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题名在岸离岸人民币利率极端风险溢出研究
被引量：27
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作者
李政
郝毅
袁瑾
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机构
天津财经大学经济学院金融系
天津财经大学大数据统计研究中心
南开大学经济学院财金研究所
天津财经大学研究生院
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2018年第2期29-39,共11页
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基金
国家自然科学基金青年项目"金融机构系统性风险敞口与贡献的度量及监管研究--基于金融网络视角的分析"(71703111)
国家自然科学基金面上项目"基于机器学习的长期护理保险精算预测模型与风险分析"(71771163)
教育部人文社会科学研究规划基金项目"经济增速下行压力下基于行业信贷资产违约风险相依的我国银行体系网络抗毁性测度与优化"(16YJAZH060)资助
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文摘
本文采用递归MVMQ-CAViaR模型,对境内外人民币利率极端风险溢出效应进行了实证检验。结果表明:境内外人民币利率存在极端风险溢出效应,短期品种表现出显著的双向极端风险溢出,而长期品种以在岸利率对离岸利率单向极端风险溢出为主。在极端风险层面,在岸市场仍然处于利率信息的中心地位,且暂时没有旁落离岸市场的担忧。一旦离岸人民币利率发生极端变动,中央银行会及时进行干预并引导市场参与者预期,降低在岸利率未来的极端风险水平;但面对小的离岸市场冲击,中央银行更倾向于让在岸利率进行自我调节,离岸冲击会提高在岸利率未来的极端风险水平。本文构建的模型具有较好的预测能力,有助于金融监管部门对离岸利率极端风险进行动态、精确地管理。
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关键词
人民币利率
递归MVMQ-CAViaR模型
极端风险溢出
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Keywords
RMB Interest Rate
Recursive MVMQ-CAViaR Model
Extreme Risk Spillover
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分类号
C812
[社会学—统计学]
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题名基于经济金融关联网络的中国系统性风险防范研究
被引量：84
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作者
李政
刘淇
梁琪
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机构
天津财经大学金融学院
天津财经大学大数据统计研究中心
南开大学经济学院财金研究所
南开大学社科处
中国特色社会主义经济建设协同创新中心
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出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2019年第2期23-37,共15页
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基金
国家自然科学基金青年项目"金融机构系统性风险敞口与贡献的度量及监管研究--基于金融网络视角的分析"(71703111)
国家自然科学基金青年项目"货币政策
+3 种基金
房地产价格与金融稳定"(71503290)
国家社会科学基金重大项目"金融风险度量的新理论与新方法及其在中国金融机构的应用研究"(14ZDB124)
国家社会科学基金重大项目"基于结构性数据分析的我国系统性金融风险防范体系研究"(17ZDA073)
天津市"131"创新型人才团队"金融风险创新团队"和天津市高等学校创新团队培养计划"中国经济转型升级与系统性金融风险防范"的资助
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文摘
本文从经济金融关联网络视角出发,以我国经济领域中各行业为研究对象,运用系统性风险度量新方法——TENET构建2002-2017年我国行业间系统性风险溢出网络,在此基础上对行业间的风险溢出水平以及传导结构进行分析,并为防范系统性风险提供建议。研究发现:①我国行业间系统性风险溢出的总体水平在金融危机或市场过热期间显著增强,同时各行业系统性风险输出与输入水平的时序特征存在明显差异,输出水平大幅波动而输入水平相对平衡;②信息技术、房地产和材料行业不仅是主要的系统性风险源头,而且容易受到其他行业风险外溢的影响,是整个经济金融关联网络中最具系统重要性的3个行业,同时各行业的系统重要性具有明显的时变特征;③虽然金融行业在整个经济金融关联网络中的系统重要性仅排第4位,但是金融与房地产和能源两个行业具有长期较强的双向风险溢出关系,而且金融与房地产之间的双向风险溢出强度在系统性风险溢出网络中居首位。本文的政策启示为提醒监管部门防范系统性风险要立足全局视角,正视金融在其中扮演的角色,不能过度高估金融行业的系统性风险地位,同时要找准风险源头行业并对其做好前瞻性调控,尽可能避免风险的产生,并在风险传递初期切断风险溢出的路径避免风险蔓延。
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关键词
系统性风险
经济金融关联网络
TENET
风险溢出
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Keywords
Systemic Risk
Economic and Financial Correlated Network
TENET
Risk Spillover
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分类号
C812
[社会学—统计学]
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题名风险网络视角下中国城市间房价波动溢出效应研究
被引量：10
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作者
李政
王雪杰
刘淇
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机构
天津财经大学金融学院
天津财经大学大数据统计研究中心
南开大学经济学院
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出处
《中央财经大学学报》
CSSCI
北大核心
2021年第4期114-128,共15页
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基金
国家社会科学基金一般项目“债务违约与资产价格下跌叠加冲击下系统性金融风险的跨部门传染机理与溢出效应研究”(项目编号:19BJY262)。
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文摘
本文从风险网络视角出发,以我国69个大中城市的房价波动率为研究对象,运用LASSO-VAR模型构建城市间房价波动溢出网络,在此基础上考察房价波动总体溢出和方向性溢出特征,分析不同等级、不同区域城市间房价波动溢出效应,并探讨城市间强房价波动溢出结构。研究发现:第一,我国城市间房价波动溢出效应显著存在,并且各城市房价波动溢出水平的变化范围大于溢入水平。同时,房价波动溢出水平较高的城市,其溢入水平也普遍较高;溢出水平较低的城市,其溢入水平差异较大。第二,一二三线城市的房价波动溢出水平依次降低,而且一线对二三线、二线对三线城市的溢出水平均高于反方向溢出,不同等级城市的房价关联具有显著的非对称性。第三,东部城市的房价波动溢出水平最高、溢入水平最低,西部城市正好相反。此外,同区域城市间房价波动溢出强度不一定大于跨区域溢出强度。第四,我国城市间强房价波动溢出网络具有显著的“无标度特性”和时变特征,东部城市、二线城市具有较强的强房价波动溢出能力,而且随着时间推移,二线城市强房价波动溢出能力不断增强。
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关键词
风险网络
房价波动
溢出效应
LASSO-VAR模型
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Keywords
Risk network
Housing price volatility
Spillover effect
LASSO-VAR model
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分类号
F293.3
[经济管理—国民经济]
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题名统计历史的发展与统计科学的智慧
被引量：1
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作者
郝丽
刘乐平
刘骏豪
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机构
天津财经大学大数据统计研究中心
University of Kansas Medical Center
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2017年第11期118-126,共9页
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基金
国家社会科学基金项目《基于大数据分析的城市社区养老模式研究》(15BRK002)
国家自然科学基金项目《基于机器学习的长期护理保险精算预测模型与风险分析》(7177116S)
中国人保财险2017年灾害研究基金项目《社会医疗保险一体化精细管理》(B05-04)
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文摘
统计是动态的历史,历史是静态的统计。为了让统计学者更好地在大数据海洋中把握未来前行的方向,基于统计历史发展和统计科学发现的纵横视角,探讨人类不确定推断科学中的"统计智慧"。以时间为轴,按公元前统计计数"三大难题"、近代统计学"四大发现"和现代统计学"研究范式创新"顺序,纵向简述公元前450—2000年统计历史长河中的年代大事;以统计科学发现为标志,从汇总、信息测度、似然、相互比较、回归、实验设计和残差等方面,横向比较Stigler于2016年提出的构筑"统计智慧"殿堂的七大支柱。
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关键词
大数据
统计年代大事
统计智慧
七大支柱
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Keywords
big data
timeline of statistics
statistical wisdom
seven pillars
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分类号
C829.29
[社会学—统计学]
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