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《华中科技大学》 2018年
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网络视角下金融机构尾部风险传染效应和系统重要性研究

邹冬  
【摘要】:2008年全球金融危机以来,全球经济长期处于曲折性与脆弱性并举的调整恢复期。具体表现为发达经济体复苏基础仍不稳固,新兴市场经济体总体表现疲弱,未来全球经济充满了众多的不确定性。随着全球经济一体化进程的加快,在不确定环境下,全球金融市场之间呈现出明显的联动性,市场之间的相互影响程度呈现出上升的趋势。众多危机事件的爆发均表明(如雷曼兄弟破产事件、欧洲债务危机事件以及德意志银行巨额亏损事件),在高度关联的金融系统内,系统重要性金融机构在金融风险传染过程中扮演着重要角色,并引发了全球各界对系统性风险以及风险在金融机构之间的传染效应的重视与研究。维护金融稳定和防范系统性风险,成为全球各国政府金融政策的主要目标之一。为了应对潜在的危机,金融监管的理念也从微观审慎转变为宏观审慎,而系统重要性金融机构的识别和评估对于实施宏观审慎的监管政策至关重要。就国内而言,目前我国经济运行面临着众多问题,例如,经济增长乏力,金融风险积聚,地方政府债务风险、局部房地产泡沫风险、银行业资产质量下降、金融产品创新无序发展等风险值得关注。因此,提高金融体系应对冲击的能力,防止系统性风险的不断累积,降低金融体系内部关联性可能带来的结构脆弱性,防范关键市场中重要金融机构的风险,成为当前我国宏观审慎政策的主要目标。在全球经济金融处于长期不确定性的背景下,本文从网络的视角分析了我国金融机构的尾部风险传染效应以及系统重要性金融机构的识别和评估问题。具体而言,首先,本文采用copula模型对金融机构间的尾部相依结构进行建模,并分析其非对称性、时变性等复杂特征。其次,将copula模型与复杂网络相结合,构建出金融机构尾部风险相依性网络,通过分析网络的总体特征,研究了金融机构间的尾部风险传染效应。最后,从金融机构尾部风险相依性网络的个体特征出发,探究网络节点重要性的度量问题,并在此基础上进一步探究系统重要性金融机构的识别和评估问题。针对以上问题,本文的主要研究内容和结论如下:金融机构的股票收益特征分析结果表明,金融时间序列具有尖峰厚尾、波动聚集、偏斜等特征,并不服从正态分布,因此采用传统的皮尔森线性相关性来度量金融时间序列之间的相关结构具有一定的局限性。为了克服线性相关性度量方法的局限性,本文在copula模型框架下,对非线性相关结构进行建模和分析,并重点关注了金融机构间的尾部相依性。静态和动态尾部相依性分析结果表明,对于所有类别的金融机构而言,尾部相依性具有非对称性,下尾相依性均大于上尾相依性,其中证券-保险类金融机构之间的非对称性较低,而证券-信托类以及银行-信托类金融机构之间的非对称性较高。此外,金融机构之间的尾部相依性具有时变特征,在危机时期,金融机构的尾部相依性高于非危机时期的尾部相依性。基于金融机构之间的尾部相依性,本文构建了我国上市金融机构尾部风险相依性网络。网络的总体特征分析结果表明,金融机构尾部风险相依性网络具有“小世界现象”,而危机时期的“小世界现象”更加明显。其次,金融机构之间的尾部风险关联水平具有明显的时变特征,在危机时期较高,而在后危机时期呈现出下降的趋势,这一结果表明,在危机时期,金融机构之间存在着较为明显的尾部风险传染效应。最后,在危机时期,金融部门内和部门间的关联密度均处于较高的水平,潜在的系统性风险较高,其中银行部门与保险部门之间的尾部风险关联更加紧密,而证券部门与信托部门之间的尾部风险关联更加紧密。在尾部相依性矩阵的基础上,本文进一步通过最小生成树(MST)和极大平面过滤图(PMFG)方法分别构建了MST网络和PMFG网络。首先,与阈值网络得出的结论一致,MST网络和PMFG网络的正规化长度的动态演变结果表明,金融机构间的尾部风险关联水平在危机时期较高,而在后危机时期呈现出下降的趋势。其次,网络节点度分布的拟合结果表明,金融机构尾部风险相依性网络并不一直具有无标度特征。接着,不同的中心性指标从不同层面考虑了节点的特征,因而得到的结果具有一定的差异,因此,有必要提出一个更加综合性的中心性指标。最后,基于金融机构尾部风险相依性网络,从尾部风险关联性的视角,对金融机构的系统重要性程度进行评估,并识别出系统重要性金融机构。评估和识别结果表明,在系统性风险监管中,不仅要关注金融机构“大而不能倒”的风险,也需要关注“关联太紧密而不能倒”的风险。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F832

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【参考文献】
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