文献类型：期刊文章

作　　者：白鹤祥[1] 刘社芳[2] 罗小伟[3] 刘蕾蕾[3] 郝威亚[2]

BAI Hexiang;LIU Shefang;LUO Xiaowei;LIU Leilei;HAO Weiya(Guangzhou Branch,the People's Bank of China;Xi'an Branch,the People's Bank of China;Business Management Department of Xi'an Branch,the People's Bank of China)

机构地区：[1]中国人民银行广州分行,广东广州510120 [2]中国人民银行西安分行,陕西西安710075 [3]中国人民银行西安分行营业管理部,陕西西安710004

出　　处：《金融研究》

年　　份：2020

期　　号：8

起止页码：54-73

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SKJJZZ、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。

关 键 词：房地产市场 系统性金融风险 风险预警 网络模型

分 类 号：F299.23] F832