文献类型：期刊文章

作　　者：陈少凌[1] 谭黎明[1] 杨海生[2] 崔洁[3]

CHEN Shaoling;TAN Liming;YANG Haisheng;CUI Jie(College of Economics,Jinan University,Guangzhou 510632,China;Lingnan College,Sun Yat-sen University,Guangzhou 510275,China;Shanghai Pudong Development Bank Co.,Ltd.,Guangzhou 510623,China)

机构地区：[1]暨南大学经济学院,广州510632 [2]中山大学岭南学院,广州510275 [3]上海浦东发展银行股份有限公司广州分行,广州510623

出　　处：《系统工程理论与实践》

基　　金：广东省自然科学基金面上项目(2016A030313094,2019A1515012018);广东省软科学研究领域(2019A101002015)。

年　　份：2021

卷　　号：41

期　　号：8

起止页码：1911-1925

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、CSSCI、CSSCI2021_2022、EAPJ、EI、IC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文以2002-2017年我国A股周数据为样本,首先计算了76个细分行业的股指波动率,并在此基础上通过高维时变参数向量自回归(HD-TVP-VAR)模型构建了行业之间的全局风险网络.进一步地,本文从网络拓扑分析与量化实证分析两个角度考察了金融行业在风险网络中的系统重要性.研究发现,1)我国A股市场各行业间的风险溢出呈现出"唇齿相依"的复杂关联结构,且风险事件的爆发与金融行业对实体经济行业风险溢出的变化密切相关;2)金融行业承担着风险吸收的功能,其中,银行业的风险吸收功能最强,而证券期货业则表现出相对更明显的风险扩散性;3)行业关联性增强、行业风险角色向扩散型转化以及风险网络结构均衡性受破坏是系统性金融风险产生的重要根源;4)金融行业在全局风险网络中的系统重要性显著强于实体经济行业,其中,银行业与证券期货业的系统重要性分居首位与次位;5)房地产行业在全局风险网络中发挥着双向风险放大的风险"桥梁"作用;6)高杠杆与高流动性会显著刺激金融行业风险扩散的系统重要性,而大规模与重投资则会显著增强其风险吸收的系统重要性.

关 键 词：系统重要性  系统性金融风险 HD-TVP-VAR模型  复杂网络  

分 类 号：F832[金融学类]