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银行业系统性风险测度和预警分析

银行业系统性风险测度和预警分析

作者：车安琪山东大学

学位级别：硕士

长期以来,银行业都是金融行业的重要组成部分,其资金体量庞大,根据2018年wind统计数据显示,银行业资产占整个金融业总资产的比重高达77.7%,它是我国实体经济稳定运行的重要支柱,因此,银行业能否稳健运行关系到整个国家经济的稳定。目前... 详细信息

长期以来,银行业都是金融行业的重要组成部分,其资金体量庞大,根据2018年wind统计数据显示,银行业资产占整个金融业总资产的比重高达77.7%,它是我国实体经济稳定运行的重要支柱,因此,银行业能否稳健运行关系到整个国家经济的稳定。目前,我国银行业通过不良资产剥离和银行不断改造升级,银行自身的资产质量和风险控制能力都有了很大的改善。但是由于银行业受到传统行业结构性调整和国内经济增速放缓的影响,银行的不良贷款率不断上升,信贷风险增加,行业发生系统性风险概率增大。因此,如何在供给侧结构性改革背景下淘汰落后产能,促进产业升级,并且在这一进程中,提出科学性的方法与实施方案,从而不为银行业带来系统性风险,是维持银行系统稳定的重要理论依据。围绕当前经济环境下银行业系统性风险测度和预警这个课题,结合相关文献,梳理了银行业系统性风险的相关内涵和主要特征,深入分析了银行业系统性风险的影响因素和传导机制,明晰了银行业系统性风险的五大传导途径,对银行业系统性风险的测度和预警方法进行了综合和分析。主要研究内容如下:第一、结合供给侧结构性改革的大背景,选取存贷款比率、银行实际利率和货币供应量三个指标来合成银行业系统性风险指标BRI（Banking Risk Index）,该指标用来对银行业系统性风险进行测度。得到BRI指标结果随时间变化的趋势,分析该指标剧烈波动的时间段与实体经济状况是否吻合。第二、立足当前中国国情,从供给侧结构性改革的视角出发,建立一套能够预测我国银行业系统性风险情况的预警指标体系。中国银行业受到来自国内外经济环境、政治环境多重影响,本文基于科学合理的原则选取21个指标,主要将指标分为五大类:实体经济、宏观经济、金融市场、国际环境和银行体系,将供给侧结构性改革背景下钢铁、煤炭、水泥、房地产四个代表性行业的指标对应纳入五大类体系当中。第三、将21个指标经过主成分分析后选取的主要因子作为自变量,用BRI指标构建因变量。利用logit概率模型,对银行业系统性风险预警进行了分析。结果表明:在21个指标中,其中GDP同比增长率、不良贷款率、失业率、社会固定资产投资增长率、M2增长率的上升会加大银行业系统性风险,水泥PPI和投资效率增长会降低银行业系统性风险。根据logit概率回归结果,得到了银行业系统性风险发生概率分布图,发现该结果与BRI指标测度结果相吻合,同时两结果均与实际经济发展状况相拟合。

关键词：供给侧结构性改革银行业系统性风险预警指标体系 logit概率模型

跨行业风险溢出冲击下我国银行业系统性风险研究

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中国管理科学 2022年第12期30卷 1-12页

作者：刘志东张培元荆中博中央财经大学管理科学与工程学院北京100081

实体行业受到外部冲击时存在跨行业风险溢出效应,导致银行所持有的不同行业资产的损失之间存在较高相关性。本文首先基于LASSO-VAR构建行业风险溢出网络,准确刻画特定行业风险上升带来的行业间风险联动特征。然后,利用DBNM-BA模型构建... 详细信息

实体行业受到外部冲击时存在跨行业风险溢出效应,导致银行所持有的不同行业资产的损失之间存在较高相关性。本文首先基于LASSO-VAR构建行业风险溢出网络,准确刻画特定行业风险上升带来的行业间风险联动特征。然后,利用DBNM-BA模型构建跨行业风险溢出冲击下的“实体行业-银行系统”两层级风险网络,并分别识别两层级网络中导致银行业系统性风险上升的关键节点:系统重要性行业和系统脆弱性银行。本文实证研究表明:(1)若不引入行业风险溢出网络,我国银行业系统性风险被低估约57.78%。(2)系统重要性行业方面。行业间风险溢出特征对系统重要性行业分布具有显著影响,行业相对规模的影响显著性次之,行业贷款集中度的影响显著性最弱。(3)系统脆弱性银行方面。我国银行体系抗风险能力总体呈上升趋势。2015年之后,国有商业银行和股份制商业银行风险水平迅速降低,银行业系统性风险主要来源于部分城市商业银行与农村商业银行。本文为我国采取精准措施防范化解系统性风险提供科学参考依据。

关键词：银行业系统性风险行业间风险溢出网络 DBNM-BA模型抛售-降价机制

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逆周期因子、汇率波动与银行业系统性风险

世界经济研究 2023年第1期 70-85,M0003页

作者：蒋海吴文洋赵安然暨南大学经济学院湖南工商大学财政金融学院

汇率的剧烈波动会对整个银行体系产生剧烈冲击,甚至会诱发货币危机和金融危机。保持汇率稳定对于构筑稳健的双支柱宏观审慎调控框架,抵御外部冲击,有效防范系统性金融风险,都至关重要。为此,央行于2017年5月正式引入逆周期因子,对人民... 详细信息

汇率的剧烈波动会对整个银行体系产生剧烈冲击,甚至会诱发货币危机和金融危机。保持汇率稳定对于构筑稳健的双支柱宏观审慎调控框架,抵御外部冲击,有效防范系统性金融风险,都至关重要。为此,央行于2017年5月正式引入逆周期因子,对人民币汇率中间价格进行调节,以确保人民币汇率基本稳定。其调节效果和影响效应一直备受金融当局和学界的关注。基于此,文章将逆周期因子引入银行风险理论分析框架,构建了包含逆周期因子的开放条件下四部门银行风险模型,分析了逆周期因子通过稳定汇率波动进而降低银行业系统性风险的内在影响机理,并在此基础上运用TVP-VAR模型和两次逆周期调节期间相关变量周度数据进行了实证检验。研究结果发现,逆周期因子在短期内可以显著降低汇率波动幅度,保持汇率稳定,进而降低银行业系统性风险。然而,随着时间的延伸,这种影响效果逐渐减弱,因而中长期效果不如短期明显。

关键词：逆周期因子汇率波动银行业系统性风险

资产价格泡沫对我国银行业系统性风险的影响研究

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资产价格泡沫对我国银行业系统性风险的影响研究

作者：吴伟杰新疆财经大学

学位级别：硕士

在宽松的货币政策环境下,物价、房地产等资产价格上涨,而这期间金融风险也不断上升。我国一直采取稳健的货币政策,但也要警惕国内资产价格上涨过快,从而形成泡沫。因为泡沫从形成到破裂的过程中,风险也会集聚和爆发,甚至引发金融系统性... 详细信息

在宽松的货币政策环境下,物价、房地产等资产价格上涨,而这期间金融风险也不断上升。我国一直采取稳健的货币政策,但也要警惕国内资产价格上涨过快,从而形成泡沫。因为泡沫从形成到破裂的过程中,风险也会集聚和爆发,甚至引发金融系统性风险。我国也在新冠疫情后采取了多方面措施来促进经济的恢复和发展,同时在这个过程中也要预防资产价格出现大幅上涨,产生泡沫的情况,避免资产价格泡沫对实体经济,尤其是对我国金融系统造成不利影响。而我国金融系统中,银行一直占据着主导地位。因此基于我国现有的形势,研究资产价格泡沫对我国银行业系统性风险的影响很有必要,对我国监控资产价格泡沫、防范化解银行系统性风险具有重要的现实意义。本文将从以下几个方面展开研究。首先,基于对已有研究进行概括的前提下,梳理资产价格泡沫和银行系统性风险的内涵及相关理论。其次,股票市场和房地产市场关系到我国的经济发展和民生国计,所以本文采用股票市场和房地产市场价格来代理我国资产价格变动情况,并对我国房地产市场政策和发展现状、股票市场泡沫现状和我国16家上市银行系统性风险进行分析。再次,本文构建资产价格泡沫和银行业系统性风险指标,并对指标结果进行分析,接着采用2012年至2021年的银行特征变量、宏观控制变量研究资产价格泡沫对我国银行业系统性风险的影响。最后,根据本文的研究结果,得出研究结论和提出政策建议。本文的主要研究结论有:(一)在选取的16家银行中,国有银行整体系统性风险低于其他中小银行。我国银行业系统性风险的最大值出现在2015年股灾期间;(二)我国房地产市场和股票市场在样本期间内均存在4次泡沫,房地产市场最大的泡沫出现在2016年5月,这次泡沫持续了11个月。而股票市场影响最大的泡沫是在2015年2月至2015年6月;(三)我国资产价格泡沫对我国银行业系统性风险影响显著,房地产市场泡沫和股市泡沫均会明显引起我国银行业系统性风险的增加。本文的主要政策建议有:(一)保证消费者的合理房地产需求,推动股票市场稳步健康发展;(二)加强重点持续监测,找准干预时机;(三)应该建立完备的宏观审慎体系,灵活运用宏观审慎工具;(四)银行应注重经营安全,筑牢风险管理防线;(五)中小银行应更加注重风险防范。

关键词：房地产市场泡沫股票市场泡沫银行业系统性风险

中国房地产市场对银行业系统性风险的溢出效应

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经济学（季刊） 2021年第6期20卷 2037-2060页

作者：方意荆中博马晓中央财经大学金融学院中央财经大学金融可持续发展研究团队中央财经大学管理科学与工程学院北京市102206 中国邮政储蓄银行股份有限公司

基于双重ΔCoVaR模型研究房地产市场对中国银行业系统性风险的溢出效应,得出:房地产市场风险上升会增加银行自身的风险及单家银行对银行系统的风险贡献度,但会降低机构间关联性的风险贡献度。间接风险溢出是最重要且稳定的驱动因子,直... 详细信息

基于双重ΔCoVaR模型研究房地产市场对中国银行业系统性风险的溢出效应,得出:房地产市场风险上升会增加银行自身的风险及单家银行对银行系统的风险贡献度,但会降低机构间关联性的风险贡献度。间接风险溢出是最重要且稳定的驱动因子,直接风险溢出的作用仅次于间接风险溢出。国房景气指数对银行系统的净溢出效应最大,房地产价格次之,房地产市场贷款的净溢出效应最小。此外,二线城市房地产市场价格是对银行部门进行风险溢出的关键渠道。

关键词：房地产市场银行业系统性风险溢出效应

资产证券化与银行业系统性风险——基于“去一”分析法的应用

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金融监管研究 2021年第5期 1-15页

作者：安丛梅辽宁大学经济学院

本文以防范银行业系统性风险为出发点,考察资产证券化对银行业系统性风险的影响,并运用最新的"去一"分析法对不同类型银行的系统性风险贡献度展开研究。在此基础上,本文考察了资产证券化对银行业系统性风险的影响路径,以及不同类型银行... 详细信息

本文以防范银行业系统性风险为出发点,考察资产证券化对银行业系统性风险的影响,并运用最新的"去一"分析法对不同类型银行的系统性风险贡献度展开研究。在此基础上,本文考察了资产证券化对银行业系统性风险的影响路径,以及不同类型银行构成的银行系统中,影响路径的异质性。研究结果表明,资产证券化显著增加了银行业系统性风险,且中等规模银行及股份制商业银行是风险的主要来源者和传播者;此外,银行间产品互持路径对银行业系统性风险的影响并不显著,但应用"去一"依次去除大规模银行以及大型国有商业银行后,该路径显著通畅。这说明,资产证券化产品在银行间的互持现象,在一定程度上增加了银行间的关联度,进而提升了银行业系统性风险。

关键词：资产证券化银行业系统性风险 “去一”分析法银行业监管

房价波动对银行业系统性风险的影响研究——来自我国14家上市商业银行的经验证据

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经济问题 2020年第9期 27-35页

作者：张超张梦婷韩扬安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030

十九大报告中"房子是用来住的,不是用来炒的"重要论述,奠定了房地产业调控的总基调。而大量信贷资金积聚于房地产市场,让国内银行业面临着较大的系统性风险。基于我国14家上市商业银行2007年第三季度至2018年第四季度数据,运用CCA方法... 详细信息

十九大报告中"房子是用来住的,不是用来炒的"重要论述,奠定了房地产业调控的总基调。而大量信贷资金积聚于房地产市场,让国内银行业面临着较大的系统性风险。基于我国14家上市商业银行2007年第三季度至2018年第四季度数据,运用CCA方法测度银行业系统性风险水平,并通过Sys-GMM模型实证分析了房价波动对银行业系统性风险的影响。研究得出2010年以来我国银行业系统性风险水平较高,初期房价上涨在一定程度上可以缓解银行业系统性风险,但后期房价持续上涨则会加剧银行业系统性风险。据此提出持续调控的房地产价格、拓宽房地产企业融资渠道、实施适度宽松的货币政策、活跃房地产租赁市场等举措,以有效降低房价波动对银行业系统性风险的影响。

关键词：房价波动银行业系统性风险 Sys-GMM模型

银企信贷复杂网络下的银行业系统性风险研究——基于高碳行业视角

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当代金融研究 2024年第5期 49-66页

作者：申琳冯镓楫杭州电子科技大学经济学院浙江杭州310018

碳减排压力下,高碳企业向低碳转型内生的“转型风险”可能成为引发下一场系统性金融风险的“绿天鹅”事件。基于2013-2022年14个高碳行业的银企贷款数据,首先采用“银企”二分网络法,以高碳企业预期违约率作为风险传染强度指标,纵向度... 详细信息

碳减排压力下,高碳企业向低碳转型内生的“转型风险”可能成为引发下一场系统性金融风险的“绿天鹅”事件。基于2013-2022年14个高碳行业的银企贷款数据,首先采用“银企”二分网络法,以高碳企业预期违约率作为风险传染强度指标,纵向度量“银企”的风险传导路径。研究发现银企间网络规模逐年扩大,尾部风险突出集中于化工行业,且主要由股份制商业银行承受。其次运用“银银”映射网络法,以银行间共同风险敞口作为风险传染强度指标,横向度量“银银”的风险传导路径。研究发现城市商业银行与农村商业银行日渐成为系统重要性银行,风险承担愈加凸显;国有控股大型商业银行自身输出较大银行间尾部风险,其对风险的扩散或防御至关重要。最后基于复杂网络筛选出系统重要性银行与风险传染性银行,运用动态CoVaR法度量尾部溢出的系统性风险贡献强度,全面捕捉风险从高碳企业到金融机构间“自下而上的风险测度逻辑”,从而为监管部门构建“自上而下的风险监管逻辑”提供现实依据。在“双碳”战略下,应出台专门的信贷支持政策推动重点行业实施节能减排,立足“银企”信贷网络的全局开展差异化管理和全面风险评估,在逆周期缓冲资本监管框架的挂钩变量中引入高碳行业尾部风险的新视角。

关键词：高碳行业银行业系统性风险银企信贷复杂网络拓扑结构动态CoVaR

互联网金融对中国银行业系统性风险的影响——基于SCCA模型及逐步回归法的实证研究

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金融经济学研究 2018年第2期33卷 50-59页

作者：朱辰华桂宏南京师范大学商学院江苏南京210036 江苏师范大学商学院江苏徐州221116

互联网金融与传统银行之间竞争与合作关系一方面对商业银行产生强大的冲击,另一方面打开了风险传染渠道,冲击和传染的叠加引发银行业系统性风险。基于2010年1月1日至2017年9月30日的中国银行业、资本市场及宏观经济数据,运用SCCA模型对... 详细信息

互联网金融与传统银行之间竞争与合作关系一方面对商业银行产生强大的冲击,另一方面打开了风险传染渠道,冲击和传染的叠加引发银行业系统性风险。基于2010年1月1日至2017年9月30日的中国银行业、资本市场及宏观经济数据,运用SCCA模型对互联网金融影响下的中国银行业系统性风险进行测度,随后运用逐步回归法验证上述风险引发机制,并对一定期限内的风险水平进行预测。结果表明,互联网金融加剧了中国银行业系统性风险,且影响长期存在,互联网金融规模的不断扩大仍会对宏观经济造成冲击,增加中国银行业系统风险。

关键词：互联网金融银行业系统性风险 SCCA模型