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宫晓琳

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作者:宫晓琳

毕业院校:山东大学

导师:胡金焱

 

主要观点

 

本论文致力于研究中国宏观金融系统性风险的监测与防范。首先,本文利用未定权益分析方法(CCA),在汇集、处理与整合编制多方数据的基础上,建立了国民经济机构部门层面的风险财务报表,并量化分析了2000—2008年我国宏观金融风险敞口的动态演变。进而,文章深入探讨了宏观金融风险的演变机制。在明晰了主要风险因子及其波动原因的基础上,分析并直观演示了国民经济机构部门金融风险积聚的非线性机制;继而研究了同样具有危害性的部门间非线性风险传染机制。通过有效揭示风险积增和传染的非线性机制,在诠释了危机爆发的非线性特性的同时,从理论与实证层面阐明了,测度系统风险、密切监控宏观金融状况以防范金融危机于未然的重要性。

 

其次,本文通过网络模型量化分析了冲击在经济中的传导及系统危机的演生过程;利用我国2007和2008年宏观金融的存、流量数据,建立了基于会计数据的中国国民经济机构部门间金融关联网络模型。模型的数据基础是按各类金融工具细分的部门—部门资金融通关系矩阵表。在此模型基础上,通过模拟测试,本文揭示了负面经济冲击所造成的价值损失在部门层面循环传导的轨迹——部门间资产—负债表传染机制;同时量化分析了资产—负债表传染发生时,各机构部门于各传染轮次中的损失量。

 

再次,在将基于会计数据的宏观金融网络模型与CCA风险财务报表关联网络模型相融通的基础上,本文分层次、分步骤的解析了金融/系统性危机演化过程中,宏观金融风险在各类因素的推动下加速增高的具体机制——风险联动综合传染机制。从而得以从更为全面的角度分析:局部性负面冲击升级演变为系统性危机的轨迹和速度。最后,基于如上对经济/金融脆弱性演变机制的系统性分析,本文进一步探讨了相关宏观审慎政策的设计。并简要分析了当前中国宏观金融中的个别焦点问题( 如地方债) 对宏观金融稳定的影响,以及一些国际金融领域普遍使用的风险指标( 如VaR) 在宏观金融风险演变中的不良作用。

 

文中各类宏观金融关联报表系统和网络模型、风险测度模型与基于模型的定量分析、以及对我国宏观金融系统性数据的汇整编制、宏观金融风险指标体系的创建等,尤其是对系统性风险演化机制分析这一国际学术界所关注问题的创新性研究方法,均致力于为实现对宏观金融风险/系统性风险的有效监控而提供相应的理论依据与实证支持,辅助宏观审慎政策的设计,增强宏观金融审慎监管的可操作性。

 

主要创新

 

通过基于网络模型的国家宏观金融建模与模拟冲击分析,论文首度更为精准、全面的研究与诠释了宏观金融风险/系统性风险积增和传染的非线性演化机制。

 

本文在概括性总结了可致使宏观金融风险变动的各种现实经济因素和情况之后,厘清了主要风险因子及其波动原因,进而详尽分析了诸因子与主要宏观金融风险指标之间在国民经济机构部门内外的联动关系。从而,通过充分揭示部门层面宏观金融风险积增和部门间风险传染的非线性机制,明晰了风险监控的政策着眼点,助益于审慎监管政策的定量化设计。

 

而且,对宏观金融风险非线性演变速度的研究从新的角度剖析了经济周期的扩张和收缩阶段资产价值的变动和风险的积增与释放所表现出的非对称性这一重要经济问题。

 

论文所创建的多指标分析模式可为宏观金融风险审慎监管指标体系的建立与宏观审慎政策的设计奠定相当的理论与实证研究基础。

 

开创了基于多元化繁复来源的我国宏观金融存量数据的编制方法与数据库构建技术。

 

首度实现了对我国的宏观金融风险(分析时域为2000—2008 年)的测度。

 

率先建立了具有对应关系和反映市场实时状况的我国国民经济金融资产—负债表以及宏观金融风险财务报表。

 

学术价值

 

开创了分步骤、分离各因子的研究方法以全面量化解析宏观金融风险/系统性风险传染的具体过程、轨迹与速度。

 

论文探讨了在负面冲击下,伴随着宏观金融网络系统中资产—负债表传染的发生,国民经济机构部门层面金融风险的积增;继而,在金融市场加剧震荡的情况下,波动率因素对宏观金融风险的进一步推动作用;进而,如上所积聚的风险积增又将如何影响机构部门金融资产的市场价值;最后,缩水了的部门间金融资产、负债关联将如何再作用于宏观金融风险/系统性风险的攀升。此4步骤分析方法全面解析、动态呈现了宏观金融风险/系统性风险演化的复杂机制,而且能够同时从轨迹和速度两个角度来明晰风险和价值损失在宏观经济中的逐步积累与叠加传染。

 

筑了适用于我国金融体系及其数据特征的、基于复杂金融网络模型的系统性宏观金融分析框架。

 

通过广泛的数据汇集和审慎的数据处理、运算,汇整编制了首批可用于我国宏观金融多方位分析的数据并构建了相应的数据库。

 

该数据的有效性已在国际比较分析中得到了验证。

 

开拓性的探索了如何基于我国现有的宏观经济与金融数据进行参 数厘定,指标选取,数值实现,从而得以利用未定权益方法(CCA)实现对宏观金融/系统性风险的测定。