基于银行-资产二分网络的银行间风险传染研究

银行之间越来越紧密的联系形成了复杂的网络,使得风险能够在网络中迅速传染,造成大规模的级联失效.目前已有的大多数研究都基于银行间资产负债表关联来分析银行间风险传染,而银行间持有相同资产的关联作为一种重要的银行间风险传染的渠道,往往没有引起足够的重视.基于持有相同资产关联,建立银行-资产二分网络研究银行间风险传染的机理特征.首先设计了风险传染模型,接着收集了244家主要银行2016年的资产价值数据作为模型仿真的基础.仿真结果表明银行间持有相同资产关联会造成银行间风险传染,继而引发大规模的银行级联破产,其危害程度和传染速度随着冲击大小和溢出效应强度的增加而增加.同时,按照资产占比将244家银行聚成5类并分析各类银行的风险特点.分析对监管部门进行合理分配监管资源具有一定的参考意义.     

考虑潜伏期的关联信用风险传染机理研究

关联信用风险及其传染是现代信用风险管理的热点和难点问题。本文基于复杂网络的平均场理论,运用传染病模型,来刻画关联主体网络中关联信用风险的传染机理;并引入潜伏主体及其潜伏期,分析了网络中关联信用风险的传染过程;进一步,在关联主体BA无标度网络中,探讨了关联信用风险特征对传染过程中稳定状态的影响。研究结果表明:潜伏主体的平均潜伏期、感染主体的传染率和恢复率及传染力、信用主体的新生率和死亡率,均会影响关联信用风险传染阈值和稳定状态时感染主体密度。     

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.     

考虑个体保护意识的关联信用风险传染机理研究

针对关联信用风险及其传染这一热点和难点问题,本文基于复杂网络异质平均场理论,运用风险传播动力学SIR经典模型,探讨风险信息促成的个体保护意识对关联信用风险传染的影响机理,并在BA无标度网络中进行数值仿真分析。研究结果表明:被感染个体数量、个体反应强度、有保护意识的易感个体比例与关联信用风险传染阈值正相关;考虑个体保护意识、增强易感个体反应强度以及提高有保护意识的易感个体比例能够有效抑制关联信用风险的传染速度和传染规模,并且能够延缓关联信用风险高峰期的到来。     

考虑免疫性的关联信用风险的传染机理研究

现实企业之间广泛的关联关系导致了复杂的关联信用风险传染。本文改进了传染病模型以用于刻画企业之间关联信用风险的传染机制;并进一步,在部分企业可能形成“免疫”能力的背景下,探讨了关联信用风险传染的稳定状态;最后,在关联企业形成无标度网络环境下,分析了关联信用风险特点对该状态的影响。结果表明: 关联信用风险传染阈值和稳定状态感染企业的密度,均与网络初始状态的免疫性企业的比例、企业免疫性的丧失率及救助时间有关。     

尾部风险网络视角下的金融机构系统性风险贡献研究

金融机构的尾部风险关联模式及结构在金融系统性风险的形成演化中发挥重要作用。利用CoVaR指标及分位数回归方法,衡量金融机构之间的尾部风险传染强度,进而建立金融机构尾部风险动态网络。分析全连接网络及阈值法下过滤网络的全局和局部拓扑结构特征及其动态演化规律。建立面板数据回归模型,研究网络拓扑结构特征对金融机构系统性风险贡献的影响。实证研究发现,全连接网络的节点强度,能有效地衡量金融机构尾部风险传染强度及承受强度,并揭示其动态变化规律;各机构的尾部风险传染强度及承受强度排序匹配性存在差异;随着时间推进,各金融机构间的平均尾部风险传染路径缩短、系统性风险更易迅速累积和爆发;滞后一期的节点出度、节点入度及聚集系数越大,相应金融机构的系统性风险贡献越小;滞后一期的节点介数和节点接近中心度越大,相应金融机构的系统性风险贡献越大。研究结果对于金融机构的宏观审慎监管及系统性风险管理,提供了一个全新的基于金融机构尾部风险网络的视角。     

复杂装备研制协调超网络均衡与实现路径

复杂装备研制主体间呈现社会关系、合作关系、协调关系等网络关系,并且相互影响相互作用,其影响复杂装备研制的重要参数。为有效描述在资源环境约束下制造商和供应商的关系,探讨复杂装备研制协调机理与实现路径,本文利用超网络方法,设计了相互影响、相互作用的社会关系网络、协调网络和合作网络的复杂装备研制协调超网络,并将社会关系水平、协调度和合作水平作为超网络的3个决策变量,建立基于关系价值最大、协调成本最低、协调风险最小、合作收益最大、合作风险最小和成本最小等不同偏好下的多目标最优决策模型,构建了复杂装备研制超网络均衡模型,并利用其探讨超网络均衡和实现路径。     

动态中国银行网络系统传染性风险研究

银行网络系统的传染性风险是目前国内外研究的重要问题,但是目前针对银行网络系统传染的风险研究均考虑的是静态的网络结构及网络上银行的资产负债也均为静态,忽视了动态的网络结构及银行动态的资产负债的演化.文章首先构建动态演化的银行网络系统,其包括网络结构的动态演化与银行节点的资产负债的动态演化;然后根据中国的实际数据,构建动态演化的中国银行网络系统,进一步研究中国银行网络系统的传染的演化规律,为中央银行制定政策提供决策依据.     

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。     

风险跨市场传染的综合测度、网络分析与趋势演化——基于商品期货的实证分析

在关联金融市场价格波动的相互溢出影响下，由风险传染而形成的多市场波动趋同现象正呈现多爆发、强影响、广扩散与久持续等系列特征，为了结合上述特征合理测度并有效应对这类风险跨市场传染现象，文章以我国商品期货为具体实证对象，分别从综合测度、网络分析与趋势演化三个角度对风险跨市场传染现象进行了系统研究。具体研究中，先立足Diebold-Yilmaz公式构建了风险跨市场传染测度指数，并结合网络分析、派系类分及趋势演化等方法，提出了风险跨市场传染现象的综合测度模型。在此基础上，以我国具有代表性的九个商品期货为对象，进行了新模型、新方法和新过程下的系列实证，并得出结论：商品期货风险跨市场传染现象具备网络性与时变性，并呈现市场差异性和影响不对称性；商品期货风险跨市场传染现象派系类分具备总体一致性与个体交叉性；商品期货风险跨市场传染主要通过点传染及派系传染进行。     

中国银行间拆借网络结构实证研究

银行间网络结构在银行系统的系统性风险研究中起着十分重要的作用.目前,大多数估算银行间拆借网络结构的研究均采用最大熵估计方法,该方法估算出的网络结构接近全连接的网络结构,从而会低估银行系统的系统性风险.为了估算出更接近中国真实银行系统的银行间拆借网络,文章首次采用最小密度法,用2016年256家中国银行的真实数据,对中国银行间的拆借网络进行了估算.然后从中介中心性和接近中心性以及度的分布等角度研究了中国银行间拆借网络的拓扑特性,并与其他国家的银行间拆借网络结构进行了比较分析.文章通过对实证数据的研究发现:首先中国的银行系统的拆借网络存在分层结构.其次,中国银行系统的银行间拆借网络结构属于无标度网络结构,但不同层中的银行的度的分布呈现不同指数的幂律分布.最后,在描述银行中心性的指标中,中介中心性能更好地描述中国的银行的重要程度,结果与入选"全球系统重要性银行"的中国的银行完全一致.     

金融控股集团内部风险传染研究

金融控股集团特有的经济关系形成集团内部错综复杂的经济网络,本文基于集团内部的股权结构和关联交易形成有向网络,构建金融控股集团内部风险传染的模型。研究结果表明:持股对手数量超过某一临界值时,风险被集团成员共同分担,成员仅需承担较小的破产成本,集团稳定;持股对手数量固定时,集团内部风险传染情况与持股比重之间不存在单调关系。集团在持股对手数量和持股比重之间存在权衡,以此减小集团内部风险传播的可能性。此外,当集团成员爆发危机后,关联交易将增大集团成员的损失,从而扩大风险以及风险传播范围。本文为金融控股集团股权分配和关联交易规模提供了理论指导。     

供应链上两类不同信用风险的关联及传染效应研究

在一个典型的存在资金约束的二级供应链上,通常存在两类不同的信用风险:一是供应商向银行信用贷款所形成的信贷信用风险;二是供应商为零售商提供商业信用而形成的商业信用风险。本文针对上述两类不同信用风险之间的关联性及传染问题展开研究,揭示了两类风险之间的传染机理,度量了风险的传染强度,并分析了传染强度的影响因素。研究表明:两类不同信用风险之间的关联性,导致供应链上存在由非同类信用风险构成的关联信用风险(Different types of associated credit risk),本文简称为供应链上的D类关联信用风险。结合数值分析发现:D类关联信用风险的传染强度与供应商的生产成本及无风险利率正相关,而与商品的市场价格负相关。特别地,当市场需求服从指数分布时,关联信用风险的传染强度与商业信用成本和零售商的特质有关,供应商通过调整商业信用成本和选择零售商类型可以降低D类关联信用风险的传染强度,进而降低自身的银行信贷风险。本文将同类型信用风险之间的关联和传染问题引申到不同类型的信用风险之间,进一步深化和拓展了关联信用风险的内涵。     

双重违约风险下的银企共赢信用机理研究

本文以银企信贷关系为例，考虑主观和客观双重违约风险因素，在多渠道融资模式下得到信贷各方共赢博弈决策模型，并给出博弈均衡解。在此基础上，通过实证分析挖掘出双重信用风险影响下企业融资难问题的根源，给出解决方案。探索性地给出实现信贷系统共赢发展的有效策略集，并提出一定的政策建议。     

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。     

基于随机矩阵理论的股市网络拓扑性质研究

本文运用随机矩阵理论(RMT)和相关系数动态演化模型建立全球股指二次“去噪”相关系数矩阵,并采用阀值法构建全球股市网络,进而分析该网络拓扑结构特性和解释风险在网络中的传染效应。研究发现,全球股市网络呈现出“小世界”效应;在θ=0.1数量水平下,全球股市网络具有较强的鲁棒性。同时,英国和荷兰的股票市场风险传染对网络整体的冲击较大;股市网络中各个股市间的风险传染路径与相关国家经济实力相关联,体现出较强的同配性。     

跨界创新联盟关联信用风险传染模型研究

跨界创新联盟是企业创新过程中资源整合与共享的一种有效形式,但在带来企业创新资源共享效益的同时,联盟中复杂的关联关系也构成了联盟关联信用风险传染的新渠道。本文结合复杂网络理论与传染病模型,根据跨界创新联盟特点,在原有资产关联研究的基础上,综合考虑行业关联、资产关联和创新合作关联三种关联关系,改进了风险传播的传染病模型,并进行了数值仿真实验。结果表明：行业关联、资产关联和创新合作关联对跨界创新联盟关联信用风险传染阈值具有综合性影响,增加行业关联和创新合作关联因素,有利于提高关联信用风险传染阈值的精度。此外,资产关联度越高则感染成员密度越大;行业关联度越低,创新合作关联度越高则感染成员密度越小。     

基于零膨胀模型的我国银企关系规模影响因素研究

银企关系是学术界和实务界关注的焦点之一,然而,国内学者鲜有探讨银企关系数量的影响因素。本文使用我国A股上市公司2006-2013年的银企关系计数资料,利用零膨胀模型对企业建立银企关系规模的影响因素进行了分析。研究发现:规模大、资产负债率高、获利能力强的公司倾向于建立更多的银企关系;企业的长期负债率、第一大股东持股比例,是否是国有产权属性和企业的经营风险与银企关系的规模(数量)显著负相关;信贷合约的期限和信贷金额与银企关系的数量显著正相关;进一步比较了零膨胀模型与Poisson回归、负二项分布回归模型等计数模型,统计检验显示,零膨胀模型比较适合零值过多和过度离散的数据结构资料。     

银行项目信贷风险决策分析

利用实物期权的方法对银行项目信贷的期权特性进行了讨论,对项目的收益与风险进行了更为准确的数理分析.为使结论更加准确可靠,并对具体的实例进行了剖析,说明了衍生产品在银行的项目信贷过程中也可以很好地理论指导实践,使银行能够更好地对贷前风险进行有效控制.     

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。