中国金融机构风险溢出效应研究——基于复杂网络视角

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金融机构之间的风险溢出呈现明显的网络特征,基于复杂网络研究其关联拓扑结构,挖掘风险传染规律具有重要意义。本文采用基于向量自回归模型的广义预测误差方差分解和复杂网络技术研究中国上市金融机构之间的风险溢出效应。本文选取中国36家上市金融机构2012年至2020年的股票数据,构建收益率和波动率风险净溢出网络,并使用平面极大过滤图简化网络,进一步对比收益率网络和波动率网络的拓扑结构。实证结果表明:静态视角下,收益率网络和波动率网络具有强相似性,收益率网络和波动率网络的拓扑结构一致表明商业银行在风险溢出网络中居主导地位。动态视角下,新冠疫情爆发期间收益率网络和波动率网络的拓扑结构均具有相同的时变趋势,波动率网络的拓扑结构变动程度相较于收益率网络更剧烈。各年的风险溢出网络表明,收益率网络的变动受整体环境影响较多,波动率网络的变动主要源于极端风险事件的发生。基于此,本文提出建议,监管部门应加强极端风险事件发生时期的整体监管力度,市场稳定时期可重点关注系统性重要机构,降低监管成本。
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