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自2008年全球性金融危机以来,系统性风险的度量成为金融风险管理领域的重要问题。然而,现有文献局限在金融体系内部或者银行之间的风险传导,对金融体系和实体经济之间的风险传导关注较少,对实体经济之间的研究更少。理论研究方面,本文对系统性风险的成因、风险传染的渠道以及风险传染的影响因素等多个方面进行了系统性的梳理和分析,指出了从溢出性角度研究系统性风险以及基于动态DAG方法和SVAR模型的预测误差方差分解技术在以多行业为研究对象的研究中的必要性。实证研究方面,本文对我国28个行业股票市场指数的收益率、波动率进行了聚类分析和主成分分析,在识别、提取了有区分度的行业及其运行特征后,通过预测误差方差分解技术构建了行业风险传导矩阵,识别了各行业的传染渠道、路径以及系统重要性行业,在构建风险度量指标的同时,对比了国内外主要指标的有效性,并对影响该指标的核心因素进行了甄别和回归分析。结果表明:收益率方面,金融体系内部溢出效应显著,对实体经济的溢出最直接受益的是房地产行业,以TMT为代表的新经济有较强独立性,溢出性的主要影响因素有PPI和银行信贷量;波动率方面,金融体系内部风险共生性强,对实体经济的外溢受到控制,金融体系的外部风险主要来自房地产和钢铁行业,在实体经济之间,房地产起着风险中枢的作用,溢出性的主要影响因素有CPI、净利润增速、短期利率和经济政策不确定性;已实现波动率的动态溢出指数可以作为行业间系统性风险的度量指标,具有有效性和跨行业优势。