【摘 要】
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本文基于1991-2013年年度数据,通过构建风险预警模型对我国金融系统性风险进行测度,并运用Beveridge-Nelson数据处理技术对信贷规模进行分解,提取周期成分和随机趋势成分,在
【机 构】
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南京财经大学金融学院; 南京师范大学商学院;
【基金项目】
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国家社科基金重大项目“基于物价调控的我国最优财政货币政策体制研究”(12&ZD064);国家自科基金项目“基于宏观审慎的财政货币政策体制选择研究”(71240009)资助
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本文基于1991-2013年年度数据,通过构建风险预警模型对我国金融系统性风险进行测度,并运用Beveridge-Nelson数据处理技术对信贷规模进行分解,提取周期成分和随机趋势成分,在此基础上进行实证分析。结果发现:(1)我国金融系统性风险与信贷周期成分呈反向变动关系,而与随机趋势成分呈同向变动关系;(2)信贷波动对金融系统性风险的影响主要来源于信贷随机成分的波动,信贷扩张会显著提升金融系统性风险。
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