金融风险与部门传染——基于资金流量核算的CCA模型和宏观金融网络分析.pdf
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1、从资金存量表视角分析中国实体经济部门的债务负担和资产负债情况,并运用未定权益分析方法(CCA模型)分析2 0 0 4 至2 0 2 0 年住户、非金融企业、广义政府、金融机构和国外五大经济部门的隐含资产负债率及债务违约风险变化趋势。同时,结合中国2 0 2 0 年末资金存量表明细数据,构建部门间关联矩阵,运用宏观金融网络分析方法,模拟测算上述五大经济部门违约风险的传染效应。研究结果表明,住户部门的隐含资产负债率平稳较快上升,但总体债务违约概率较低;企业部门的隐含资产负债率波动较大,部分时点违约概率较高;政府部门的隐含资产负债率小幅稳定增长,整体违约概率较低;金融部门始终处于风险的最前端,在部门
2、间金融资产负债关联网络处于中枢地位,受其他部门的风险冲击影响最大。建议充分发挥金融账户在系统性金融风险评估中的作用,保持宏观调控政策稳健有效,政策发力适当靠前。关键词:资金流量核算;金融稳定;宏观金融网络;CCA模型中图分类号:F831文献标识码:A文章编号:2 0 97-1 3 4 6(2 0 2 3)0 3-0 1 2 6-1 9一、引言2023年3 月,美国硅谷银行“光速”倒闭与瑞士信贷巨亏共振,蔓延风险引爆市场情绪,甚至引发是否发生新一轮全球金融危机的担忧。全球金融危机的教训充分说明,单个金融机构的安全稳定并不能确保金融体系的安全稳定,在国民经济各部门债权债务关系构成的相互连接的宏观金
3、融网络中,其他部门的局部风险冲击可通过宏观金融网络不断传染蔓延,并最终酿成系统性风险。在中国乃至世界,还没有国家金融学这门学科,但是从理论与实践方面都应积极探索创设国家金融学,把整个国家作为金融学的研究对象(陈云贤,2021,王彩萍和李建平,2 0 2 2)。近年来,中国经济运行中困难不少,在金融改革持续深化的收稿日期:2 0 2 2-1 0-1 3基金项目:国家社会科学基金重点项目(2 2 AJY022)。作者简介:高慧颖,东北财经大学博士研究生,供职于中国人民银行调查统计司,研究方向为宏观金融;周潮,通讯作者,供职于中国人民银行张校市中心支行,研究方向为动态宏观与经济政策模拟,;刘安,供职
4、于中国人民银行兰州中心支行,研究方向为金融统计分析;全恩有,供职于中国人民银行武汉分行,研究方向为资金流量核算分析。*本文只代表作者个人观点,不代表所在单位意见。127.金融风险与部门传染同时,全社会杠杆率增长较快,根据国际清算银行(BIS)数据,2 0 2 0 年末中国非金融企业部门债务总额与GDP之比(即“宏观杠杆率”)达到1 6 2.3%,高于全球其他主要经济体,非金融部门整体宏观杠杆率攀升至2 8 9.5%,较2 0 0 8 年末提高1 50.5个百分点。一旦单一部门出现债务违约,则很有可能传染至金融部门和其他部门,进而产生系统性金融风险。全球金融危机之后,越来越多的国家把资金存流量核
5、算,尤其是金融账户分析,作为宏观审慎和金融稳定分析的重要工具和方法,特别是分析反映各类金融工具的部门交易对手信息和部门之间资金相互联系的明细数据信息,在分析金融风险传染性方面极具优势。在参考国内外学者相关研究成果的基础上,本文从资金存量表视角分析中国实体经济部门债务负担和资产负债情况,并运用未定权益分析方法(CCA模型),深入分析住户、非金融企业、广义政府、金融机构和国外五大经济部门近年来的隐含资产负债率及债务违约风险变化趋势,同时构建部门间关联矩阵进行宏观金融网络分析,模拟测算五大经济部门违约风险的传染效应。本文的基本研究思路是:首先利用中国中央银行官方的资金存量表(金融账户)数据,使用债务
6、负担率、金融资产负债率等作为非金融部门债务水平的衡量指标,与美国、日本和澳大利亚等进行国际比较,分析近年中国非金融部门债务风险变化情况。其次,采用未定权益分析方法(CCA模型)将基于核算的资金存量表构建为基于风险的资金存量关联矩阵,计算出各部门经风险调整后的隐含金融资产负债率、财务违约概率等指标,进一步分析中国各部门的债务风险。最后,基于中国资金存量表五大部门之间“谁对谁”关联矩阵数据,构造五部门间金融资产负债关联网络,利用宏观金融网络分析方法进一步模拟计算各部门发生债务违约后对其他部门的冲击影响。本文的边际贡献主要有三点。一是运用来自中国人民银行的资金存量表金融账户明细数据,以及中国人民银行
7、最新公布的资金存量表(金融账户)样式,编制了国民经济五部门之间的“从谁到谁”的资金关联矩阵,在遵循SNA体系和IMF金融货币统计手册中的金融存量核算原则基础上完整地涵盖国民经济各部门,使风险传染渠道展现更加真实完整,有助于提升研究结论的有效性。二是同时使用未定权益分析(CCA模型)方法和宏观金融网络分析方法,既分析各经济部门违约风险,又展示部门间金融资产负债关联网络结构、分析各部门违约风险对其他部门的冲击和影响,比较全面阐释了各部门的金融风险和部门间的风险传染。三是动态模拟了国外部门与中国住户部门增加直接网络连接后金融风险的冲击后果,进一步证实完整的部门间金融资产负债关联网络可以有效分散金融风
8、险、降低社会损失。二、文献综述国民经济五大部门之间的金融相互连接是一个非常重要的机制,存款、贷款和证券产中国资金存流量核算金融交易表由中国人民银行调查统计司编制,目前资金流量表已按季度公布,资金存量表已按年度公布,数据表可见中国人民银行官网。网址为:http:/w w w,p b c.g o v.c n/d i a o c h a t o n g j i s i/1 1 6 2 1 9/1 1 6 3 1 9/3750274/4137554/index.html。中国的资金存量表金融账户的核算原则,可参考中国人民银行调查统计司近几年出版的金融统计核算专著。1282023年第3 期金融经清学研究
9、品的资金循环通过这个机制在金融系统内部传递。一个整合良好的金融体系也是提高金融效率的重要因素,因为它有利于金融风险的分担,促进信贷的获得,降低居民、企业和金融中介机构的成本(Castren and Rancan,2014)。为了与全文的基本研究思路对应,本文相应从基于资金流量和存量的金融风险分析、基于未定权益分析方法(CCA模型)的债务风险研究,以及基于宏观金融网络模型的系统性金融风险研究三个层面进行文献梳理。(一)基于资金流量和存量的金融风险分析美国经济学者Copeland(1947,1952)对其受NBER委托开展的货币循环统计框架研究进行了总结,首次明确提出了资金流量统计的概念及定义,1
10、 952 年出版专著美国货币流量研究,用资金流量的方法对美国主要经济部门的金融活动做了全面的研究,构造了资金流量表的最初表式,从此资金流量核算成为一个薪新的宏观经济核算分析工具,为后续资金流量核算在世界范围内的推广和发展奠定了基础。中国资金流量核算分析起步较晚,王传纶(1 98 0)最早引人资金流量分析方法,从宏观分析、中观分析和微观分析三个层面总结了资金流量分析方法的应用情况。中国的资金流量相关研究工作进展及其在金融风险方面的应用研究情况,可参考贝多广和骆峰(2 0 0 6)、刘晓欣和熊丽(2 0 2 1)以及高慧颖(2 0 2 2)等。总体上,资金流量核算及其在分析金融风险方面的研究已经被
11、政策层和学界广为关注,但是限于数据可得性、时效性以及对矩阵式报表核算框架理解等因素,目前国内在资金流量核算理论实务方面尚缺乏权威、系统和全面的梳理,对相关核算账户和报表、各部门与金融工具统计之间的关系,以及相应的核算统计方法等缺乏系统的论述,特别是对中国资金存量表(金融账户)方面的研究更是非常稀少。鉴于本文研究采用的中国央行的官方数据,因此本文将资金存量表的相关研究作为文献梳理的重点。资金流量可以看作是一个观察期内从期初到期末两个连续时间点之间的头寸差额,而资金存量则是观察期的期末或某个特定时间点上资产和负债的价值水平。与资金流量表的相关研究类似,基于资金存量表考察金融风险面临的最大困难,是实
12、体交易和金融交易的资产负债表数据缺乏(刘晓欣和熊丽,2 0 2 1)。1 997 年和2 0 0 7 年国家统计局均出版了中国资产负债表编制方法,并根据十八届三中全会的精神在2 0 1 3 年提出编制国家和地方资产负债表,但是目前官方的中国国家资产负债表数据尚未公布。因此学者在尝试编制中国的国家资产负债表方面进行了很多探索,李杨等(2 0 1 2 a,2 0 1 2 b)初步编制了2 0 0 0 年开始的年度中国主权资产负债表,后来又加人了金融部门资产负债表,构建了相对完整的中国国家资产负债表。杜金富(2 0 1 5)、刘磊和张晓晶(2 0 2 0)等也在国家资产负债表方面进行了很多探索性研究
13、。上述流量表文献研究的重点在于整个国家资产负债表,对于资金存量表金融账户的研究长期处于非主流的地位,并且对中国金融账户存量表的研究可谓少之又少,其中以殷剑峰(2 0 1 8)对中国资金存量表的估算研究比较具有代表性。殷剑峰(2 0 1 8)基于存款和信用两类金融工具,采用较为合理的推算技术,构建了中国自2 0 0 7 年以来七个部门的部门对部门季度资金存量表,分析资金存量的部门分布和交易关系,揭示在相互联系的多部门经济中货币和信用的创造机制。学者们的估算研究囿于数据可得性、假设脱离现实和分析工具129.金融风险与部门传染匮乏等原因,存在诸多不足之处,因于此本文采用中国人民银行的资金存量表金融交
14、易“谁对谁”账户数据开展研究。(二)基于未定权益分析方法(CCA模型)的债务风险研究基于资金流量和存量账户的研究,优点在于可以运用国民间各部门、各账户的关系和数据,对宏观经济风险进行模拟及分析。当前研究金融风险运用较多的宏观经济模型当属CCA模型,Merton(1973)首次提出采用未定权益分析方法(CCA模型)对金融风险进行测度分析。Castrn andKavonius(2 0 0 9)使用CCA模型测算分析了欧元区各经济部门的违约风险,在利用金融账户数据分析金融风险方面做出了开创性贡献。Antunes etal.(2 0 1 1)采用CCA模型分析了葡萄牙住户、企业等部门的金融风险,并且在
15、模型中考虑了主权债务危机和银行部门信用危机的关系,最终基于网络分析和CCA模型提出了新的系统性风险指标。Tiwari(2013)在实物期权框架下运用CCA模型探讨债券持有人和股东在研发投资方面的代理冲突,认为与研发活动相关的风险来自于资产的无形化程度、研发项目的成功率以及资产的特殊性,发现用于研发的资产如果具有很高的无形化程度和特殊性,并且成功率很低,那么股东就会减少研发方面的投资,将风险负担转嫁给债券持有人,从而降低未偿债务的价值。国内方面,宫晓琳(2 0 1 2)根据中国公开发布的资金流量表(金融交易部分)、人民币信贷收支表等数据测算编制了2 0 0 0 年至2 0 0 8 年的资金存量表
16、,利用CCA模型分析了中国2000年至2 0 0 8 年的金融风险演变情况。苟文均等(2 0 1 6)根据美国和欧元区金融账户,及测算编制的中国资金存量表,使用CCA模型对宏观杠杆率杆与系统性风险传染之间的内在联系进行了理论和实证分析。刘磊等(2 0 1 9)运用CCA模型分析基于SNA体系的中国各部门资产负债表,借鉴谷歌网页排名算法,重新构建了各部门的金融风险指数。袁金建和刘海龙(2 0 1 9)基于非对称GARCH模型捕捉银行资产波动率的时变特性,并运用GARCH期权定价模型测度系统性风险,发现银行业系统性风险分别在2 0 1 2 和2 0 1 5年“股灾”之后小幅上升,并且在2 0 1
17、6 年大幅上升,基于时变波动率CCA方法的系统性风险指标对宏观经济动态的预测能力,要明显优于基于传统CCA方法的指标。CCA方法最大的优势在于能够测度各部门经风险调整后的资产价值,真实反映各部门的风险情况,这也是CCA方法受到众多学者重视的原因。陈华等(2 0 2 0)将外汇储备置于主权国家资产负债表管理(SALM)框架,基于CCA方法对外汇储备的资产配置策略和合意规模进行测算,发现外汇储备资产配置策略与主权国家资产负债表的隐含杠杆比例有关,外汇储备资产规模对主权国家违约风险具有门槛效应,新兴市场国家的合意外汇储备/GDP比例为高于1 1.4 9%。郑立君和黄友逵(2 0 2 0)基于中观经济
18、部门视角运用CCA模型量化国内各经济部门的风险,并在构建部门间资产负债关联矩阵的基础上,模拟债务杠杆风险冲击的风险情景。王兆成(2 0 2 1)基于CCA模型分析杠杆率对系统性风险传染机制的影在中国人民银行官网“统计数据”中“金融账户”只发布了2 0 1 7 年至2 0 2 0 年四个年度的资金存量表(金融账户),详见网址:http:/w w w.p b c.g o v.c n/d i a o c h a t o n g j i s i/1 1 6 2 1 9/1 1 6 3 1 9/3 7 50 2 7 4/4 1 3 7 554/i n d e x.h t ml。本文研究部分采用了官方内部
19、数据,考虑到官方公布的逐年资金流量表(金融交易)采用的是五部门结构,因此本文也采用了对应的五部门的资金存量表(金融交易)的官方数据来尝试研究。130.2023年第3 期金融经清学研究响,发现杠杆率走高导致国民经济各部门的风险水平上升,通过股权与债权渠道助推系统性风险在各部门之间传导。(三)基于宏观金融网络模型的系统性金融风险研究现有文献通过宏观和微观两方面对系统性金融风险进行定义,一种是从宏观角度分析系统性金融风险,原欧洲央行行长定义系统性金融风险为“金融系统中普遍存在的不稳定性转化为对整个经济增长和福利产生不利影响的风险。”另一种则从微观角度人手,利用单家机构交易数据测算系统性风险以及单家机
20、构对整个金融系统的影响程度。目前的系统性金融风险度量方法主要有尾部度量、前瞻性风险度量、宏观经济模型等,本文主要关注宏观金融网络模型的研究。网络关联法中矩阵法和网络分析法是网络关联分析的代表性方法,这类方法通过部门间交易数据建立分析网络。Mueller(2 0 0 6)利用瑞士银行数据,根据不同的银行结构建立不同的网络结构识别系统性风险。国内学者的研究中,宫小琳和下江(2 0 1 0)以中国公开发布的资金流量表(金融交易部分)数据为基础编制了2 0 0 7 年资金存量数据,利用最大熵法测算编制了“谁对谁”数据,通过网络分析方法构造中国部门间资产一负债网络结构,模拟企业部门和住户部门的风险冲击效
21、应。范小云等(2 0 1 2)利用国内银行间的交易数据建立借贷关联矩阵,模拟金融系统中一家银行出现危机时导致银行破产的数量以及银行部门的资本损失。刘冲和盘宇章(2 0 1 3)通过构建银行间市场网络模型,分析得出在异质性流动冲击下,银行间市场的风险分担机制能够使银行避免清算长期资产带来的损失,从而有效降低金融传染风险的可能性。李绍芳和刘晓星(2 0 1 8)基于溢出效应和尾部风险的视角,运用动态尾部事件驱动网络模型构建了中国金融机构体系的关联网络,发现中国金融系统总体关联度呈现了周期性的变化,银行部门溢出效应的影响输出强度最高,个别金融机构虽然规模较小,但是与其他金融机构的高度关联性,也可能成
22、为系统性金融风险的诱发因素刘磊和张晓晶(2 0 2 0)阐述了债权债务关系下的风险传染机制,根据李扬团队编制公布的中国国家资产负债表数据,将投入产出分析方法和金融网络分析方法有机结合构建违约风险和流动性风险的传导模型,提出了宏观金融风险指数量化标准。蒋海等(2 0 2 1)构建银行间尾部风险关联网络的拓扑结构,分析经济政策不确定性和网络关联对银行业系统性风险的影响,发现政策不确定性的上升与银行间网络关联性的提高均会增加银行业系统性风险。杨子晖等(2 0 2 0)构建全球金融市场与经济政策不确定性的非线性关联网络,发现风险传染沿着“股票市场经济政策不确定性一外汇市场”这一路径扩散开来,并且境外金
23、融市场会对中国大陆金融市场产生显著的风险传染。王辉等(2 0 2 1)将政府控股银行的议价能力量化为溢价倍数,并运用资产负债数据和股权结构数据构建了中国银行间市场内生均衡交易网络,量化分析银行关联度限制最优区间及各类政府救助政策效果。傅强和石泽龙(2 0 2 2)以金融类股票的高频数据为对象建立了高维度局部平稳的非参数时变VHAR模型,运用拟贝叶斯局部似然(QBLL)估计方法,提出联合网络关联度的频率成分指标分析中国系统性金融风险,发现中国金融系统风险的联合网络关联度比较高且持续性波动。张伟平和曹廷求(2 0 2 2)基于SIM单指数分位数回归技术提出测量系统性风险的新指标SIM-CoVaR,
24、结合前沿的TENET网络模型构建跨房地产企业风险动态传染的尾131.金融风险与部门传染部风险网络,发现在市场动荡时期房地产部门是金融风险溢出的放大器。梁琪和常姝雅(2 0 2 2)把全球股票市场波动率划分低波动和高波动而构建高低波动风险溢出网络,发现全球股市系统性风险具有顺周期性,在金融危机期间,跨区域、跨组织的股市间风险溢出水平明显上升,发达经济体股市主要为风险输出方,新兴市场股市主要为风险输人方。基于对上述研究的分析以及参考唐文进等(2 0 2 0)对网络结构模型的系统性风险研究总结,本文认为网络关联很好刻画了部门之间的联系,将这种关联数量化,可以模拟风险冲击,是研究系统性金融风险的有效方
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