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系统性金融风险多层网络传染与控制研究被引量：18: 1; 作者王虎李守伟《大连理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2020年第5期29-41,共13页; 考虑银行间同业拆借和持有共同资产两种关联,采用债务排序方法构建了系统性金融风险多层网络传染模型,并基于2012~2017年我国银行业数据对系统性金融风险及其影响因素进行了实证研究。研究结果表明,在多层网络中的系统性金融风险要大于... 展开更多; 关键词系统性金融风险多层网络债务排序模型控制策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

系统性风险:金融系统与实体经济间反馈效应被引量：19: 2; 作者李守伟王虎刘晓星《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第11期25-42,共18页; 金融系统与实体经济间高度的关联性,使得系统性风险在金融系统与实体经济间具有反馈效应.本研究提出了度量系统性风险反馈效应方法,并利用中国2013年~2017年银行与实体企业相关数据进行实证研究.结果表明:忽视实体经济的作用,将会造成... 展开更多; 关键词系统性风险反馈效应影响因素 DebtRank模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

商业银行多层网络结构对系统性风险影响研究被引量：9: 3; 作者李守伟解一苇 +1 位作者杨坤龚晨《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 2019年第4期77-84,147,共9页; 基于16家上市银行相关数据,实证研究了我国银行业多层网络结构对系统性风险溢出的影响。首先,利用时变Copula-CoVaR模型测度各银行的系统性风险溢出效应;其次,基于银行股票收益率间三种相关性,构建了银行多层网络模型;然后,选取多层网... 展开更多; 关键词多层网络系统性风险时变Copula-CoVaR模型网络中心性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于债务排序的金融机构系统重要性研究被引量：2: 4; 作者李守伟王虎《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 2021年第6期62-71,146,共10页; 基于我国2015—2017年金融机构同业拆借数据,采用债务排序方法实证分析了我国金融机构的系统重要性。研究发现:(1)资产规模越大的金融机构的系统重要性就越大的结论并不总是成立的,关联程度高的金融机构的系统重要性程度不一定就比关联... 展开更多; 关键词金融机构债务排序系统重要性资产规模网络中心性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高频波动率模型与R-vine copula的行业资产组合风险测度研究被引量：2: 5; 作者于文华杨坤魏宇《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第6期132-138,共7页; 相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现... 展开更多; 关键词行业组合预期损失 R-vine 已实现波动 HAR族模型返回测试; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于vine copula的股市风格资产组合风险预警研究被引量：5: 6; 作者杨坤于文华马静《武汉金融》北大核心 2019年第11期51-59,共9页; 近年来,风格投资已成为一种重要的投资模式。在此背景下,如何有效地对风格资产组合风险进行刻画与预警具有重要的理论与现实意义。本文选取股市风格资产构建投资组合,分别基于传统分布假设与EVT极值理论构建边缘分布;运用三类vine copul... 展开更多; 关键词风险预警风格投资 VINE COPULA 在险价值极值理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

对外直接投资如何应对地缘政治风险被引量：4: 7; 作者杨文珂辛冲冲 +1 位作者何建敏杨坤《华东理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2020年第5期123-135,共13页; 地缘政治事件已成为对外直接投资(OFDI)的重要影响因素,因其复杂多变、形式多样的特征,预期地缘政治风险成为OFDI的直接影响因素。本文以2001年至2017年间受重大地缘政治影响的12个新兴经济体为研究对象,基于适应性预期模型将预期地缘... 展开更多; 关键词预期地缘政治风险对外直接投资外商直接投资(FDI) 全面FGLS模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名系统性金融风险多层网络传染与控制研究被引量：18: 1; 作者王虎李守伟; 机构东南大学经济管理学院东南大学金融复杂性与风险管理研究中心; 出处《大连理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2020年第5期29-41,共13页; 基金国家自然科学基金项目:“基于金融关联超网络的银企风险传染及其控制研究”(71671037) 教育部人文社会科学研究规划基金项目:“基于多层网络的银行业系统性风险演化研究”(16YJA630026) 江苏高校哲学社会科学重点项目:“中国系统性金融风险多层网络传染机制研究”(2018SJZDI046)。; 文摘考虑银行间同业拆借和持有共同资产两种关联,采用债务排序方法构建了系统性金融风险多层网络传染模型,并基于2012~2017年我国银行业数据对系统性金融风险及其影响因素进行了实证研究。研究结果表明,在多层网络中的系统性金融风险要大于单一网络的风险之和,不同规模银行的主要风险来源渠道不同,资产冲击对银行系统的影响要远大于单一银行冲击对银行系统的影响。风险敞口和行业资产规模是系统性金融风险的主要影响因素,并且净资产能够显著降低系统性金融风险。同时,增加银行资产集中度并不会降低系统性金融风险,要同时考虑风险敞口、杠杆倍数等因素的共同影响。此外,相比市场流动性,资产缓冲对系统性金融风险的影响更大,并且存在一个阈值,当大于这个阈值时,系统性金融风险会显著降低。; 关键词系统性金融风险多层网络债务排序模型控制策略; Keywords Financial Systemic Risk Multiplex Networks DebtRank Model Control Strategy; 分类号 F830 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名系统性风险:金融系统与实体经济间反馈效应被引量：19: 2; 作者李守伟王虎刘晓星; 机构东南大学经济管理学院东南大学金融复杂性与风险管理研究中心; 出处《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第11期25-42,共18页; 基金国家自然科学基金资助项目(71671037,71971055) 国家社会科学基金资助重大专项(18VSJ035) +1 种基金江苏省社会科学基金资助项目(19GLC005)。; 文摘金融系统与实体经济间高度的关联性,使得系统性风险在金融系统与实体经济间具有反馈效应.本研究提出了度量系统性风险反馈效应方法,并利用中国2013年~2017年银行与实体企业相关数据进行实证研究.结果表明:忽视实体经济的作用,将会造成低估银行系统性风险,实体经济不同行业对银行系统性风险的影响具有显著差异性;银行系统对实体经济系统性风险具有显著影响,而且不同类型银行的影响具有显著差异性;银行系统对整个经济系统的系统性风险贡献程度随着时间在变化,不一定就比实体经济的高.在此基础上,本研究进一步揭示了系统性风险的影响因素.; 关键词系统性风险反馈效应影响因素 DebtRank模型; Keywords systemic risk feedback effect influencing factors DebtRank model; 分类号 F830 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名商业银行多层网络结构对系统性风险影响研究被引量：9: 3; 作者李守伟解一苇杨坤龚晨; 机构东南大学经济管理学院东南大学金融复杂性与风险管理研究中心; 出处《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 2019年第4期77-84,147,共9页; 基金国家自然科学基金项目(71671037) 教育部人文社会科学研究规划基金项目(16YJA630026) +1 种基金江苏高校哲学社会科学研究重点项目(2018SJZDI046)阶段性成果; 文摘基于16家上市银行相关数据,实证研究了我国银行业多层网络结构对系统性风险溢出的影响。首先,利用时变Copula-CoVaR模型测度各银行的系统性风险溢出效应;其次,基于银行股票收益率间三种相关性,构建了银行多层网络模型;然后,选取多层网络结构中心性指标,建立了面板回归模型分析多层网络结构对银行系统性风险溢出效应的影响。研究表明:在银行多层网络中,度中心性对系统性风险溢出有着显著的正向影响,而中介中心性则对系统性风险溢出无显著影响。; 关键词多层网络系统性风险时变Copula-CoVaR模型网络中心性; 分类号 F832.33 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于债务排序的金融机构系统重要性研究被引量：2: 4; 作者李守伟王虎; 机构东南大学经济管理学院东南大学金融复杂性与风险管理研究中心; 出处《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 2021年第6期62-71,146,共10页; 基金国家自然科学基金项目(71671037,71971055) 江苏省第十六批“六大人才高峰”高层次人才培养项目(JY-004) 江苏省社会科学基金项目(19GLC005)阶段性成果。; 文摘基于我国2015—2017年金融机构同业拆借数据,采用债务排序方法实证分析了我国金融机构的系统重要性。研究发现:(1)资产规模越大的金融机构的系统重要性就越大的结论并不总是成立的,关联程度高的金融机构的系统重要性程度不一定就比关联程度小的金融机构的系统重要性程度高;(2)金融机构系统重要性程度与其资产规模和关联性程度间均存在指数型函数关系,系统重要性程度高的金融机构往往具有资产规模大和关联程度高的特点;(3)整体而言,我国金融机构系统重要性类型主要为股份制商业银行、国有商业银行和城市商业银行,但不能忽视保险机构的影响;(4)系统重要性金融机构随着时间而存在一定的变化,但整体而言是稳定的。研究认为,不能简单依据金融机构资产规模和关联程度识别其系统重要性程度,应建立系统重要性金融机构的动态监控机制。; 关键词金融机构债务排序系统重要性资产规模网络中心性; 分类号 F83 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高频波动率模型与R-vine copula的行业资产组合风险测度研究被引量：2: 5; 作者于文华杨坤魏宇; 机构成都理工大学商学院东南大学经济管理学院东南大学金融复杂性与风险管理研究中心云南财经大学金融学院; 出处《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第6期132-138,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(71971055,71971191,71671145) 教育部人文社科基金规划资助项目(17YJA790015,17XJA790002,18YJC790132,18XJA790002) +3 种基金国家级大学生创新创业训练计划项目(201710616048)。; 文摘相较于低频波动率模型,高频波动率模型在单资产的波动和风险预测中均取得了更好效果,因此如何将高频波动率模型引入组合风险分析具有重要的理论和现实意义。本文以沪深300指数中的6种行业高频数据为例,运用滚动时间窗技术建立9类已实现波动率异质自回归(HAR-RV-type)模型刻画行业指数波动,同时使用R-vine copula模型描述行业资产间相依结构,进一步结合均值-CVaR模型优化行业资产组合投资比例,构建组合风险的预期损失模型,并通过返回测试比较不同风险模型的精度差异。研究结果表明:将HAR族高频波动率模型引入组合风险分析框架,能够有效预测行业资产组合风险状况;高频波动率预测的准确性将进而影响组合风险测度效果,跳跃、符号跳跃变差以及符号正向、负向跳跃变差均有助于提高行业组合风险的预测精度。; 关键词行业组合预期损失 R-vine 已实现波动 HAR族模型返回测试; Keywords industry portfolio expected shortfall R-vine realized volatility HAR-type models backtesting; 分类号 F830 [经济管理—金融学] F224 [经济管理—国民经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于vine copula的股市风格资产组合风险预警研究被引量：5: 6; 作者杨坤于文华马静; 机构东南大学经济管理学院东南大学金融复杂性与风险管理研究中心成都理工大学商学院南京财经大学MBA教育中心; 出处《武汉金融》北大核心 2019年第11期51-59,共9页; 基金国家自然科学基金项目(71971055,71971191); 文摘近年来,风格投资已成为一种重要的投资模式。在此背景下,如何有效地对风格资产组合风险进行刻画与预警具有重要的理论与现实意义。本文选取股市风格资产构建投资组合,分别基于传统分布假设与EVT极值理论构建边缘分布;运用三类vine copula模型(C-vine、D-vine、R-vine)刻画风格资产间的相依关系;进一步运用滚动时间窗的蒙特卡罗模拟方法进行组合风险的动态测度,并通过返回测试比较不同风险模型的测度效果;最后基于在险价值(VaR)的预测结果对组合风险预警系统进行构建。研究结果表明:R-vine模型能够相对灵活地刻画风格资产间的相依结构,并取得更高的组合风险测度精度;相较于传统资产分布假设,引入EVT极值理论的风险模型能够更为有效地预测风格资产组合风险状况;基于在险价值所构建出的风险预警系统能够较好地对组合风险进行分级预警,从而为投资者与市场监管部门提供决策参考。; 关键词风险预警风格投资 VINE COPULA 在险价值极值理论; 分类号 F830.9 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名对外直接投资如何应对地缘政治风险被引量：4: 7; 作者杨文珂辛冲冲何建敏杨坤; 机构东南大学经济管理学院中国社会科学院财经战略研究院东南大学金融复杂性与风险管理研究中心; 出处《华东理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2020年第5期123-135,共13页; 基金国家自然科学基金面上项目“基于大数据分析的股市系统性风险演化机理及监控策略研究”(何建敏主持,编号为71971055)的阶段性成果江苏省研究生科研创新计划项目“地缘政治风险与企业绿色创新投资网络决策研究:基于大数据环境的分析”(杨文珂主持,编号为KYCX20_0165)的阶段性成果。; 文摘地缘政治事件已成为对外直接投资(OFDI)的重要影响因素,因其复杂多变、形式多样的特征,预期地缘政治风险成为OFDI的直接影响因素。本文以2001年至2017年间受重大地缘政治影响的12个新兴经济体为研究对象,基于适应性预期模型将预期地缘政治风险与OFDI纳入同一研究框架,分析预期地缘政治风险与OFDI间的内在联系和作用机制。研究表明:各新兴经济体的预期地缘政治风险频繁波动,呈周期性特征并具有区域异质性,能较好反映地缘政治事件对投资者预期的显著影响;预期地缘政治风险大小对新兴经济体OFDI的影响存在阈值,较低的地缘政治风险对OFDI的影响并不显著,但是较高的地缘政治风险对OFDI存在明显的抑制作用;在地缘政治风险较低时期,新兴经济体积极将高质量外资"引进来",有利于内资企业"走出去",两者相互促进;新兴经济体人口规模是企业对外直接投资考虑的关键因素。; 关键词预期地缘政治风险对外直接投资外商直接投资(FDI) 全面FGLS模型; 分类号 F830.59 [经济管理—金融学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	系统性金融风险多层网络传染与控制研究	王虎李守伟	《大连理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心	2020	18	在线阅读下载PDF 职称材料
2	系统性风险:金融系统与实体经济间反馈效应	李守伟王虎刘晓星	《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心	2022	19	在线阅读下载PDF 职称材料
3	商业银行多层网络结构对系统性风险影响研究	李守伟解一苇杨坤龚晨	《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于债务排序的金融机构系统重要性研究	李守伟王虎	《东南大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于高频波动率模型与R-vine copula的行业资产组合风险测度研究	于文华杨坤魏宇	《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于vine copula的股市风格资产组合风险预警研究	杨坤于文华马静	《武汉金融》北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	对外直接投资如何应对地缘政治风险	杨文珂辛冲冲何建敏杨坤	《华东理工大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料