基于分位数因子VAR模型的金融机构间特质风险关联研究

文章采用最新发展的QFVAR (Quantile Factor VAR)模型,借助市场因子消除误差项中的横截面相关性,从而研究中国36家上市金融机构间的特质风险关联,并通过分位数回归估计,考察了金融机构间的均值风险传染和尾部风险传染,最后从风险溢出和风险溢入角度,探讨了金融机构特质风险的主要来源.研究发现:1)金融机构特质风险关联会随着分位数发生显著变化,相较条件均值和条件中位数,特质风险在两侧尾部存在强烈的时变关联效应.2)特质风险的均值传染主要集中在部门内,而尾部传染则表现出明显的跨部门效应,其中右尾的风险传染强度更高.3)在金融市场平稳期,证券部门具有较高的特质风险溢出水平,而在金融市场危机期,银行部门具有较高的特质风险溢出水平.文章的研究结果对监管部门防范化解金融风险具有借鉴意义,有助于其从特质冲击角度,加深对金融风险传染机制的理解.     

基于时变相关的金融风险传染效应的非参数方法研究

传染效应是监察、控制金融风险跨市场和地区传导的重要内容.在考虑金融市场波动相关系数的时变特征和非正态特征基础上,提出了一种基于DCC模型的动态相关系数传染效应的非参数检验方法.同时,利用方法实证检验了美国次贷危机对中国大陆、中国香港和英国股市的风险传染特征.结果表明,动态相关系数确实不服从正态分析,故结合Wilcoxon符号秩检验验证了美国股市对其余三个市场传染效应的存在性.     

基于门限混合Copula的股市和债市波动变相关结构

股市和债市的波动相关结构是研究金融市场信息流动、风险传递的重要内容.利用拓展的Copula模型——门限混合Copula模型,并结合EM算法等实证检验了我国股市和债市的关联特征.结果表明:两市波动关联性的不同分歧很大程度是注重对样本区间内整体关联性的检验,忽视了不同阶段与市场波动的特定关系;同时新的Copula模型捕捉到...     

经济政策不确定性与系统性风险关联性研究——基于主成分分位数回归方法的实现

选取中国经济政策不确定性指数和14个系统性风险的代表性指标,首先运用分位数格兰杰因果检验经济政策不确定性与系统性风险指标的因果关系,然后分别以经济政策不确定性和系统性风险为被解释变量,利用主成分分位数回归分析经济政策不确定性与系统性风险之间的相互影响关系。研究发现:在单个系统性风险指标中,机构极值风险对经济政策不确定性的影响最为显著;中国金融市场整体系统性风险与经济政策不确定性之间存在双向因果关系;经济政策不确定性与系统性风险指标在下尾分布拟合效果最好。进一步分析发现,经济政策不确定性的上升不能起到稳定器效果,其对系统性风险加剧有助推作用,同时系统性风险的上升也会倒逼经济政策不确定性的增加。     

“绩效”融合

过去的2011年,国内外形势复杂多变,欧债危机扑朔迷离,经济形势变幻莫测。过往看似与企业经营毫无关联的事件,在＂地球村＂里变得与我们息息相关。蝴蝶效应的几何级放大,增加了企业经营的系统性风险。在速度与耐力的博弈中,企业如何前瞻性地面对挑战？     

金融科技发展对金融机构系统性风险的影响——基于时变视角的实证研究

本文基于2011-2020年金融科技关键词的百度搜索指数,通过动态因子模型构建我国金融科技发展指标;利用沪深两市金融机构的相关数据,基于DCC-GJR-GARCH模型构建我国金融机构系统性风险指标。然后通过TVP-VAR模型,在控制宏观经济变量和微观金融市场变量的条件下,研究了我国金融科技发展对金融机构系统性风险的动态时变影响。实证结果表明:我国金融科技发展对金融机构系统性风险的影响有显著的时变特征,在金融科技发展初期,金融科技发展会增大金融机构系统性风险;随着金融科技进一步发展,金融科技发展会降低金融机构系统性风险。通过对金融机构进一步分类实证,发现金融科技发展对银行类金融机构系统性风险的影响更显著。     

欧元区国家系统风险占比的演化分析

采用Shapley值法,分别从债券市场和股票市场组成的金融体系对欧元区主要成员国进行风险贡献程度的分析,考察各单个市场对相应的金融系统的风险贡献的变化情况.实证发现,两个金融系统均表现出危机程度较严重的国家,其风险贡献占比较大,且它们的风险贡献占比沿着危机前、次贷危机时期、欧债危机时期的演变而逐渐上升,相应地其他国家的风险贡献占比呈下降趋势.特别地,欧债危机爆发后,债券金融系统各国的风险贡献占比出现极端化现象,受危机影响较小的国家则在危机中扮演了稳定市场的角色.     

金融危机前后国内外石油市场风险传导机制研究

2008年爆发的金融危机对国际石油市场的信息传导机制造成了较大冲击。本文将有偏t分布引入石油市场风险模型,通过构造APARCH/TARCH模型计算石油市场在险值(VaR),并采用风险-Granger检验方法考察了金融危机前后国内外代表性原油市场与燃料油市场的风险传导效应.结果显示,国内外石油市场之间的风险溢出关系在金融危机发生后出现了显著的变化。其中,上海燃料油市场在危机后的风险溢出能力得到提升,对新加坡燃油市场具有一定的风险溢出效应;而国内大庆原油市场在危机前后都只能被动地接受国际原油市场风险溢出影响。从两大国际基准原油比较看,WTI虽然继续居于主导地位,但是对Brent的风险溢出效应在危机后有所减弱.     

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。     

商业银行中VaR估值方法的检验

VaR模型,作为商业银行风险管理的重要工具之一,能较为准确地测量资产组合在金融市场正常波动下的市场风险.然而,在实际应用中,VaR模型仍存在一些缺陷,例如,在极端市场情况下,VaR存在较大的估计误差.压力测试,作为VaR模型的一个补充,可以用来测量极端市场状况下的金融市场风险.回溯测试,则可以用来检验VaR模型的准确性.巴塞尔委员会也对VaR模型制定了最低使用标准,文章最后将对此予以简单介绍并对我国商业银行在模型实施上提出一些建议.     

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。     

A closed form solution for vulnerable options with Heston’s stochastic volatility

Over-the-counter stock markets in the world have been growing rapidly and vulnerability to default risks of option holders traded in the over-the-counter markets became an important issue, in particular, since the global finance crisis and Eurozone crisis. This paper studies the pricing of European-type vulnerable options when the underlying asset follows the Heston dynamics. In this paper, we obtain a closed form analytic formula of the option price as a stochastic volatility extension of the classical Heston formula and find how the stochastic volatility effect on the Black–Scholes price as well as on the decreasing speed of the option price with credit risk depends on moneyness.     

Measuring bank contagion in Europe using binary spatial regression models

The recent European sovereign debt crisis clearly illustrates the importance of measuring the contagion effects of bank failures. Indeed, to better understand and monitor contagion risk, the European Central Bank has assumed the supervision of the largest banks in each of the member states. We propose a measure of contagion risk based on the spatial autocorrelation parameter of a binary spatial autoregressive model. Using different specifications of the interbank connectivity matrix, we estimate the contagion parameter for banks within the Eurozone, between 1996 and 2012. We provide evidence of high levels of systemic risk due to contagion during the European sovereign debt crisis.     

Development and calibration of a currency trading strategy using global optimization

We have developed a new financial indicator—called the Interest Rate Differentials Adjusted for Volatility (IRDAV) measure—to assist investors in currency markets. On a monthly basis, we rank currency pairs according to this measure and then select a basket of pairs with the highest IRDAV values. Under positive market conditions, an IRDAV based investment strategy (buying a currency with high interest rate and simultaneously selling a currency with low interest rate, after adjusting for volatility of the currency pairs in question) can generate significant returns. However, when the markets turn for the worse and crisis situations evolve, investors exit such money-making strategies suddenly, and—as a result—significant losses can occur. In an effort to minimize these potential losses, we also propose an aggregated Risk Metric that estimates the total risk by looking at various financial indicators across different markets. These risk indicators are used to get timely signals of evolving crises and to flip the strategy from long to short in a timely fashion, to prevent losses and make further gains even during crisis periods. Since our proprietary model is implemented in Excel as a highly nonlinear “black box” computational procedure, we use suitable global optimization methodology and software—the Lipschitz Global Optimizer solver suite linked to Excel—to maximize the performance of the currency basket, based on our selection of key decision variables. After the introduction of the new currency trading model and its implementation, we present numerical results based on actual market data. Our results clearly show the advantages of using global optimization based parameter settings, compared to the typically used “expert estimates” of the key model parameters.     

基于时变t-Copula的次贷危机前后亚洲股市相关结构的比较分析

将时变t-Copula函数与GARCH模型结合起来刻画金融市场间的相关结构并用于亚洲股市作实证研究.结果表明,次贷危机加剧了亚洲股市的波动溢出效应,提示次贷危机是亚洲股市相关结构的一个结构性变点.     

Markov regime-switching quantile regression models and financial contagion detection

In this paper, we propose a Markov regime-switching quantile regression model, which considers the case where there may exist equilibria jumps in quantile regression. The parameters are estimated by the maximum likelihood estimation (MLE) method. A simulation study of this new model is conducted covering many scenarios. The simulation results show that the MLE method is efficient in estimating the model parameters. An empirical analysis is also provided, which focuses on the detection of financial crisis contagion between United States and some European Union countries during the period of sub-prime crisis from the angle of financial risk. The degree of financial contagion between markets is subsequently measured by utilizing the quantile regression coefficients. The empirical results show that in a crisis situation, the interdependence between United States and European Union countries dramatically increases.     

股票市场的长记忆及其动态结构

本文提出了结合平均小波系数法和自回归原始自助法的稳健长记忆检验,蒙特卡罗模拟显示该方法对于短期记忆过程具有稳定性。基于该方法对2005年4月8日至2015年6月30日的中国、美国、香港和德国股市进行了实证分析。全局检验结果表明仅中国的股票市场存在显著的长记忆,并且风险因素无法对长记忆解释,而美国、德国和香港的股市不存在长记忆。基于递增窗口的动态Hurst指数分析显示,金融危机时期4个股市都存在显著的长记忆。2010年后,除中国股市外,其余三个股市几乎不存在长记忆现象。     

基于复杂网络的金融风险跨市场传导机制研究——以金融危机时期(2007~2009年)数据为例

金融系统具有典型的非线性复杂系统的特征,其多层次和多重反馈特性使得金融风险跨市场传导效应更加复杂多变。选取2007~2009年金融危机时期的相关数据,构建金融网络,并采用最小生成树(MST)的方法对金融风险跨市场传导机制进行实证分析。结果表明:我国金融市场具有明显的小世界特征;金融危机期间金融市场内部各子市场间的关联程度显著加强;股票、债券、房地产和外汇市场是系统重要性市场,需要重点监控;对金融风险跨市场传导的潜在路径进行了识别,为宏观审慎监管提供了理论基础。