【摘 要】
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基于LASSO分位数回归,本文提出了系统性风险度量新指标,并采用该指标构建2011-2017年我国上市金融机构时变的尾部风险网络。在此基础上,本文一方面从系统、部门和机构三个层
【机 构】
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天津财经大学金融学院、大数据统计研究中心; 南开大学经济学院财金研究所; 天津财经大学金融学院;
【基金项目】
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国家自科基金项目“金融机构系统性风险敞口与贡献的度量及监管研究——基于金融网络视角的分析”(71703111);国家自科基金项目“多市场联动规律与金融系统体系性风险测度”(71701106);国家社科基金项目“新常态下我国系统性金融风险度量监测与协作型调控机制研究”(17CJY057)资助
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基于LASSO分位数回归,本文提出了系统性风险度量新指标,并采用该指标构建2011-2017年我国上市金融机构时变的尾部风险网络。在此基础上,本文一方面从系统、部门和机构三个层面衡量其网络关联水平;另一方面,识别风险在金融机构间传递的方向路径等关联结构,而且在兼顾关联水平和关联结构的基础上,测度单个机构在风险网络中的系统性风险贡献。研究发现:第一,我国金融机构的系统关联水平具有明显周期性特征,在风险积累阶段系统关联水平迅速攀升,直至风险爆发阶段达到阶段性高点,而后随着风险释放逐步回落。第二,银行、证券和保险三个部门风险输出关联水平的时序变化差异较大,但风险输入关联水平的时序变化基本一致,风险在部门间的传染是真实存在的。第三,总体上,同部门且规模相近、商业模式相似、业务同质性较高的机构间关联水平更高,但在风险积累和爆发阶段,跨部门、同部门中差异较大的机构间关联水平也有所上升。第四,在同时考虑关联水平和关联结构时,四家大型商业银行的系统性风险贡献最大,且远高于其他金融机构;同时,一些保险企业也开始成为系统重要性机构。基于尾部风险网络的研究,本文为我国金融业监管提供了具有可行性的政策建议。
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