基于复杂网络的我国金融机构关联性测度研究
发布时间：2021-06-01 21:37
关联性是现代风险计量和管理的核心,它是市场风险、信用风险、交易对手风险和系统性风险的重要组成部分。本文利用CAPM模型提取金融机构的异质性风险,利用Granger因果检验构建基于金融机构异质性风险溢出效应的有向无权Granger因果网络,通过网络分析法解构金融网络的整体关联性和部门内部及跨部门关联性特征。并首次从统计角度基于蒙特卡罗模拟方法证实在5%的Granger因果检验显著性水平下,金融系统网络关联性测度指标具有高稳健性。实证结果表明:在整体关联性特征方面,我国金融网络具有“小世界现象”和“无标度特性”等复杂网络性质。同时,在熊市期间,特别是金融危机时期金融网络整体关联水平较高,具体来看2007-2009年金融危机时期我国网络整体关联度达到历史最高水平,后危机时期的2013-2016年我国网络整体关联性具有明显的上升趋势,被称为“最强监管年”的2017年以来网络整体关联性显著下滑,反映出近年来积聚在我国金融机构的系统性风险在不断消散。其次,在部门内部关联性方面,不同部门内部网络关联度指标变动具有明显的背离趋势,即当银行部门内部关联性呈明显的上升趋势时,非银行部门内部关联性显著下降,...
【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２：主成分分析方法的金融机构关联性分析？??资料来源：数值计算由Ｒ统计软件完成，绘０３由ｅｘｃｅｌ面枳图绘制．??
融系统内的扩散，使得挤兑蔓延到整个金融系统，从而使得那些经营状况良好的??且具有偿付能力的金融机构也出现破产［４｜］。??从图２和图３反映的结果来看，２００７－２００９年金融危机时期金融机构关联性??上升到历史最高水平，与上述观点所反映内容基本一致。后危机时期，金融机构??关联性水平迅速下降，并保持在较低水平。２０１４年金融网络关联性又进一步上??升，２０１６年达到后危机时期的最高水平。在刚刚过去的被称为“最强监管年”的??２０１７年，我们发现金融机构关联性水平急速下滑，系统性风险得以消散。通过??以上两种不同的测度方法得到相同的结论，对评价本文测度结论是否具有参考价??值树立了较为可靠的参考标准。??０．１４??。‘１２?％）??Ｉ?＼??０，６?、厂一＼??０．０４??２００７．０８－２０１０．０７?２００９．０９－２０１２．０８?２０１１１０－２０１４．０９?２０１３．１１－２０１６．１０??图３：?ＧＡＲＣＨ?（１，１）模型拟合的系统平方差序列反映的金融机构关联性特征??资料来源：数值计算由Ｒ统计软件完成
基于复杂网络的我国金融机构关联性测度研究??系统网络整体关联度指标ＤＣ由图４给出，其中红线代表蒙特卡罗模拟所得到的??测度指标上侧２．５％分位数，即在统计上只有２．５％的可能性ＤＣ指标值大于６．２％??（图中红线的纵坐标）。因此，从统计角度佐证了本文所得测度数据具有非偶然??性特征，稳健性较高。??如图４所示，危机前后我国金融机构关联性保持在较高水平，金融危机时期??达到历史最高水平１６．１５％，远远高于其他时期。危机的爆发使得集聚在系统内??部的流动性风险得以消散，金融机构关联性直线下降。２０１１年关联性水平又进??一步上升，并在之后的近２年时间内保持在７％附近。２０１４年关联性水平下降到??１．７％左右
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国商业银行表外业务的属性、风险与监管研究[J]. 黄志凌. 金融监管研究. 2016(12)
[2]我国上市金融机构关联性研究——基于网络分析法[J]. 李政,梁琪,涂晓枫. 金融研究. 2016(08)
[3]资产负债表关联、价格关联与银行间风险传染[J]. 王占浩,郭菊娥,薛勇. 管理工程学报. 2016(02)
[4]商业银行从事影子银行业务的影响因素与经济后果——基于影子银行体系资金融出方的实证研究[J]. 祝继高,胡诗阳,陆正飞. 金融研究. 2016(01)
[5]地方政府债务置换的影响[J]. 詹向阳,郑艳文. 中国金融. 2015(20)
[6]金融机构关联度与系统性风险的测度[J]. 周天芸,张幸. 宏观质量研究. 2015(03)
[7]金融网络理论与应用综述[J]. 孙艳霞. 金融发展研究. 2015(04)
[8]中国区域经济增长的空间关联及其解释——基于网络分析方法[J]. 李敬,陈澍,万广华,付陈梅. 经济研究. 2014(11)
[9]基于复杂网络的金融传染风险模型研究[J]. 邓超,陈学军. 中国管理科学. 2014(11)
[10]基于风险溢出关联特征的CoVaR计算方法有效性比较及应用[J]. 王周伟,吕思聪,茆训诚. 经济评论. 2014(04)
本文编号：3210197
【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２：主成分分析方法的金融机构关联性分析？??资料来源：数值计算由Ｒ统计软件完成，绘０３由ｅｘｃｅｌ面枳图绘制．??
融系统内的扩散，使得挤兑蔓延到整个金融系统，从而使得那些经营状况良好的??且具有偿付能力的金融机构也出现破产［４｜］。??从图２和图３反映的结果来看，２００７－２００９年金融危机时期金融机构关联性??上升到历史最高水平，与上述观点所反映内容基本一致。后危机时期，金融机构??关联性水平迅速下降，并保持在较低水平。２０１４年金融网络关联性又进一步上??升，２０１６年达到后危机时期的最高水平。在刚刚过去的被称为“最强监管年”的??２０１７年，我们发现金融机构关联性水平急速下滑，系统性风险得以消散。通过??以上两种不同的测度方法得到相同的结论，对评价本文测度结论是否具有参考价??值树立了较为可靠的参考标准。??０．１４??。‘１２?％）??Ｉ?＼??０，６?、厂一＼??０．０４??２００７．０８－２０１０．０７?２００９．０９－２０１２．０８?２０１１１０－２０１４．０９?２０１３．１１－２０１６．１０??图３：?ＧＡＲＣＨ?（１，１）模型拟合的系统平方差序列反映的金融机构关联性特征??资料来源：数值计算由Ｒ统计软件完成
基于复杂网络的我国金融机构关联性测度研究??系统网络整体关联度指标ＤＣ由图４给出，其中红线代表蒙特卡罗模拟所得到的??测度指标上侧２．５％分位数，即在统计上只有２．５％的可能性ＤＣ指标值大于６．２％??（图中红线的纵坐标）。因此，从统计角度佐证了本文所得测度数据具有非偶然??性特征，稳健性较高。??如图４所示，危机前后我国金融机构关联性保持在较高水平，金融危机时期??达到历史最高水平１６．１５％，远远高于其他时期。危机的爆发使得集聚在系统内??部的流动性风险得以消散，金融机构关联性直线下降。２０１１年关联性水平又进??一步上升，并在之后的近２年时间内保持在７％附近。２０１４年关联性水平下降到??１．７％左右
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国商业银行表外业务的属性、风险与监管研究[J]. 黄志凌. 金融监管研究. 2016(12)
[2]我国上市金融机构关联性研究——基于网络分析法[J]. 李政,梁琪,涂晓枫. 金融研究. 2016(08)
[3]资产负债表关联、价格关联与银行间风险传染[J]. 王占浩,郭菊娥,薛勇. 管理工程学报. 2016(02)
[4]商业银行从事影子银行业务的影响因素与经济后果——基于影子银行体系资金融出方的实证研究[J]. 祝继高,胡诗阳,陆正飞. 金融研究. 2016(01)
[5]地方政府债务置换的影响[J]. 詹向阳,郑艳文. 中国金融. 2015(20)
[6]金融机构关联度与系统性风险的测度[J]. 周天芸,张幸. 宏观质量研究. 2015(03)
[7]金融网络理论与应用综述[J]. 孙艳霞. 金融发展研究. 2015(04)
[8]中国区域经济增长的空间关联及其解释——基于网络分析方法[J]. 李敬,陈澍,万广华,付陈梅. 经济研究. 2014(11)
[9]基于复杂网络的金融传染风险模型研究[J]. 邓超,陈学军. 中国管理科学. 2014(11)
[10]基于风险溢出关联特征的CoVaR计算方法有效性比较及应用[J]. 王周伟,吕思聪,茆训诚. 经济评论. 2014(04)
本文编号：3210197
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