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.     

网络结构、资本缓冲与银行系统性风险传染效应——来自2007~2017年中国14个上市商业银行数据

银行体系稳健运行对国民经济健康发展具有重要意义。选取2007~2017年中国14个上市商业银行数据,利用债务矩阵构建银行网络,运用无残差完全分解模型将其分解为网络结构和资本缓冲两个因素,对我国银行系统性风险传染效应研究。结果表明:网络结构与银行系统性风险存在复杂的关联性,而资本缓冲与银行系统性风险有显著负相关关系;在金融危机期间,网络结构是诱导银行系统性风险波动的决定性因素,资本缓冲对降低银行系统性风险有重要作用。此外国有商业银行与其他银行债务关系更为紧密,对系统性金融风险贡献较大,中国银行处于网络结构中重要位置,中国工商银行和中国建设银行处于次重要位置。该结果为资本监管政策和宏观审慎政策有效实施提供了理论依据。     

中国银行系统的宏观审慎监管研究

全球金融危机爆发后,对银行系统实行审慎监管已成为国内外学者及相关监管机构的共识。但目前银行系统的监管研究多为微观审慎监管,宏观审慎监管研究缺乏,尤其是对中国银行网络系统进行动态建模并进行宏观审慎监管的定量研究未见。本文首先利用中国2008至2015年16家上市银行的实际数据构建动态的中国银行网络系统模型,然后使用Component VaR、Incremental VaR、Shapley value EL以及ΔCoVaR四种风险分配机制研究中国银行网络系统的宏观审慎监管方法。研究表明:对中国银行网络系统进行宏观审慎监管能够有效提升其稳定性,并且四种机制相比之下,ΔCoVaR的监管效果最为显著,而Incremental VaR则相对较差。此外,通过宏观审慎资本与银行指标之间的相关性分析,发现Incremental VaR、Shapley value EL以及Component VaR机制下的宏观审慎资本与银行的总资产具有一定的相关性,此时宏观审慎资本可以根据银行的总资产来设置;而ΔCoVaR机制下则不相关,因此宏观审慎资本可以依据各银行的系统性风险贡献大小来设置。     

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.     

基于多主体内生信贷网络的银企间风险传染研究

在全球经济一体化程度不断加深背景下,银企主体间的信贷关联网络极易成为外来冲击的传播渠道.为此,对基于信贷关联网络的银企主体间的风险传染进行研究具有重要意义.在研究过程中,引入银行主体、上游企业主体、下游企业主体,对各类主体行为及主体间的相互作用进行刻画,并基于主体间的相互作用,内生构建融合银行间信贷网络、企业间信贷网络、银企间信贷网络的复合网络,在此基础上对网络视角下的银企间风险传染进行研究.研究表明资产最大银行主体与入度最大银行主体的违约均可加剧银企间的风险传染,故而仅针对资产负债表的监管并不足够,亦应关注主体间关联网络的拓扑结构.     

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。     

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。     

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。     

基于随机久期利率免疫的银行资产负债优化模型

银行资产负债管理是指商业银行在负债数量和结构一定的条件下、对资产进行优化配置,通过平衡资产的流动性、盈利性和安全性,以实现银行收益的最大化。本文通过Vasicek动态期限结构模型推导出随机久期,以包括存量与增量在内的全部资产随机久期等于全部负债随机久期为约束条件、控制利率风险,辅以现行法律法规等其他约束条件,建立全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型,并通过算例说明本模型构建过程。本文的创新与特色有三:一是通过建立全部资产负债组合的利率免疫条件,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。改变了现有研究在进行资产配置时,仅对增量组合风险控制的弊端。二是通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立资产负债优化模型,确保在利率发生变化时,银行股东的所有者权益不受损失。三是以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期的利率免疫条件控制利率风险,建立了全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型。改变了现有研究的资产负债管理模型忽略随机久期变动的影响。     

基于动态网络的事件风险演变研究

为了从互联网媒体数据中识别风险事件,描述事件的演化结构和感知事件风险的演化规律,文章基于动态网络事件风险演变分析框架.文章构建时序动态网络表示事件的演化,使用Louvain算法识别事件,使用事件迁移概率构建事件之间的关系图.在识别事件演化结构的基础上,文章确定事件的主要演化路径,归纳出事件风险与事件生命周期之间的关系.研究结果表明,事件的演化存在着事件形成、事件合并和事件衰减等结构,事件演化结构够成了事件发展的主要路径,事件风险在事件生命周期的不同阶段存在差异.     

基于网络的系统性风险测度方法及其在中国银行业的应用

全球金融危机、英国公投脱欧等事件无不冲击着中国银行业,系统性风险的准确预测再一次成为了关注的焦点.随着互联互通程度的增强,网络效应成为了系统性风险研究所必要考虑的因素.完全从网络内部影响的视角,通过计算资产间相关性系数来构建网络,再考虑网络效应推导资产组合理论从而得出新的风险度量公式.之后,选取了10家银行为研究对象,分析了其在2008年1月至2016年6月的风险变化情况.最后,通过对比得出新构建公式预测风险具有准确度高、参考价值大和及时性强等优点.     

基于动态利率风险免疫的银行资产负债优化模型

本文以CIR动态久期缺口的免疫条件为约束进行多资产和多负债的利率风险控制,通过建立线性规划模型来进行银行资产的最优配置。本文的创新与特色:一是通过引进随时间变化的动态利率久期参数构造利率风险控制条件,建立了控制利率风险的资产负债优化模型。改变了现有研究忽略利率动态变化、进而忽略平均久期动态变化的弊端。事实上,利率的动态变化必然引起平均久期的变动,忽略利率变动的控制条件是无法高精度地控制资产配置的利率风险的。二是通过以银行资产收益最大为目标函数,以动态利率久期缺口免疫为主要约束条件,辅以监管的流动性约束匹配银行的资产负债,回避了利率风险对银行所有者权益的影响,避免了利率变动对银行资产所有者带来的损害。     

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。     

基于流动性风险约束的我国商业银行资产负债随机规划模型

通过以资产负债管理合理匹配银行资产、负债,可以防范银行流动性风险.为此,建立了一个带有简单补偿的两阶段多期随机规划,在满足相关政策、法规约束和流动性风险V aR随机机会约束条件下,以银行的盈利最大化为目标,对银行主要资产、负债进行动态的优化匹配.     

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。     

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。     

基于仓单质押融资的物流企业与银行的演化博弈分析

物流企业与银行之间的良好合作关系是物流金融业务继续发展的前提和基础。以仓单质押融资业务为例,运用演化博弈理论对物流企业与银行之间的监督包庇问题进行了分析,构建复制动态方程和运用动态相位图分析群体策略的演化过程及结果,为建立良好的合作关系提供理论依据。分析结果表明:该动态系统的演化方向受到博弈支付矩阵以及系统的初始状态的影响。银行监督成本、银行的收益损失、物流企业的包庇成本和物流企业的罚金是影响演化结果的关键性因素。通过外部力量的加入,可促使系统演化至(不包庇,不监督)这一期望演化稳定策略。     

基于ANP-灰色聚类方法的供应链风险影响因素研究

供应链网络结构日趋复杂,需要识别供应链网络风险影响因素并对其进行分析．通过分析和识别出供应链运作过程中各种风险影响因素,构建了供应链网络运作风险影响因素评价体系,利用网络分析法对供应链网络风险影响因素和运作阶段进行分析,使用灰色聚类分析对风险因素进行评分,排序并筛选出重要的风险影响因素.通过对汽车零部件供应链网络进行案例分析,得知供应链网络结构特征因素相对于其他因素对供应链网络风险影响程度最大,在供应链管理和研究过程中应对其引起重视.     

供应链网络道德风险演化与仿真研究

针对目前供应链网络存在的越来越严重的道德风险问题,利用演化博弈和系统动力学理论,从供应链网络结构入手,对其演化过程进行了研究。首先基于供应商之间合作过程中的诚信和败德行为,建立供应链网络同级企业间道德风险的演化博弈模型,并分析了其演化路径。其次通过对制造商和供应商之间博弈的动态性分析,建立供应链网络上下游企业间道德风险演化的SD模型,并对其演化过程进行了仿真分析。研究结果表明:供应链网络道德风险的演化结果取决于网络内败德企业获得的超额收益、收益调整程度、惩罚力度和惩罚机制。另外,罚款力度大小与供应链网络道德风险演化的动态性密切相关;动态惩罚机制在其演化的波动性控制方面,具有明显效果。     

基于超图的突发灾害事件演化网络研究

突发灾害事件演化是灾害系统各要素相互作用的结果,从系统要素相互作用的视角剖析突发灾害事件网络演化机理,对阻断次生、衍生事件的发生,减少事件损失,提高应急处置效果具有重要意义.在分析了突发灾害事件网络演化机理基础上,基于超图理论构建了突发灾害事件演化网络模型,通过分析超图的拓扑特性对承灾体的关联性、暴露性以及事件的衍生性、危害性和重要性进行了评估,并基于超图生成的线图对灾害事件的关键演化链进行了描述,最后,以某城市燃气泄露爆炸事件为例进行了验证分析.研究表明,所构建模型既能对突发灾害事件演化网络进行结构化描述,又能对事件及承灾体的风险和重要性进行评估,为分析突发灾害事件网络演化提供了有力工具.