【摘 要】
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基于TVP-SV-SVAR模型,分析六个不同金融子市场风险对实体经济的实时冲击效应,结合时变脉冲响应方法构建了动态权重系统性金融风险综合指数,并区分高低风险状态探讨其对实体经济的影响.结果表明,银行部门、股票市场和外部金融市场对系统性金融风险的贡献较大;基于对实体经济冲击视角的动态权重系统性金融风险综合指数与样本期内实际金融经济事件的发展趋势一致;不同状态下系统性金融风险对经济增长的冲击效应不同:短期来看,高风险点系统性金融风险抑制经济增长,低风险点系统性金融风险促进经济增长;长期来看,系统性金融风险在高
【机 构】
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河南财经政法大学 金融学院,河南 郑州450000;东南大学 经济管理学院,江苏 南京211189
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基于TVP-SV-SVAR模型,分析六个不同金融子市场风险对实体经济的实时冲击效应,结合时变脉冲响应方法构建了动态权重系统性金融风险综合指数,并区分高低风险状态探讨其对实体经济的影响.结果表明,银行部门、股票市场和外部金融市场对系统性金融风险的贡献较大;基于对实体经济冲击视角的动态权重系统性金融风险综合指数与样本期内实际金融经济事件的发展趋势一致;不同状态下系统性金融风险对经济增长的冲击效应不同:短期来看,高风险点系统性金融风险抑制经济增长,低风险点系统性金融风险促进经济增长;长期来看,系统性金融风险在高低状态下对经济增长均有负向冲击效应.研究结论对于防范和化解系统性金融风险的宏观审慎政策制定具有重要的参考意义.
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