工大学经济管理学院,南京210094【正文语种】中文【中图分类】F830 引言自美国次贷危机引发全球性金融危机以来，风险控制与管理方面成为经济学研究热点，其中系统性金融风险得到重新审视。
国际上系统性风险的研究不多，往往放在金融危机大框架下加以讨论[1]，尚未形成一个独立完整的理论体系[2]。
迄今，对系统性金融风险尚无统一定义，界定金融风险的侧重点也不一致。
既有以美联储主席伯南克等为代表（Bernanke，2009）强调系统性金融风险危害范围之大，足以威胁整个金融体系以及宏观经济 [3]；也有以Gonzalez-Hermosill和Kaufman为代表，侧重风险传染属性，即单个事件通过影响一连串的机构和市场，引起多米诺骨牌效应损失扩散的可能性；或以Minsky为代表侧重强调系统性金融风险引起金融功能丧失的或然性；此外，还有侧重强调系统性金融风险对实体经济的严重危害。
十国集团（Group of Ten，2001）在 De Bandt and Hattmann（2000）[4]研究的基础上将系统性风险定义为：单个冲击事件导致部分金融体系信心崩溃、经济损失或不确定性增加，甚至对实体经济造成严重危害的风险[2]。
尾部风险网络、系统性风险贡献与我国金融业监管
尾部风险网络㊁系统性风险贡献与我国金融业监管*李政 鲁晏辰 刘淇摘要:基于L A S S O 分位数回归,本文提出了系统性风险度量新指标,并采用该指标构建2011-2017年我国上市金融机构时变的尾部风险网络㊂在此基础上,本文一方面从系统㊁部门和机构三个层面衡量其网络关联水平;另一方面,识别风险在金融机构间传递的方向路径等关联结构,而且在兼顾关联水平和关联结构的基础上,测度单个机构在风险网络中的系统性风险贡献㊂研究发现:第一,我国金融机构的系统关联水平具有明显周期性特征,在风险积累阶段系统关联水平迅速攀升,直至风险爆发阶段达到阶段性高点,而后随着风险释放逐步回落㊂第二,银行㊁证券和保险三个部门风险输出关联水平的时序变化差异较大,但风险输入关联水平的时序变化基本一致,风险在部门间的传染是真实存在的㊂第三,总体上,同部门且规模相近㊁商业模式相似㊁业务同质性较高的机构间关联水平更高,但在风险积累和爆发阶段,跨部门㊁同部门中差异较大的机构间关联水平也有所上升㊂第四,在同时考虑关联水平和关联结构时,四家大型商业银行的系统性风险贡献最大,且远高于其他金融机构;同时,一些保险企业也开始成为系统重要性机构㊂基于尾部风险网络的研究,本文为我国金融业监管提供了具有可行性的政策建议㊂关键词:尾部风险网络 关联水平 关联结构 系统性风险贡献 金融业监管一㊁引言与文献综述防范㊁化解系统性金融风险是新时代我国金融工作的重中之重,也是保证我国经济平稳㊁健康发展的重要基础和条件㊂当前,无论是中央决策层还是社会各界,都已充分认识到现阶段我国金融系统面临较大的风险压力,对守住不发生系统性风险底线的目标达成了共识㊂那么,下一步的工作,需要聚焦在如何科学防范系统性风险,以及强化风险防控能力建设上㊂与此同时,伴随着近年来我国金融业综合经营步伐的加快,银行㊁证券㊁保险等不同类型金融机构之间的关联愈发紧密,风险传导渠道不断增多,形成了极为复杂的风险传递网络㊂除了跨机构传递以外,金融风险的跨行业㊁跨市场传递特征日益突出,这不仅使金融风险交叉传染的可能性大幅上升,而且有可能进一步引发系统性风险,给我国的金融安全稳定带来巨大威胁(李政等,2019a )㊂因此,构建包含银行㊁证券㊁保险等多类型机构的尾部风险网络,研究分析金融机构间风险溢出的强度规模㊁方向路径,全面准确考察机构间的网络关联特征,对我国金融监管当局科学防范系统性风险㊁提升金融业监管能力,具有极其重要56 李政等:尾部风险网络㊁系统性风险贡献与我国金融业监管*李政,天津财经大学金融学院㊁大数据统计研究中心,邮政编码:300222,电子邮箱:l i z h e n g @t j u f e .e d u .c n ;鲁晏辰,南开大学经济学院财金研究所,邮政编码:300071,电子邮箱:l u y c @m a i l .n a n k a i .e d u .c n ;刘淇,天津财经大学金融学院,邮政编码:300222,电子邮箱:l i u q i t j u f e @163.c o m ㊂本文受国家自科基金项目 金融机构系统性风险敞口与贡献的度量及监管研究 基于金融网络视角的分析 (71703111)㊁国家自科基金项目 多市场联动规律与金融系统体系性风险测度 (71701106)和国家社科基金项目 新常态下我国系统性金融风险度量监测与协作型调控机制研究 (17C J Y 057)资助㊂感谢审稿专家的宝贵意见,文责自负㊂*2019年第7期的现实意义㊂目前国内外学术界对系统性风险①尚未形成统一的严格定义(B e n o i t e t a l ,2017;杨子晖㊁周颖刚,2018),但是学者们普遍认为系统性风险具有系统性㊁复杂性㊁传染性和负外部性等特征,同时在2008年全球金融危机爆发后,从 关联 角度切入,对系统性风险进行度量监测研究已然成为学术界的主流㊂不管是金融机构与金融系统在极端情形下的尾部依赖,抑或者金融机构之间的相关性,还是金融机构的联合违约,这些方法在本质上都是对金融机构的 关联性 进行度量,只不过度量的侧重点有所差异㊂更为重要的是,将上述方法与网络视角相结合,可以捕捉金融机构间风险传染以及系统性风险溢出的网络效应,识别风险传递的路径结构㊂因此,基于金融网络视角的研究逐渐成为系统性风险度量领域的热点以及未来的发展方向㊂基于金融机构关联网络,考察其风险传染效应以及系统性风险水平的研究成果大体可分为三类㊂其一,基于银行经营业务数据的直接关联网络模型和间接关联网络模型㊂前者关注银行通过同业拆借或者支付结算形成直接关联,后者则关注银行通过持有相同或者相似的资产形成共同风险敞口,而且直接关联网络模型主要捕捉银行破产的违约级联(d e f a u l t c a s c a d e )导致的风险传染,间接关联网络模型重点考察银行 去杠杆 降价抛售非流动性资产形成的风险传染㊂其二,根据复杂网络理论直接生成关联网络,构造出无标度网络㊁随机网络㊁小世界网络等,使其具有现实中银行关联网络的某些结构特征,然后通过模拟分析考察不同的网络结构以及网络结构关键参数的变化如何影响银行间的风险传染和系统性风险水平㊂其三,基于金融机构的股票价格等金融市场数据,先通过二元G r a n g e r 因果关系检验㊁广义方差分解㊁L A S S O 分位数回归以及T E N E T 等方法构建金融机构的关联网络,然后采用复杂网络分析法测度金融机构的关联性和系统性风险水平㊂上述三类方法各有优劣势㊂其中,第一类和第二类方法的优势在于它们可以刻画违约级联和降价抛售资产等具体的风险传染机制,给出系统性风险的形成原因㊂两类方法的区别主要在于关联网络的构建方式不同,前者基于真实的银行经营业务数据,后者根据复杂网络理论直接生成㊂但是,银行间的关联形式多种多样,第一类方法仅考虑某些特定的关联形式,比如,银行间同业拆借直接关联或者持有共同贷款资产间接关联,故不能将错综复杂的机构关联网络全部呈现出来㊂而且,银行经营业务数据的频率较低,具有一定的滞后性,无法及时评估银行间的风险传染㊂第二类方法重在从理论上考察不同的网络结构及其结构参数如何影响风险传染,由于该方法中的银行关联网络是直接生成的,因而无法评估现实中银行间的风险传染和系统性风险水平,而且生成的网络仅能包含银行实际关联网络的某些结构特征㊂此外,第一类和第二类方法在构建完关联网络后,均通过仿真模拟分析来量化风险传染效应和系统性风险水平,但是这些仿真模拟分析的模型与算法背后隐含许多很强的假定条件,这些强假设会引起潜在的估计偏误㊂与前两类方法不同,第三类方法采用高频㊁时效㊁获得性较好的金融市场数据来构建金融机构关联网络,虽然它无法给出具体的风险传染机制,但是基于市场数据构建的机构关联网络并不拘泥于某一特定的关联形式,综合考虑了直接关联㊁间接关联和信息关联等各种潜在的风险传导渠道,可以对机构间的风险传染进行全局性㊁多渠道的测度研究(B e n o i t e t a l ,2017;李政等,2019a )㊂此外,前两类方法的研究对象仅是银行机构,第三类方法可以构建银行㊁证券㊁保险等多类型机构的关联网络,从而有效捕捉风险的跨行业㊁跨市场传递㊂目前,部分学者已采用第三类方法构建了我国金融机构在均值㊁波动和尾部等多个层面的关联网络,测度金融机构间的关联性及系统性风险水平㊂在均值层面,利用我国上市金融机构的股票价格数据,李政等(2016)根据二元G r a n ge r 因果检验,杨坚等(2017)采用广义方差分解,构建了我国银66 ① 关联 是系统性风险定义与度量的核心所在,与H a u t s c he t a l (2015)㊁H är d l e e t a l (2016)等研究一致,本文中的系统性风险主要指金融机构在尾部层面的网络关联,即金融机构间风险传染与溢出的网络效应,包括风险溢出的强度规模和方向路径两个方面㊂行㊁证券㊁保险等多类型机构的收益率关联网络㊂其中,李政等(2016)发现我国上市金融机构的关联网络具有小世界和无标度等特征,而且2012年以来我国金融机构的总体关联性具有显著的上升趋势;杨坚等(2017)发现商业银行在网络中仍处于主导地位,但是非银行金融机构已开始表现出不可忽视的影响力,而且各机构在网络中所扮演的角色随时间不断变化㊂在波动层面,胡利琴等(2018)和W a n g e t a l (2018a )利用我国上市银行的股票波动率数据,基于广义方差分解方法构建我国上市银行的波动关联网络,通过信息溢出表和信息溢出指数考察了我国银行间的风险传递结构及水平㊂其中,胡利琴等(2018)发现我国银行间的风险溢出主要呈现周期性波动特征;W a n g e t a l (2018a )的研究表明,大型商业银行对波动关联性的贡献小于全国性股份制银行和城商行,而且城商行是波动风险的最大净输出机构㊂在尾部层面,蒋海㊁张锦意(2018)构建了我国16家上市银行尾部风险关联网络,发现该网络具有明显的时变特征,在风险积聚和经济下行时期,关联性会显著提高,而且大型国有银行处于网络的中心地位㊂F a n g e t a l (2018)发现,来自其他机构的风险溢出效应是单个机构风险的主要驱动因素,并且在2014年6月至2016年6月,金融机构间的尾部关联水平出现了明显的上升㊂李绍芳㊁刘晓星(2018)采用T E N E T 方法构建了我国上市金融机构的关联网络,同样发现中国金融体系的总体关联水平呈现周期性变化的特征,同时2014年以来总体关联度一直处于高位㊂W a n g e t a l (2018b )的研究显示,当系统处于压力时期,尤其是在2014年中至2016年末,总体关联水平达到顶峰,并且大型商业银行和保险公司通常具有系统重要性,一些小机构由于其较高的输入或者输出关联性也具有系统重要性㊂目前基于市场数据构建金融机构关联网络,通过网络分析法测度机构关联性及系统性风险水平,已经得到国内学者的关注与认可,并且应用于对我国金融机构的研究中㊂然而,现有研究成果仍存在两方面的不足㊂其一,从研究方法上来说,二元G r a n ge r 因果网络实质上是在孤立环境下考察两两机构之间的关联性,基于方差分解的加权有向网络虽然在整个系统中度量金融机构的关联性,但是该方法建立在V A R 模型之上,不能应用于机构数量较多的金融系统㊂更为重要的是,G r a n g e r 因果检验和方差分解构建的是金融机构信息溢出网络,而非风险网络㊂同时,采用L A S S O 分位数回归和T E N E T 构建金融机构尾部风险网络的研究均采用C o V a R 而非ΔC o V a R 作为风险度量指标,无法度量从正常状态到极端状态下风险溢出水平的增量变化,这与A d r i a n &B r u n n e r m e i e r (2016)的指标设计相悖㊂其二,从研究内容上来说,大部分研究仅关注于银行单一类型机构的网络关联,忽视了跨行业㊁跨市场的风险传染㊂同时,现有研究重在测度机构间风险溢出的强度规模,即网络关联水平,对风险传递的方向路径等关联结构关注不够,极少有研究同时考虑金融机构的关联水平和关联结构并在风险网络中度量机构的系统性风险贡献㊂有鉴于此,本文基于L A S S O 分位数回归提出了L A S S O -ΔC o V a R 新指标①,并采用该指标构建我国银行㊁证券和保险等多类型机构时变的尾部风险网络,有效捕捉金融风险溢出的网络效应和跨行业传染特征㊂基于时变的尾部风险网络,本文一方面从系统㊁部门和机构三个层面测度风险溢出的强度规模,衡量其网络关联水平;另一方面,对风险在金融机构间传递的方向路径等关联结构特征进行研究分析,考察风险积累和爆发阶段关联结构的动态变化,并在兼顾关联水平和关联结构的基础上,测度单个金融机构在风险网络中的系统性风险贡献㊂同时,本文还基于尾部风险网络的研究为我国金融业监管提供了具有可操作性的政策建议㊂76 李政等:尾部风险网络㊁系统性风险贡献与我国金融业监管①本文将H a u t s c he t a l (2015)㊁H är d l e e t a l (2016)的L A S S O 分位数回归方法与A d r i a n &B r u n n e r m e i e r (2016)的系统性风险度量指标ΔC o V a R 相结合,一方面解决了ΔC o V a R 等尾部依赖方法仅测度单个机构与金融系统在极端条件下的尾部关联性,未能识别风险在机构间传递的路径结构及无法捕捉系统性风险溢出的网络效应的缺陷;另一方面,本文通过L A S S O 这一变量选择和降维技术识别金融机构间的关联结构,并且采用ΔC o V a R 作为风险度量指标,从而有效度量了从正常状态到极端状态下风险溢出水平的增量变化,弥补了H a u t s c he t a l (2015)和H är d l e e t a l (2016)等研究的不足㊂L A S S O -ΔC o V a R 指标的新 主要体现在以上两点㊂2019年第7期二㊁方法与数据说明本文采用L A S S O -ΔC o V a R 指标构建我国金融机构的尾部风险网络,这一风险网络为加权有向网络,各金融机构是网络中的 节点 ,机构间的风险溢出关系是网络中的 边 , 边 不仅给出了机构间风险溢出的强度规模,还给出了风险溢出的方向路径㊂在风险网络中,本文对银行㊁证券和保险等多类型机构风险溢出的强度规模与方向路径进行考察分析㊂(一)基于L A S S O -ΔC o V a R 的尾部风险网络本文首先采用分位数回归计算每家金融机构的在险价值V a R ㊂X j ,t =αj +γj M t -1+εj ,t (1)其中,X j ,t 是金融机构j 在t 期的股票收益率,M t -1为滞后一期的状态变量㊂本文对式(1)进行5%和50%分位数回归,得到V a R 5j ,t 和V a R 50j ,t ,前者表示机构j 处于极端状态,后者表示机构j 处于正常状态㊂接下来,本文采用L A S S O 分位数回归,在考虑所有可能的交互影响下度量金融机构间的风险溢出㊂X i ,t =αi |R i +βT i |R i R i ,t+εi ,t (2)其中,αi |R i 为常数项,R i ,t ={X -i ,t ,M t -1,B i ,t -1},βi |R i ={βi |-i ,βi |M ,βi |B i}T ㊂X -i ,t ={X 1,t ,X 2,t , ,X k ,t }表示除了机构i 以外其他所有机构的股票收益率,B i ,t -1为机构i 滞后一期的特征变量㊂如果在两两分位数回归下考察机构j 对机构i 的风险溢出,X -i ,t 则变成X j ,t ,即在孤立环境下考察其风险溢出强度,忽略了系统中其他所有可能的交互影响㊂本文采用L A S S O 这一变量选择和降维技术识别金融机构间的风险传递结构,对式(2)进行L A S S O 分位数回归,得到^βi |R i ={^βi |-i ,^βi |M ,^βi |B i}T ㊂其中,^βi |-i ={^βi |1,^βi |2, ,^βi |k }㊂分位数回归5%分位㊂L A S S O -ΔC o V a R 可以定义为:L A S S O -ΔC o V a R i |j ,t =^βi |j (V a R 50j ,t -V a R 5j ,t )(3)其中,L A S S O -ΔC o V a R i |j ,t 给出了尾部风险网络中机构j 对机构i 的风险溢出强度,衡量机构间的关联水平;^βi |j 来自^βi |-i ,V a R 5j ,t 和V a R 50j ,t 由式(1)计算得到㊂如果机构j 对机构i 不存在直接的风险溢出,则^βi |j =0㊂通过对式(2)进行L A S S O 分位数回归,再根据式(3)进行相应计算,可以得到机构j (j =1, ,k ;j ʂi )对机构i 风险溢出的强度规模,然后对每个机构(i =1, ,k )重复上述过程,可以构建起机构间的尾部风险网络㊂该网络为加权有向网络,对于包含k 家机构的金融系统,这一网络可以采用k ˑk 的邻接矩阵A 表示:I 1 I 2 I 3 I k A =I 1I 2I 3︙I k 0D 1|2D 1|3 D 1|k D 2|10D 2|3 D 2|k D 3|1D 3|20 D 3|k ︙︙︙⋱︙D k |1D k |2D k |3 0æèççççççöø÷÷÷÷÷÷(4)其中,D i |j =L A S S O -ΔC o V a R i |j ㊃I (L A S S O -V C o V a R i |j >0),I (㊃)为指示函数,表示机构j 对机构i 存在正的风险溢出㊂A k 的第i 行给出了机构i 受其他机构的风险溢出水平,第i 列给出了机构i 对其他机构的风险溢出水平㊂为了对金融机构间风险溢出的强度规模和路径方向进行实时监测,明确每家机构在尾部风险网86络中扮演角色和地位的动态变化,本文采用滚动分析方法,即在每一个时点t ,采用51周(约1年的交易观测数据)的固定滚动窗口进行估计,构建时变的风险网络,从而实现上述目的㊂(二)基于风险网络的关联水平及机构系统性风险贡献基于时变的尾部风险网络,本文从系统㊁部门和机构三个层面测度其网络关联水平,有效反映了不同层面上风险溢出效应的强度规模;关联结构主要体现为机构间风险溢出的方向与路径,给出了哪些金融机构之间具有较强的尾部关联性㊂此外,本文还在充分考虑金融机构关联水平和关联结构的基础上,度量单个机构在风险网络中的系统性风险贡献㊂首先,系统关联水平T C 可通过金融机构间风险溢出的总体水平衡量:T C =T C i n =T C o u t =ðki =1ðk j =1D j |i k ㊃(k -1)(5)T C 等于对邻接矩阵A 进行行加总(i n )或者列加总(o u t ),然后除以矩阵A 的非对角元素个数㊂其次,本文利用金融部门的风险溢出强度衡量部门整体关联水平㊂基于加权有向风险网络,g部门有风险输入关联水平G C i n g 和风险输出关联水平G C o u t g ,指标构建方法如下:G C i n g =ðk j =1ði ɪg D i |j (k -1)㊃k g ;G C o u t g =ðk j =1ði ɪg D j |i (k -1)㊃k g (6)其中,g =1㊁2㊁3,1代表银行部门,2代表证券部门,3代表保险部门㊂k g 为金融部门g 中的金融机构数量㊂G C i n g 指标度量部门接收的风险溢出水平,G C o u t g 指标度量部门释放的风险溢出水平㊂最后,金融机构i 在风险网络中的关联水平可由F C i n i 和F C o u t i 度量㊂其中,F C i n i 衡量金融机构接收的风险溢出,F C o u t i 衡量金融机构释放的风险溢出㊂F C i n i =ðk j =1D i |j k -1;F C o u t i =ðk j =1D j |i k -1(7)上述指标是从三个层面测度风险溢出的强度规模,衡量其网络关联水平㊂本文还将测度单个机构在风险网络中的系统性风险贡献,评估其系统重要性,进而识别系统重要性机构㊂系统重要性金融机构应该同时满足以下三个条件:第一,机构的规模足够大;第二,该机构与其他机构高度关联;第三,与其关联机构的规模也相对较大(H är d l e e t a l ,2016)㊂式(7)中的F C i n i 和FC o u t i 分别度量机构i 受其他机构和对其他机构的风险溢出,实际上仅反映了机构i 在系统中的关联水平,即第二个条件㊂第三个条件实质上要求系统性风险贡献的度量评估必须考虑金融机构间的关联结构特征㊂因此,本文借鉴H är d l e e t a l (2016)的研究,采用S R R (s y s t e m i c r i s k r e c e i v e r )和S R E (s ys t e m i c r i s ke m i t t e r )指数来度量机构的系统性风险贡献,评估其系统重要性㊂S R R i =M C i ㊃ðk j =1(D i |j ㊃M C j )k -1;S R E i =M C i ㊃ðk j =1(D j |i ㊃M C j )k -1(8)其中,M C i 和MC j 分别为机构i 和j 的权益市值,反映了机构的规模,对于任一滚动估计窗口,M C i 和MC j 都取窗口起点时的市值规模㊂(三)样本与数据本文的研究对象为我国上市金融机构,鉴于各机构的上市时间不一,本文综合考虑了上市机构的数目及上市时间,将研究样本确定为在2011年之前已经上市的金融机构,样本区间为2011年1月1日至2017年12月31日,数据频率为周频㊂本文剔除了不满足以下条件的金融机构:一是在样本期间内,机构股票需要在上海或深圳证券交易所持续交易;二是样本期间机构股票连续停牌时间不能超过10周㊂由此,本文最终得到满足条件的31家金融机构,其中,商业银行16家,证券公司12家,及保险公司3家㊂没有一家信托公司满足上述条件,故本研究未包含信托部门㊂96 李政等:尾部风险网络㊁系统性风险贡献与我国金融业监管2019年第7期本文的状态变量M t -1延续A d r i a n &B r u n n e r m e i e r (2016)㊁李政等(2019b )等研究,包含了股票市场收益率(m a r k e t r e t u r n )㊁股票市场波动率(e q u i t y v o l a t i l i t y )㊁T E D 利差(T E Ds p r e a d )㊁收益率变动(y i e l d c h a n g e )㊁信用利差变动(c r e d i t s p r e a d c h a n g e )㊁期限利差变动(t e r ms p r e a d c h a n g e )㊁房地产超额收益(r e a l e s t a t e e x c e s s r e t u r n )7个变量㊂机构特征变量B i ,t -1借鉴Här d l e e t a l (2016)的研究,包括金融机构的规模(s i z e )㊁杠杆率(l e v e r a g e )㊁期限错配(m a t u r i t y m i s m a t c h )和账面市值比(m a r k e t t o b o o k ),本文采用三次线条插值法将季频的机构特征变量转化为周频㊂上述所有数据均来自W i n d 数据库㊂表1给出了7个状态变量和4个机构特征变量的计算方法㊂表1 状态变量与机构特征变量的计算方法变量计算方法股票市场收益率先计算上证综指的周平均收盘价,再计算对数收益率股票市场波动率计算上证综指日收益率22个交易日的滚动标准差得到日波动,再求周平均T E D 利差1年期S h i b o r 利率与1年期国债即期收益率的利差收益率变动1年期国债即期收益率的变动水平信用利差变动计算10年期企业债即期收益率(A A A )与10年期国债即期收益率的利差,再求其变动水平期限利差变动计算10年期国债即期收益率和1年期国债即期收益率的利差,再求其变动水平房地产超额收益沪深300地产指数周收益率减去股票市场收益率金融机构的规模机构的权益面值取自然对数杠杆率机构的资产面值除以权益面值期限错配机构的短期负债先减去现金再除以机构总负债账面市值比机构权益市值除以权益面值三㊁实证结果与分析(一)关联水平的度量首先,本文利用T C 指标测度各时点金融机构间风险溢出的总体水平,进而考察系统关联水平的时序特征,其动态变化趋势见图1㊂由图1可知,我国金融机构的系统关联水平呈现明显的周期性变化特征,即在风险积累阶段系统关联水平迅速攀升,直至风险爆发阶段达到阶段性高点,而后随着风险释放逐步回落①㊂其中,在风险积累阶段,较低的波动率和较好的市场行情诱导经济主体的冒险行为,加杠杆㊁风险偏好上升和过度风险承担使系统性风险不断积聚;在风险爆发阶段,风险积累阶段的过度风险承担遭遇波动率提高㊁市场行情变差以及负向冲击,经济主体的风险偏好骤然降低,通过去杠杆降价抛售相关资产和流动性囤积来保证自身的安全,价格效应和 流动性螺旋 使得风险迅速传染放大,并且在极端情形下以金融危机爆发的形式呈现出来(B r u n n e r m e i e r &S a n n i k o v ,2014;B h a t t a c h a r y ae ta l ,2015;D a n i e l s s o ne t a l ,2018;方意㊁陈敏,2019;李政等,2019a)㊂本文样本区间内共包含两个周期,分别是:2011年4季度-2014年3季度㊁2014年3季度-2017年4季度㊂在第一个周期中,受欧债危机风险外溢效应的影响,我国金融系统潜在风险上升㊂与此同时,我国以创新型同业业务为代表的影子银行规模快速扩大,银行㊁证券㊁保险等不同类型的机构通过这一业务链条联系起来,成为交易对手,金融机构间的直接关联水平大幅提高,而且大量资金通过影子银行最终流向房地产和地方融资平台等高风险项目,机构间的共同风险敞口扩大,间接07 ①这一结论与系统性风险在时间维度上 累积 爆发 放大 的周期性演化特征相符㊂在风险累积阶段,金融机构的债权债务直接关联和持有共同资产间接关联上升,潜在的金融风险不断积聚;在风险爆发阶段,积聚的潜在风险遭遇负向冲击,会通过前期形成的直接和间接关联渠道传染,并且还会由投资者和金融机构行为的改变,通过信息关联渠道传染,即表现为风险的溢出效应㊂而且,金融机构间的风险溢出会进一步推高风险水平,风险与风险溢出呈一种螺旋式放大的趋势㊂。
000《金融学》复习思考题
11 800按章分别插入各章的末尾复习思考题第一章1．钱、货币、通货、现金是一回事吗？银行卡是货币吗？2．社会经济生活中为什么离不开货币？为什么自古至今，人们又往往把金钱看作是万恶之源？3．货币种种形态的演进有何内在规律？流通了几千年的金属货币被钞票和存款货币所取代，为什么是历史的必然？4．就你在生活中的体验，说明货币的各种职能以及它们之间的相互关系。
如果高度地概括，你认为货币职能最少不能少于几个？5．如何定义货币，才能最为简明易懂地概括出这一经济范畴的本质？6．建立货币制度的主要目的是什么？当今世界上的货币制度是由哪些要素构成的？7．货币制度与国家主权的联系应该怎样理解？结合欧洲货币、货币局制度和“美元化”,理一理你的思路。
8．货币是不是终归要消亡？第二章1．你过去对于信用这个经济范畴是怎样理解的？应该怎样界定信用较好？2．经济学意义上的“信用”，与日常生活和道德规范里的“信用”，有没有关系，是怎样的关系？3．为什么说在现代经济生活中，信用联系几乎无所不在，以至可以称之为“信用经济”？能否谈谈你本人的体验?4．记住资金流量核算的基本模型。
对于它的重要性你有什么认识？5．比较商业信用与银行信用的特点，二者之间有怎样的联系？我国目前为什么大力推广票据的使用？6．在我国，利用外资包括哪些形式？大量地、长久地利用外国资本是否必然会陷入债务奴隶的境地？7．为什么把股份公司与信用联系在一起？马克思对于股份公司形式在社会经济发展中的作用为什么给予极高的评价？8．1997年以来我国开始大力发展消费信用，其意义何在？了解一下我国商业银行目前推出的有关消费信用的贷款有哪些类型。
大学生助学贷款算不算一种消费信用？第三章1．你是如何理解“金融是现代经济的核心”这个论断的？2．如果你是国内某高校金融学专业的学生，你是否能够在美国高校找到“对口”的专业? 3．中文的“金融”与英文的“finance”有何异同？为什么对一些学术概念往往有不同的理解和不同的使用方法？应如何面对这样的现实？4．金融范畴的形成经历了怎样的发展过程？现代金融涵盖了哪些领域？5．金融的宏观方面与金融的微观方面有何不同，它们之间有什么内在的联系？6．自己做一个金融体系图表和一个金融学科体系图表。
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系统性金融风险成为热点关注
相较于1997 年、2002 年和2007 年的前三次金融工作会议，步入2012 年，中国金融业所面临的国内外形势已大有不同。
专家指出，此次金融工作会议的重点是风险管控与推进改革并重。
当
前，世界经济增长放缓，国际贸易增速回落，同时国际金融市场剧烈动荡，各
类风险明显增多，关注系统性金融风险也成为此次会议关注的重点。
2011 年底，王岐山副总理在有关专门会议上特别强调，依法打击高利
贷、非法集资、非法交易所等违法活动，维护金融秩序，守住防范系统性、区
域性金融风险这条底线。
这发出了一个重要信号：防范金融风险刻不容缓！
央行货币政策委员会委员李稻葵一直强调，要高度关注潜在的系统性金
融风险。
他表示，有发生系统性金融风险的潜在可能性，在银行业金融机构会
受到影响。
因此，对银行业金融机构要加强监管，而且，规模不能太大。
还要
研究资产证券化，将好资产在严格监管前提下，送到资本市场。
让广大投资
者、中介机构进行观察，进行监督，然后这样才能让金融机构健康运行。
即便
有单个金融机构出现风险，也不影响整个金融体系。
国家信息中心经济预测部主任范剑平表示，中国系统性金融风险可能会
发生在地方债，这种风险是可控的。
目前，最大风险恰恰是中国地方政府行为
不规范，潜规则太多，假如地方融资机制能够建起一个比较好的机制，阳光化
透明化，这个风险可以逐步化解。
财政部财政科学研究所所长贾康指出，某种意义上存在系统性金融风
险，但中国系统性风险是可控。
相关专家认为，防范风险，对金融机构来说，要从西方国家吸取教训，。