互联网金融与传统金融业双向风险溢出效应研究

基于2013-2019年互联网金融指数和申万行业指数的日收盘价数据，采用GARCH族模型结合CoVaR方法，从定量计量和动态特征分析两方面入手，考察了互联网金融行业与传统金融业之间的双向风险溢出效应.结果表明，互联网金融与各传统金融业之间均存在双向不对称的正向风险溢出且传统金融业对互联网金融的风险溢出强度显著高于互联网金融对传统金融业的风险溢出强度；从整体来看，互联网金融与银行业之间双向风险溢出效应最强，但从局部分析，互联网金融可能会对证券业造成“激增式”风险溢出，不可掉以轻心；此外，互联网金融与各传统金融业之间的风险溢出还具有周期性特征.     

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。     

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-CoVaR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CoVaR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-CoVaR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CoVaR测度存在被高估的可能。     

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。     

广义双曲线分布族下的动态系统性风险研究

为捕捉金融资产收益率尖峰厚尾和非对称特征,本文首次在广义双曲线分布族下对我国银行系统性风险进行动态化测量,并对条件风险价值方法在我国银行系统性风险测量的适用性进行检验。通过返回检验表明,t分布下的动态系统性风险测度未能达到准确标准,双曲线分布下的条件风险价值相对其他分布能更准确的刻画我国银行系统性风险;通过对各银行△CoVaR排序发现,国有银行系统性风险贡献高于股份制商业银行,但各银行的系统重要性排名会随着时间不断发生改变.     

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。     

基于投资者风险厌恶程度的广义熵投资组合模型研究

利用Csiszer定向散度理论,构建了证券投资组合领域的广义熵优化模型,通过引入投资者风险厌恶程度指数并将其定量化处理,得到在各支股票的投资比重,从而解决了目前证券投资组合领域存在的计算量大、未考虑投资者行为因素等缺陷;最后通过选取沪市四大指数中具有代表性的10支股票进行实证分析,同时与最大熵、最小叉熵优化模型对比,结果表明考虑了投资者风险厌恶程度指数的广义熵优化模型更符合投资者的投资需求,在实际应用中更具有可行性.     

股票、石油和大宗商品市场之间的风险溢出:来自动态和频域的证据

大宗商品价格的剧烈波动,使其成为金融系统新的风险点.然而,在不同时间频域下,大宗商品市场与股票和石油市场之间风险溢出如何变化的问题仍然不清楚.因此,文章使用Baruník和Kárehlík提出的频域溢出方法来分析大宗商品、股票和石油市场之间的风险溢出.同时,文章进一步讨论了分行业大宗商品投资组合的多样化和风险对冲.首先,文章发现大宗商品、股票和石油市场的整合程度相对较高,风险溢出在危机事件期间快速上升.并且,在整个样本期内,石油市场为风险的传出者,而股票市场为风险的接收者.其次,不同频域的风险溢出呈现出异质性,跨市场风险溢出由短期频域所主导.最后,贵金属和谷物特别适合于对冲石油和股票资产的风险.文章结果对于股票、石油和大宗商品市场的投资者和监管者的风险管理具有重要的指导意义.     

Modeling credit portfolio derivatives,including both a default and a prepayment feature

Apart from heteronomy exit events such as, for example credit default or death, several financial agreements allow policy holders to voluntarily terminate the contract. Examples include callable mortgages or life insurance contracts. For the contractual counterpart, the result is a cash‐flow uncertainty called prepayment risk. Despite the high relevance of this implicit option, only few portfolio models consider both a default and a cancellability feature. On a portfolio level, this is especially critical because empirical observations of the mortgage market suggest that prepayment risk is an important determinant for the pricing of mortgage‐backed securities. Furthermore, defaults and prepayments tend to occur in clusters, and there is evidence for a negative association between the two risks. This paper presents a realistic and tractable portfolio model that takes into account these observations. Technically, we rely on an Archimedean dependence structure. A suitable parameterization allows to fit the likelihood of default and prepayment clusters separately and accounts for the postulated negative interdependence. Moreover, this structure turns out to be tractable enough for real‐time evaluation of portfolio derivatives. As an application, the pricing of loan credit default swaps, an example of a portfolio derivative that includes a cancellability feature, is discussed. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于MIV-BP型网络实验的房地产项目风险识别研究

为了更准确更客观地识别房地产项目中的风险,为房地产项目投资决策提供科学依据和参考,有效地规避风险,本研究在BP神经网络 (Back-Propagation Neural Network)建模的基础上,采取MIV(Mean Impact Value)算法对BP神经网络模型进行变量筛选的网络优化和改良,从而形成新的优化后的MIV-BP(Mean Impact Value Back-Propagation Neural Network)神经网络,并以此用于评价房地产项目中的风险度以及各因素在风险度中的影响作用大小;同时选取目前相关的房地产项目数据进行仿真实证分析和验证。验证实验结果表明,MIV-BP型神经网络对于房地产项目风险度识别具有良好的适应性和准确性,实验结果客观,达到专家评价的要求,并在风险因素作用度分析上具有良好的应用价值。     

基于区间直觉模糊不确定语言变量的VIKOR方法及其在房地产开发风险评价中的应用

采用区间值直觉模糊不确定语言变量建模决策中存在的不确定信息,给出了一个新的不确定环境下的VIKOR方法.首先采用区间直觉模糊不确定语言变量对方案进行评价,然后将VIKOR方法进行推广到新的不确定环境下,给出新的方案排序方法.最后为了说明方法的有效性和合理性,将所给的方法应用于房地产开发方案的风险评价中.     

宏观因素对房地产行业信用风险的影响研究——基于BALQR模型的实证

以2008年1月至2014年9月相关数据为基础,利用贝叶斯adaptive Lasso分位数回归(BALQR)模型对影响房地产业信用风险的宏观经济因素进行了分析.结果表明,在任何分位点上,对我国房地产行业信用风险影响最大的均是GDP增长率,其次是CPI增长率和消费者信心指数增长率,其中前者为负向作用后两者为正向作用,而资本市场的景气状态则对房地产行业信用风险基本没有显著作用.不过,在不同分位点上,不同宏观因素在房地产行业的不同信用风险水平上的影响程度又存在差异性.     

基于ANP和模糊聚类的军人家属风险研究

军人家属风险是因军人履行职责而承担的连带风险, 是军人风险的重要组成部分。军人家属风险管理状况关系到军队的稳定性。由于军人家属风险属性上具备一定的模糊性, 当前缺乏规范的理论指导和实践管理经验。文章尝试通过构建ANP模型, 首先分析影响军人风险的因子指标及权重, 再以此为依据, 针对军人家属风险采用模糊聚类法与典型的人身风险、财产风险和责任风险进行聚类, 以期寻求最适宜的类别划分, 将典型风险的成熟管理模式和经验借鉴到军人家属风险领域, 并提出相应的管理建议。研究发现, 意外伤害风险、住房保障风险等13项指标是军人家属风险的主要影响因素; 军人家属风险在阈值0.95的水平上与责任风险聚为同一类型; 构建以军人家属风险为对象, 以军人家属社保和住房为重点内容, 军队保险、商业保险和军人互助保险三位一体的责任保险体系, 是完善军人家属风险管理的关键所在。     

中小企业信用担保业风险运营能力的现状与对策研究

卓越的风险运营能力是中小企业信用担保有效运行的关键。本分析了我国中小企业信用担保业在风险管理中面临的问题与困难，并提出了提升中小企业信用担保风险运营能力办法与思路。     

Convergence and Error Bound of a Method for Solving Variational Inequality Problems via the Generalized D-Gap Function

The variational inequality problem (VIP) can be reformulated as an unconstrained minimization problem through the generalized D-gap function. Recently, a hybrid Newton-type method was proposed by Peng and Fukushima for minimizing a special form of the generalized D-gap function. In this paper, the hybrid Newton-type algorithm is extended to minimize the general form g of the generalized D-gap function. It is shown that the algorithm has nice convergence properties. Under some reasonable conditions, it is proved that the algorithm is locally and globally convergent. Moreover, it is proved that the function g has bounded level sets for strongly monotone VIP. An error bound of the algorithm is obtained.