核心内容摘要
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该研究基于
年中国59家金融机构数据构建VAR模型分析金融系统风险传导网络。
研究发现证券业是风险吸收与溢出的核心波动主体银行业与证券业构成网络风险传导主轴保险业处于网络边缘。
风险溢出网络密集度远高于风险吸收网络尤其在重大外部冲击时期更为显著。
研究揭示了不同金融机构间风险传导的动态特征和结构性差异。
写在前言本人擅长各类VAR模型与风险溢出模型建模以及测度系统性风险并利用这些模型在《统计研究》、《International Review of Economics and Finance》和《Applied Economics》等期刊发表了论文。
模型方法与数据说明
1 网络模型构建
2 网络的特征刻画及测度
3 数据说明本文主要以中国2017年1月6日至2024年12月31日的上市银行机构作为研究样本收集了59家金融机构数据进行分析并将其分为银行、证券、保险和其他金融机构4组数据来源于Wind数据库。
本文选取周频收益率进行分析以各机构的资产回报率作为解释变量宏观经济变量作为状态变量并引入了财务指标作为控制变量。
状态变量包括沪深300收益、TED利差、期限利差、房地产收益率、流动性、股市波动。
实证结果与分析
1 金融系统总体关联性分析下图展示金融系统总体关联性在2018年1月至2024年12月期间的动态演化结果。
2018 年 1 月至 2024 年期间金融系统总体关联性呈现明显的阶段性波动2018 年初以 25 左右起步后年内波动下行至接近 10 的低位反映当时中美贸易摩擦冲击下金融主体联动性阶段性变化2019 年初快速冲高至 30 以上高位意味着金融系统内各部分关联度大幅提升风险传导链路更密集
年维持在
的中高位区间波动体现这一阶段关联性活跃且相对稳定2024 年再度攀升至 30 以上高位后小幅回落显示金融主体联动重回高活跃水平。
整体而言走势与贸易摩擦、疫情、政策调整等外部因素关联紧密关联性高低对应着金融系统风险传导效率的动态变化。
2 不同金融机构的关联性风险这两张图分别呈现了
年我国四类金融机构的风险吸收度第一张与风险溢出度第二张走势在风险吸收端证券业security_in的吸收度波动最剧烈且整体水平最高2019 年后多次冲高至 14 左右其他类机构other_in吸收度紧随其后银行业bank_in居中而保险业insurance_in始终维持 2 以下的低位说明证券业承受外部风险的压力波动最大保险业的风险吸收压力则长期较弱。
在风险溢出端早期其他类机构other_out溢出度冲高明显后续证券业security_out逐渐成为风险溢出主力波动加剧且峰值接近 20银行业bank_out溢出度始终较低保险业insurance_out同样维持低位。
结合可见2019 年后证券业无论风险吸收还是溢出的波动均显著放大反映资本市场波动对其风险传导与外溢的影响更突出银行、保险的风险吸收与溢出始终相对温和是金融系统风险传导中的 “稳定器”而证券业是风险吸收与溢出的核心波动主体其他类机构则处于次活跃区间。
下图展示了各类金融机构之间的两类风险传导动态可以发现同类金融机构之间的风险传导一般都在与金融机构风险的跨类传导。
但有些跨类传导的程度依旧较大需要重视此类传导。
3 金融机构风险传导的网络密集度为了衡量银行网络的总密集度并反映网络中的系统性风险程度借鉴 Fang 等人2019的研究在计算出连通性的基础上采用赫芬达尔-赫希曼指数HHI来衡量尾部风险网络的密度以及连接边的集中程度。
HHI 的计算如下公式所示其中 LCis 表示节点 i 的连接边数量TLNs 表示窗口 s 下网络的连接边总数。
下图展示风险网络密集度在2018年1月至2024年12月期间的动态演化结果。
整体来看风险溢出的网络密集度远远大于风险吸收的尤其是在中美贸易摩擦、新冠疫情和俄乌战争等重大外部冲击时期。
这可能是因为风险溢出网络具有 “多米诺效应”金融机构间同业拆借、信贷关联等业务构成密集传导渠道外部冲击下风险可快速跨机构扩散而风险吸收网络则依赖机构资本充足率、风险准备金等缓冲能力多数机构吸收容量有限且呈被动承接特征难以形成密集网络。
重大外部冲击时期市场恐慌情绪放大风险传导速度溢出渠道更通畅同时机构吸收能力易达饱和进一步拉大两者密集度差距。
4 金融机构总体关联网络下图展示了四类金融机构的总体关联网络。
可以发现银行与证券作为金融机构风险关联网络的核心枢纽两者共同构成网络的风险传导主轴其他类机构作为次活跃关联方内部存在一定关联且与核心枢纽建立常态化风险链接但关联密度低于银行与证券保险机构则处于网络边缘仅存在少量内部及与银行的弱关联风险关联参与度显著较低。
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