影响范围广,破坏力大的2008年全球金融危机已证明,对金融危机爆发的预警是十分困难的。然而可以肯定的是,系统性金融风险在升级成为金融危机以前,都经历过较长的风险累积过程,“缓积急释”是系统性金融风险的一个显著特征,虽然这种累积过程是十分隐蔽的,但是通过深入研究与监测,是可以认识与捕捉这种累积的过程,进而采取有效的措施去限制风险的累积并释放过度累积的风险。因此,如何有效捕捉风险激增机制,构建有效的系统性金融风险测度方法成为学术界和监管层面临的一个重要课题。此外,在经济金融全球化、金融自由化等进程加快的背景下,全球经济金融之间的联系也越来越紧密,导致全球金融体系形成一种复杂的网络综合体。在复杂的金融网络中,危机的传染将更加迅速,传染所导致的系统性金融风险将更具破坏性。在金融同业业务持续扩张,机构联系日益紧密的背景下,有必要研究金融体系的系统性金融风险传染机制,尤其是复杂金融网络中系统性金融风险的传染机制。那么,金融网络结构特征对系统性金融风险传染的影响机制是怎样的,什么类型的网络结构更易产生系统性金融风险,什么类型的网络能缓释系统性金融风险?在当前金融系统呈现网络化的趋势下,研究以上问题能为我国金融体系的系统性金融风险防范、监管提供有益的理论依据和经验支持。本文将理论分析与经验分析相结合,运用CCA、Co Va R、复杂网络分析、数值模拟分析和面板计量回归等方法,深入研究金融体系的系统性金融风险测度及其网络传染机制。本文主要解决三个方面的问题:一是如何将从理论上将风险激增的非线性机制纳入考量,改进已有系统性金融风险测度方法使之更贴近极端金融事件的实际;二是从理论分析角度发出,分析导致金融网络“既稳健又脆弱”的具体作用机制,并厘清什么网络结构条件下表现为风险传染效应,什么网络结构条件下又表现为风险分担效应;三是从实证研究角度发出来探究银行机构所处网络结构特征对其系统性金融风险传染存在怎样的影响机制,进一步将银行个体风险与网络结构特征结合起来,研究二者对系统性金融风险传染的综合影响,并回答何种网络结构下抑制个体风险的监管措施才能起到防范系统性金融风险的作用。全文分为五章,三大部分。第一部分为第一章和第二章,这部分主要从时间维度和截面维度测度了我国金融体系的系统性金融风险,并为后文网络传染机制研究提供数据支持。第一章首先介绍了传统CCA方法的理论基础,再将原有纯扩散假定放松为跳跃扩散假定,从而提出将风险激增机制纳入考量的跳跃CCA方法;然后,为解决引入跳跃扩散假设带来的市场跳跃性风险信息和系统性金融风险激增信息不匹配等问题,本文还综合利用金融市场和宏观经济信息创造性地构建混频宏观动态因子,以此替换原有前瞻性信息,进一步提出宏观跳跃CCA方法。最后以全金融以及银行、证券和保险三个部门为例,分别采用传统CCA、跳跃CCA和宏观跳跃CCA方法从数值模拟和实证研究两个角度测度我国金融部门的系统性金融风险。第二章介绍了基于分位数回归的Co Va R方法,然后以我国上市金融机构为研究样本,采用动态Co Va R方法从横截面维度测算各个机构的系统性金融风险溢出,最后还以影响因素为基础构了Co Va R的预测模型。第二部分为第三章,这部分内容为金融网络结构影响系统性金融风险传染的理论和机理分析,也是第三部分实证研究的理论基础。以理论模型为分析框架,第三章从理论上分析了综合化效应和分散化效应在金融网络中产生的风险传染效应和风险分担效用,并有效解释了由此引起的系统性金融风险生成机制。最后,运用数值模拟方法分析随机网络和核心——外围网络这两种网络结构的系统性金融风险传染机制,并重点从综合化效应和分散化效应两个方面进行了机理讨论。第三部分为第四章和第五章,这部分内容主要为银行网络结构影响系统性金融风险的实证研究。第四章为选用相关系数法来构建银行网络,以上市银行机构为研究样本,基于其相关系数矩阵获得其网络图,并对该网络进行可视化描述,最后计算个体中心性指标,以准确量化银行机构所处的网络结构特征。第五章以度中心性、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性等网络中心性指标来表征银行机构的网络结构特征,然后以面板计量回归模型为基准,通过引入网络结构指标的高次多项式来刻画网络风险传染的多种区制转移效应,得到不同网络结构下的风险影响机制。进一步地,再将银行个体风险及其与网络结构交乘项纳入模型,用以分析不同网络结构下的个体风险向系统性金融风险的传递机制。通过以上研究,本文得到了一些有意义的结论:第一,基于改进后的宏观跳跃CCA方法测度我国金融部门系统性金融风险的结果显示:(1)应用跳跃CCA方法可提前3~6个月左右预警系统性金融风险,并有效提高系统性金融风险的预警信号强度:当系统性金融风险平稳时,跳跃CCA和传统CCA的违约距离呈现分离状态;当出现系统性金融风险激增并存在爆发极端金融事件的前兆时,跳跃扩散的违约距离会表现出向传统CCA违约距离的跳跃式收敛。(2)跳跃CCA和传统CCA的风险信息均来源于金融市场信息,但我国经济的实证经验证明,完全依赖金融市场信息易导致风险激增的预警信号受到噪声干扰,造成原有3~6个月左右的政策反应时间完全失效。(3)从改进前瞻性风险信息质量角度出发,本文估计的混频宏观动态因子在基本保持金融指数收益率序列动态特征和跳跃聚集性的基础上,既吸收了未被金融市场充分反映的宏观经济信息,又修正了金融业指数收益率过大的跳跃波动性,具有实时捕捉系统性金融风险及其风险激增动态的良好特征。(4)相比跳跃CCA方法因完全依赖金融市场信息而导致政策反应时间失效的无效预警,以混频宏观动态因子作为风险信息源的宏观跳跃CCA方法可提前识别金融市场噪声信号,降低错误信号的影响,从而在噪声条件下也能为系统性金融风险预警提供2~3个月的政策反应时间。第二,随机网络和核心——外围网络两种网络的随机模拟结果均表明:分散化效应和综合化效应对系统性金融风险均表现出非单向的影响机制,但二者存在区别。(1)在初始分散化效应较小时,增大分散化效应能够增加银行机构之间联系,扩大传染范围,最终引起系统性金融风险的扩大,随着分散化效应超过门限值之后继续增大,此时导致每个金融机构的风险传染能够充分分散,分散化效应将起到风险分担作用并降低系统性金融风险。(2)在初始综合化效应较小时,金融机构联系很微弱,增大综合化效应可增大相互之间的风险敞口,表现出对系统性金融风险正向作用,但当超过门限值之后,金融机构风险状况将完全依赖于其他机构,自身的原始破产风险反而下降,也会对系统性金融风险产生缓释作用。第三,银行网络结构特征对系统性金融风险直接影响的实证研究表明:(1)银行机构在网络中所处的度中心性水平对系统性金融风险具有显著的正向影响效果,即银行机构的度中心性越高,在网络中扩大风险传染范围能力越强,其系统性金融风险就越大,因此,较高的度中心性会导致银行网络更加脆弱。(2)接近中心性对系统性金融风险影响并不是单向的,而是具有“既稳健又脆弱”的两区制风险传染效应,即与系统性金融风险之间呈现U型关系:当银行机构在网络中的接近中心性水平低于门限值而处于低接近度区制时,继续增加接近中心性水平可以分散系统性金融风险,银行机构拉进“距离”起到了风险分担机制;当银行机构在网络中的接近中心性水平高于门限值之后就进入高接近中心性区制,此时增加接近中心性水平引起的机构间“距离”缩小会增大系统性金融风险,表现出风险传染机制。(3)相比接近中心性“既稳健又脆弱”的两区制风险效应,介数中心性呈现出更复杂的三区制风险传染效用:介数中心性的风险区制被划分为低、中和高三个部分,银行机构若位于低介数中心性区制和高介数中心性区制时,增大其介数中心性会增大系统性金融风险;若位于中间中心性区制时,增大其介数中心性能够起到缓释系统性金融风险的作用。第四,将网络结构和银行个体风险纳入统一分析框架的实证研究发现:银行机构的个体风险及其所处的接近中心性对系统性金融风险具有综合影响效果,具体表现为基于接近中心性的两区制转移的风险传递机制:存在低接近中心性和高接近中心性两种区制。在低接近中心性区间内,银行个体风险对系统性金融风险具有正向作用,资本监管在降低银行个体风险的同时,也能有效降低系统性金融风险,此时微观审慎和宏观审慎是相容的;在高接近中心性区间内,银行个体风险对系统性金融风险则具有反向作用,银行个体风险呈现对系统性金融风险的转嫁效应,提高资本充足率只会引起银行向系统转嫁个体风险的行为,诱发系统性金融风险上升,导致资本监管失效。本文的创新之处在于:第一,传统CCA方法假定风险变动符合连续扩散过程,难以刻画和分析现实中风险突然全面爆发的风险激增现象。鉴于此,本文在传统CCA方法的基础上放松资产收益连续扩散的假设,在模型设定上通过引入跳跃扩散来反映极端金融事件引起的跳跃性风险激增机制,实现在理论设定上对极端金融事件风险激增机制的拟合,从而大幅增强了研究其系统性金融风险的理论可行性。第二,CCA方法的重要亮点在于依据金融市场来获悉前瞻性信息,但市场信息实际上包含众多噪声信息,与宏观风险信息并不完全相符。为进一步提高风险信息源的前瞻性反映效果,本文还综合利用金融市场和宏观经济信息创造性地构建混频宏观动态因子,以此替换原有单纯从金融市场获得的资产价格信息,从而可望有效解决引入跳跃扩散假设带来的市场跳跃性风险信息和系统性金融风险激增信息不匹配等问题。第三,在已有研究从银行网络紧密性、节点度等局部结构特征来分析系统性金融风险传染效应的基础上,本文进一步拓展了网络结构的考察维度,采用网络中银行节点的度中心性、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性等多种网络中心性测度指标,以求能从多角度、多层次对系统性金融风险的网络传染机制进行全面分析。此外,本文没有只局限于探讨银行网络结构特征对系统性金融风险的直接影响,而是明确考虑了银行个体风险和网络结构在系统性金融风险传染机制中的综合作用效果,并在实证中以二者交乘项和二次交乘项来刻画多种区制转移机制,以此分析不同网络结构条件下银行个体风险对系统性金融风险的差异性传递效应。