基于关联性视角的证券市场系统性风险研究

发布时间：2020-10-28 18:57

　　 2015年的股市异常波动,让大家进一步明白证券市场的发展过程中,风险的积聚与化解是需要重点关注的问题。证券市场发展的历史和现实表明,只有做好证券市场系统性风险的监测、防范和化解才能进一步发挥证券市场功能,推动证券市场健康可持续发展。由于我国证券市场属于新兴市场,发展还不成熟,许多成熟市场上并不突出的问题和矛盾容易演变成为影响我国市场稳定的系统性风险因素。在金融改革持续深化,金融创新日渐活跃,金融对外开放不对推进的趋势下,证券市场内部的联系越发紧密,表现之一就是关联性不断增强。关联性是现代风险度量与管控的核心,是系统性风险的重要部分,关联过度容易放大负面冲击在各证券市场主体之间的传染效应,提升了负面冲击对证券市场体系的破坏水平,增大了冲击的影响范围。因此,如何从关联性视角辨识、估测当前我国所面临的证券市场系统性风险,明确证券市场复杂网络中系统性风险的风险传染机制,深化改革,建立适合我国国情的证券市场系统性风险预警机制是迫切需要解决的问题。本文首先以证券市场系统性风险的内涵、特征以及传染机制为起点,分析我国证券市场系统性风险的特征和成因,然后从关联性视角识别、测度证券市场系统性风险,分析网络结构与系统性风险的关系,明确系统性风险的网络传染机制,最后对证券市场系统性风险预警的指标选择与方法应用进行了分析。本文力图探索我国证券市场系统性风险爆发与传染的规律与特点,并提出风险预警方法和监管手段,从而为监管层和投资者有效识别和管理系统性风险提供借鉴,对维护我国证券市场稳定,促进证券市场发展具有重要意义。在证券市场系统性风险测度方面,本文从证券市场公司间和行业间的关联性研究入手,运用主成分分析法和基于格兰杰因果检验的网络分析法,度量一般条件下的证券市场关联性水平,以发现证券市场非危机时期的系统性风险的累积。运用CoVaR以及风险格兰杰因果网络分析法,对主成分分析和格兰杰因果网络法进行补充,测度极端条件下证券市场个股间和行业间的尾部相关性,分析市场极端条件下的系统性风险溢出状况。在一般条件下对证券市场系统性风险测度的结果表明,2008年全球金融危机以及2015年股灾期间,我国证券市场股票间的关联度显著上升,且主成分分析中PCA短期内的增长率越高,市场危机发生的可能性越大。从行业来看,公用事业、地产业、运输行业是风险的输出者,银行、材料、生物制药行业是主要的风险接收者。在极端条件下的系统性风险测度结果表明,分行业来看,系统性风险贡献最大的三个行业的是资产规模相对小的地产、食品饮料和软件服务行业,系统性风险贡献最小的三个行业是资产规模较大的银行、能源和保险行业。2008年全球金融危机、2015年股灾期间,汽车与配件、运输、资本品行业在市场平稳时期系统性风险贡献排名较低,在市场发生危机期间,系统性风险贡献迅速增大,风险贡献排名显著上升。极端风险溢出网络具有时滞效应,网络的拓扑结构特征在2008-2009年金融危机和2015年股灾期间发生了明显变化,极端风险溢出效应非常显著;房地产企业和银行是极端风险溢出的净输出者,资本品行业是极端风险的最大的净接收者。在网络结构对系统性风险贡献的影响方面。构建基于行业指数间的动态条件相关系数的股票行业指数网络,采用MST方法对网络信息进行过滤,并测算节点的网络拓扑结构。运用面板数据的似不相关回归分析网络拓扑结构与系统风险贡献之间的关系,探讨系统性风险的网络传染机制。结果表明,由于信息溢出和产业关联的存在,行业指数局部网络结构的变化常常导致该行业指数系统性风险贡献的变化,具有较大的中间中心性、接近中心性、聚类系数和较小的节点占用层的行业往往系统性风险贡献更大。行业在网络中的地位越重要,信息传播能力越强,则与其他行业的行业联系越紧密,对其他行业和整个市场的风险溢出效应也越强。另外,行业的盈利能力和负债水平与其系统性风险贡献度之间未呈现出显著的相关关系。行业的资产规模越大,其系统性风险贡献越小。在证券市场系统性风险预警方面,本文首先根据证券市场系统性风险传染机制选取证券市场关联性指标——沪深300二级行业指数网络的平均距离作为证券市场整体系统性风险水平的代表指标,网络平均距离越低,市场危机在不久的将来就可能发生的可能性越大。接着,运用GARCH模型对证券市场系统性风险进行预警,并检验其稳健性,结果表明,GARCH模型的预警效果较好。最后,本文从优化市场内部运行机制,加强系统重要性公司和行业的监管,建立证券市场系统性风险预警体系,优化投资组合四个方面提出了防范和化解证券市场系统性风险,推动证券市场发展的相关建议。
【学位单位】：湖南大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F832.51
【部分图文】：

基于关联性视角的证券市场系统性风险研究能够度量单一机构或者资产发生损失所引发的多米诺骨牌效应。2.1 复杂网络理论（一）复杂网络的基本概念网络是节点和边的集合。如图 2.1 所示，如果网络的节点之间的边无方向性，无向网络，如果网络节点之间的边有方向性，则该网络为有向网络。如果网条边都有一定的权值，则为加权网络，否则为无权网络。

图 3.1 中美两国股票指数的时变波动性花顺 IFIND 数据库 所示，2008 年金融危机期间，上证指数在 32 天内下跌 21的 6124 点下跌至到 2008 年 11 月 4 日，1678 点，下跌15 年股灾期间，自 2015 年 6 月 15 日至 7 月 3 日，短短 跌幅达 28.64%，深证成指与创业板指更是同期下跌达 速是 2008 年金融危机期间的三倍。表 3.1 2008 年金融危机和 2015 年股灾股指变化情况比较上证指数 深证指数最低 最高 涨跌幅 波动均值 低点 高点 涨1077.14 2638.576124.04 468.55% 7.80% 19435.56 634814.78 -21.38% -0.80% 15189.42 -22044.9 7180.21

在股票市场系统性风险发生时，市场下跌的压力增大平仓遭遇困难，投资者损失所有本金后，提供融资的金融受损失。另外，证券市场系统性风险导致市场投资机会减发货币贬值，对金融体系造成冲击。向实体经济传染可能通过 资产负债表渠道 （balance she （lending channel）两条路径发生。首先是资产负债表渠道，就是股市的暴跌导致持有股票的居民或企业财富缩水一，是股市财富缩水带来的负财富效应——导致居民或企实体经济总需求。如图 3.2 所示，消费者信心指数代表消出的预期，随着股市下跌，消费者的财富缩水，消费支出降。其次是信贷渠道。如果经济中不少主体以股票为抵押下跌会降低抵押物价值，因而影响相关主体的融资能力，不利影响。尽管从市场整体来看，股权质押规模还较小，股市财富缩水确实可能会降低部分企业利用股权质押获取
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本文编号：2860472