股灾背景下中美股市风险溢出的结构转换研究

选取中美股票市场的上证综指、恒生指数和标普500指数作为研究对象进行风险溢出效应研究,结果表明,总体而言上海市场与香港市场之间双向风险溢出效应最为显著,香港市场和美国市场次之,而上海市场与美国市场之间的双向风险溢出效应最不显著;从风险溢出方向与强度方面分析,无论牛熊市,香港市场对上海市场在极端风险时刻的风险溢出要显著强于上海市场对香港市场的溢出,而香港市场与美国市场之间在牛市行情下双向风险溢出效应相对均衡,在熊市行情下香港对美国的风险溢出相对更大,与常理不一致的结果是上海市场在牛市期间对香港市场的风险溢出效应要大于熊市,围绕这一点进一步采用Chi-plot相关图进行分析表明中国市场还未达到"中国打喷嚏,世界经济感冒"的状态;从风险溢出效应的动态趋势分析看出两个牛市阶段各市场的风险溢出呈现不同特征。美国市场对中国市场的风险溢出效应总体平稳,而中国市场对美国市场的风险溢出效应存在一定差异,在低分位数水平相差较大,随分位数水平提高两个牛市阶段的风险溢出趋于一致。但上海市场对香港市场的风险溢出随时间变化在牛市阶段逐步增强,而香港市场对上海市场的风险溢出则逐渐下降。     

政治风险的跨国动态溢出效应——基于溢出指数模型的实证研究

本研究运用Diebold和Yilmaz提出的溢出指数模型，计算了全球22个主要经济体1984～2020年的总体和方向性政治风险溢出效应，并重点剖析了中国与其他国家的政治风险关联结构。研究结果表明：政治风险通过政治、经济、社会、文化等直接和间接联系进行跨国传播，平均总溢出指数为45.16%;政治风险溢出强度在金融危机和恐怖袭击等全球重大经济和政治事件期间显著升高，主要国家的边际净溢出指数和边际总溢出指数大幅增加；各国的政治风险溢出指数比溢入指数波动幅度更大，而发展中国家的溢出和溢入水平均略高于发达国家；中国政治风险的溢出和溢入效应均排名靠后，但在其加入WTO之后以及全球金融危机期间出现波动高峰；在所有国家中，澳大利亚、印度、日本与中国有着较强的政治风险双向溢出关系，南非受到中国政治风险较大的溢出影响，而瑞士、阿根廷和西班牙是中国政治风险的较大输入性来源。     

基于广义CoES方法的金融业与房地产业风险溢出研究

为了克服广义CoVaR只能衡量单一尾部概率下条件风险的局限性,本文提出一种新的风险溢出测度——广义CoES方法,并基于Archimedean Copula函数给出了广义CoES的计算公式。利用该方法对我国金融业与房地产业风险溢出研究的实证结果表明:广义CoVaR相比于广义CoES低估了金融业与房地产业自身的条件风险;两个行业之间存在动态的、非对称的双向风险溢出,房地产业对金融业的平均风险溢出强度为69.71%,而金融业对房地产业的平均风险溢出强度为65.38%;房地产业对金融业的净风险溢出呈现出顺周期性,即当房地产价格低迷时净风险溢出程度较弱,而当房地产价格走高时净风险溢出程度也随之增强。     

基于R-vine-copula-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究

为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-Co VaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国外汇市场与中国股票市场、国际黄金市场间存在负向风险溢出;市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性,国际原油市场与黄金市场的风险溢出效应远大于中国股票市场与外汇市场风险溢出效应;Rosenb-Latt检验表明基于R藤的Co VaR风险溢出测度更具有灵活性和有效性;后验测试结果表明R-vine-copula-Co VaR模型能有效地测度国际金融市场对中国金融市场风险溢出效应,而对中国金融市场风险溢出效应的Co VaR测度存在被高估的可能。     

上海股票市场和国际主要股票市场之间波动溢出效应的实证研究

使用BEKK—二元GARCH(1,1)模型,对于我国股票市场和国际主要股票市场之间的波动溢出效应进行了实证研究.分析结果表明,上证综指和标准普尔500指数、日经225指数之间存在单向波动溢出效应,而上证综指和香港恒生指数之间存在双向波动溢出效应,上证综指和新加坡海峡时报指数之间不存在波动溢出效应.     

金融集聚对区域经济增长的空间溢出效应研究——基于江苏省13个地级市的数据

江苏省是我国经济较为发达的地区,也是金融业高度集聚的地区.本文选取2011-2016年江苏省地级市的面板数据,基于SDM空间杜宾模型,研究了江苏省金融集聚对经济增长的空间溢出效应.模型计量结果显示:金融集聚、金融效率、人力资本以及投资行为均对经济增长有显著的正向空间溢出效应.从溢出效应的分解来看,金融集聚区位熵和人力资本的直接效应均大于间接效应.表明区位熵和人力资本对本地区经济增长的影响程度显著大于对周边地区的影响程度,辐射以及外溢作用比较弱.金融效率、政府行为以及投资行为则恰恰相反.政府应积极出台相应的政策促进金融集聚溢出效应的发挥,积极推进不同地区之间深入沟通交流与合作.构建省内金融中心,发挥中心城市的金融辐射效应.     

基于信息溢出网络的我国行业关联性研究

行业信息溢出网络是各行业之间风险关联的载体,其信息溢出的方向和强度与行业的风险传染特征密切相关。运用广义方差分解对申银万国行业一级指数同时构建行业收益率溢出网络和行业波动率溢出网络,分别从静态和动态角度分析我国行业信息溢出的总体情况和动态演化。研究发现:我国各行业间信息溢出水平较高,整体信息联动能力强,但各行业信息溢出随时间变化具有波动性和不确定性。长期情形下,收益率溢出网络和波动溢出网络对系统性重要行业的识别排序具有高度一致性,但短期内两者存在较大差异。长期内,银行业和非银行金融业是系统性重要(信息)接受行业,机械设备业是系统性重要(信息)传播行业;短期内,银行、非银行金融、国防军工、食品饮料及家用电器业是系统性重要行业,但它们的具体角色(信息接受或者传播)具有不确定性。研究结论对于政府产业政策制定及产业监管具有重要的现实意义。     

经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场的溢出效应研究

基于信息溢出视角,本文采用溢出指数模型,考察经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场溢出效应的强度和方向,并结合滚动窗口检验,捕捉溢出效应的时变特征。此外,本文还研究21个代表性国家经济政策不确定性与金融市场压力、黄金市场双向溢出效应的异质性。实证结果表明：经济政策不确定性、金融市场压力与黄金市场之间的溢出效应呈现显著的时变特征,溢出效应在金融危机期间呈现快速上升趋势,且体现为经济政策不确定性、金融市场压力对黄金市场的净溢出,金融市场压力在溢出效应中起着更重要的作用;正向的金融市场压力冲击比负向的金融市场压力冲击带来的溢出效应更大;各国的经济政策不确定性对黄金市场存在净溢出效应,但不同国家在溢出强度和规模上呈现出差异性。     

基于DAG-SEM模型的中美股票市场间信息溢出研究

以中美贸易战为背景,研究美国股票市场、中国A股市场与香港股票市场的动态溢出效应。运用DAG-SEM模型和信息指数模型的静态和动态分析法测度市场间波动率信息溢出的方向、强度以及动态变化过程。研究发现:在贸易战期间,美股、港股和A股之间的溢出强度均增加。中国内地股市与美国股市呈双向信息溢出,标普500指数与沪深300指数的“方向交替”多于道琼斯与沪深300指数。特别地,贸易战白热化阶段,即2018下半年至2019上半年,中国内地股市对香港股市的信息溢出强于美国股市,成为港股信息溢出的主要传导者。     

基于BEKK方差模型的干散货航运市场间波动溢出效应分析

针对灵便型、巴拿马型和海岬型干散货航运市场间的互动关系问题,选取波罗的海干散货运价指数,应用多元广义自回归条件异方差中的BEKK方差分析模型,研究了干散货航运市场间的波动溢出效应.发现海岬型干散货航运市场对灵便型和巴拿马型干散货航运市场存在波动溢出效应,而灵便型和巴拿马型干散货航运市场对海岬型干散货航运市场不存在波动溢出效应,灵便型干散货航运市场和巴拿马型干散货航运市场之间存在双向波动溢出效应,Wald检验验证了上述结论的正确性.从而可为航运经营者规避干散货航运市场波动风险提供决策参考.     

Value-at-Risk with quantile regression neural network: New evidence from internet finance firms

Traditional risk measurements have proven inadequate in capturing tail risk and nonlinear correlation. This study proposes a novel approach to measure financial risk in the Internet finance industry: a new Value-at-Risk (VaR) measurement based on quantile regression neural network (QRNN). Sparrow Search Algorithm (SSA) is utilized to optimize the QRNN model, which improves the model's performance in predicting internet finance risk. By comparing the TGARCH-VaR and QR-VaR approaches, our study demonstrates the effectiveness of the QRNN-VaR approach and its potential to improve the accuracy of risk prediction in the Internet finance industry. This study further examines and compares the risks between the traditional and internet finance industries. It also considers the unique impact of COVID-19 on industry risk based on statistical testing for differences and machine learning models. Our results indicate that the level of risk in the Internet finance industry is higher than in the traditional finance industry. Moreover, COVID-19 has contributed to increased risk within the Internet finance industry. These findings have significant implications for investors and policymakers seeking to better understand and manage risks within the Internet finance industry, particularly in the ongoing COVID-19 pandemic.     

我国股指期货与现货市场的波动溢出效应研究——基于HAR-CAW模型

沪深300股指期货与现货波动溢出问题的研究对于风险管理具有重要的理论和现实意义。本文旨在基于高频数据,利用异质金融市场驱动的HAR-CAW模型研究我国股指期货和现货市场之间及其自身的短期、中期和长期波动溢出问题。研究结果表明,沪深300股指期货与现货市场之间整体上存在着双向波动溢出效应,但是溢出效应不对称,期货对现货的溢出效应占主导地位;在相互间各期溢出研究上,两市场间的各期溢出表现各不相同;在自身溢出效应上,各期整体而言现货市场存在溢出,而期货市场不存在。     

基于GAS t-Copula模型的金融市场非对称风险溢出效应测度研究

准确测度金融风险溢出效应对于金融风险管理和构建投资组合具有重要意义,而金融市场之间的非线性及动态相关结构一直是风险溢出效应研究中的难点问题之一。本文通过引入GAS t-copula模型与CoVaR方法,结合能够刻画重要典型事实特征的边缘分布模型,构建了金融市场间的风险溢出效应测度模型,以中国内地等五个股市为研究对象,测度美国股市对中国内地等四个重要股市的风险溢出效应,以检验模型的可靠性与准确性。实证结果表明:中国内地等四个股市与美国股市之间呈现出显著为正且时变相关结构,随着金融危机的爆发,相关系数逐渐增加达到最大值;中国内地等四个股市受到美国股市的风险溢出效应呈现出非对称特征,即下跌风险溢出效应强度显著大于上涨风险溢出效应;中国内地股市受到的金融风险溢出效应显著小于香港、日本以及英国股市。     

金融风险在股票市场的传染效应及联动行为分析

近年来金融危机频发并表现出了易传染性,引起了众多学者的高度关注。以动态条件相关模型研究美欧股市与中、日、韩股市间的时变相关性,并结合内生多重结构突变模型划分危机传染阶段,选用溢出指数模型分析股市间的风险溢出特性;随后,定义股市间相互影响的联动模式并构建不同传染阶段的加权有向网络图分析股市间的联动行为。研究表明:美欧股市对中日韩股市有明显的传染效应,被传染的速度和持续时间均不相同;金融传染和风险溢出展现出一定的不一致性,危机期间日股的风险溢出效应强于美股;传染效应在联动网络中表现为联动模式的高聚类性和高联动性,相比欧债危机,次贷危机时期股市间展现出更强的联动行为;日股与美欧股市在两次危机中均表现出最强的联动性,其所受影响也最大。     

互联网金融创新与监管边界的演化博弈分析

互联网金融创新的本质是嵌入互联网基因创新金融的业务服务方式,但无法消除金融的固有风险,因此把握互联网金融创新与监管边界的平衡关系是互联网金融健康发展的关键.首先,在分析互联网金融创新主体与监管部门之间博弈行为的基础上,构建互联网金融创新发展中两者之间的动态博弈模型.其次,运用演化博弈方法探讨双方群体博弈行为规律,解释互联网金融创新发展与监管边界之间关系.最后,监管条例的出台是从没有监管边界、双方博弈边界到确认监管边界的动态博弈过程.     

商业银行间风险相依结构、传染网络与溢出效应

为更加科学地揭示我国商业银行间的风险溢出效应,提出“相依结构-传染网络-风险测度”的研究思路,并使用贝叶斯网络与R藤Copula-CAViaR-CoVaR模型对我国14家商业银行在2008年至2018年区间内的风险溢出效应进行了系统分析。实证研究表明:银行风险相依结构具有国有商业银行、股份制商业银行各自聚集,城市商业银行分布于股份制商业银行周边的经济性质聚集分布特征,其中股份制商业银行起到了枢纽连接作用;国有商业银行管理、抵御及分散风险的能力大于股份制商业银行大于城市商业银行;银行间存在双向溢出效应且呈现非对称性,其中股份制银行的风险溢出大小大于城市商业银行大于国有商业银行,且银行之间存在负向溢出效应。     

模糊影响图评价算法在供应链金融信用风险评估中的应用

传统的银行信贷模式风险评价专注于个体企业的财务数据.供应链金融新融资模式下的信用风险评价不同于传统的融资模式风险评价,它的评价范围更宽,不确定性因素更加复杂.在分析供应链金融模式的信用风险评价体系的基础上,结合模糊集和影响图理论建立了模糊影响图评价模型,对评估中难以量化的问题进行模糊处理,对变量之间的模糊影响关系进行分析,最后计算出信用风险概率分布.方法定性与定量相结合,为供应链金融新模式下的风险评估提供了一种新思路.     

复杂环境下银行业多指标风险评估方法及防控策略研究——基于中国省际面板数据的分析

在目前国内外复杂金融环境下,有效识别金融风险及其变化趋势有助于防范和化解金融危机,筑牢国家金融安全屏障。特别是在大数据金融蓬勃发展的背景下,应用数据信息监控金融风险的状况和趋势更具重要的现实意义。以下首先依托已有经验数据提出度量极大经验风险曲面和极小经验风险曲面的方法。其次,根据极大风险曲面提出计算决策单元综合风险指数的模型,以及相应的决策单元投影公式。同时,依据极小风险曲面估计决策单元风险降低的程度和策略。最后,应用这些方法分析了中国31个省区市2013~2017年银行业的风险状况,并提出了相应的改进策略。