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我国金融机构与实体行业极端风险的双向溢出效应研究:基于网络关联的分析

我国金融机构与实体行业极端风险的双向溢出效应研究:基于网络关联的分析

定 价:¥72.00

作 者: 胡春阳 等著
出版社: 中国金融出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

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ISBN: 9787522024011 出版时间: 2024-06-01 包装: 平装-胶订
开本: 16开 页数: 字数:  

内容简介

  从金融与实体间风险关联理论出发,分别基于宏观审慎的空间维度和时间维度,测度金融与实体之间极端风险关联水平的截面和时序特征,并着重分析重大事件期间的演化趋势。进一步分别以金融机构、实体行业、金融实体整体风险关联水平为研究主体,理论及实证分析极端风险关联水平的影响因素。研究发现,在空间维度,金融强监管可以有效降低金融机构影子银行规模以及实体行业金融化规模,进而有效降低金融与实体间极端风险关联水平;在时间维度,宏观审慎政策可以抑制极端风险关联。根据主要结论,为防范金融风险、促进经济金融良性循环健康发展提供对策建议。

作者简介

  胡春阳,经济学博士,天津财经大学金融学院讲师。在金融风险管理领域具有 5年以上的研究经历,近年来在《财贸经济》统计研究》管理科学学报》《国际金融研究》等高水平期刊发表论文十余篇,参与国家社科重大基金项目1 项、国家社科重点基金项目1项。在博士研究生期间,获得国家奖学金1次,博士毕业论文获评为天津市优秀研究生毕业论文。以上相关研究均集中在系统性风险防范、金融与实体间风险溢出金融监管等研究主题,与本书内容较为相关,为本书的写作与进一步完善打下坚实基础。马亚明,经济学博士,天津财经大学副校长、金融学院教授,博士生导师。国务院学位委员会第八届应用经济学学科评议组成员,天津市有突出贡献专家,天津市宣传文化“五个一批”人才,天津市“131”创新人才第一层次,天津市高等学校“学科领军人才”,天津市高等学校科研创新团队带头人、首批国家级一流专业建设点(金融学)负责人。担任中国金融学年会理事、中国国际金融学会理事、中国系统工程学会金融系统工程专业委员会理事。主持在研国家社科基金重大项目1项,主持完成国家社科基金重点项目2项、一般项目1项,在《经济研究》《世界经济》《管理科学学 报》《统计研究》和 Intermational Journal of Finance&Economics 等国内外重要核心期刊发表论文 80 余篇,出版专著 4 部,获省部级科研成果奖励二等奖3 项。

图书目录

目  录
第1章 导论1 
 11 研究背景与选题意义1 
  111 研究背景1 
  112 选题意义5 
 12 研究目的6 
 13 结构安排7 
  131 主要研究内容7 
  132 研究思路和研究方法10 
 14 本书的创新点12 
第2章 理论基础与文献综述14 
 21 金融与实体极端风险溢出的相关理论14 
  211 金融与实体之间相互极端风险溢出的理论基础14 
  212 金融与实体之间极端风险溢出的双向传导机制19 
  213 金融与实体之间极端风险溢出的驱动因素23 
 22 极端风险测算方法综述28 
  221 综合指标法28 
  222 尾部依赖法30 
  223 实际业务数据网络关联法33 
  224 金融市场数据网络关联法35 
 23 金融与实体之间风险溢出的研究综述39 
 24 金融和实体极端风险影响因素的研究综述42 
  241 金融机构极端风险的影响因素42 
  242 实体企业极端风险的影响因素45 

  243 宏观金融风险的影响因素45 
 25 对已有文献的述评47 
第3章 金融与实体之间极端风险溢出水平测度方法50 
 31 极端风险的内涵和研究方法50 
  311 极端风险的定义和特点50 
  312 极端风险的测度方法51 
 32 基于高频数据测度自身风险价值52 
  321 利用Realized-GARCH方法测度机构VaR 52 
  322 利用非对称分位数回归方法测度行业VaR 54 
 33 极端风险网络的内涵与构建机制56 
  331 极端风险网络的内涵与研究意义56 
  332 极端风险网络构建流程和机制说明57 
 34 极端风险网络构建与风险溢出水平测算58 
  341 基于VHAR模型进行向量自回归58 
  342 基于Elastic-net方法进行回归降维59 
  343 构建极端风险网络邻接矩阵59 
  344 利用网络指标测度极端风险溢出水平60 
第4章 金融与实体极端风险双向溢出效应———基于金融机构
异质性分析62 
 41 引言62 
 42 数据预处理与VaR测度63 
  421 数据说明与样本选择63 
  422 Realized-GARCH模型参数估计结果64 
  423 各部门VaR的动态演化分析65 
 43 金融机构极端风险网络指标分析67 
  431 机构间极端风险网络的横截面分析67 
  432 各类机构整体极端风险输出和输入水平的动态演化74 
  433 金融体系内部极端风险网络关联水平的动态演化76 
  434 各类金融机构与实体经济之间极端风险关联水平的动态
演化83 
  435 特殊时段内部门间极端风险网络可视图的变化87 
 44 金融机构与实体经济之间极端风险关联水平的影响因素分析90 
  441 理论分析与研究假设90 
  442 模型构建与变量说明92 
  443 基于金融机构特征的影响因素分析94 
  444 基于金融强监管的政策效果分析103 
  445 基于金融强监管与影子银行的中介效应分析109 
 45 基于金融机构异质性的政策调节效应分析116 
  451 理论分析与研究假设116 
  452 带有调节效应的中介效应模型构建118 
  453 基于金融机构部门异质性的政策调节效应分析120 
  454 基于金融强监管与影子银行的调节中介效应分析123 
  455 基于商业银行股权异质性的多重调节效应分析126 
 46 本章小结129 
第5章 金融与实体极端风险双向溢出效应———基于实体行业细分
视角131 
 51 引言131 
 52 数据预处理与VaR测度132 
  521 数据说明与样本选择132 
  522 利用分位数回归方法测度行业VaR 133 
  523 各行业VaR的动态演化134 
 53 各行业极端风险网络指标分析136 
  531 行业间极端风险网络关联指标的横截面分析136 
  532 特殊时段内行业间极端风险网络可视图的变化139 
  533 各行业极端风险输出和输入水平的动态演化142 
  534 各实体行业与金融体系之间双向极端风险溢出水平的动态
演化144 
 54 实体行业与金融体系之间极端风险关联水平的影响因素分析149 
  541 理论分析与研究假设149 
  542 模型构建与变量说明152 
  543 基于金融化的影响因素分析154 
  544 基于金融强监管的影响因素分析157 
  545 基于金融化与金融强监管的调节效应分析160 
 55 本章小结164 
第6章 金融与实体总体极端风险水平及影响因素分析166 
 61 引言166 
 62 金融与实体总体极端风险水平的动态演化趋势167 
  621 金融与实体总体极端风险水平的测算167 
  622 金融与实体总体极端风险水平的动态演化分析167 
 63 TVP-FAVAR模型构建171 
  631 理论基础与研究假设171 
  632 TVP-FAVAR模型构建174 
  633 指标测算与描述性分析177 
 64 金融与实体总体极端风险水平的影响因素分析182 
  641 数据说明和预处理182 
  642 基于分区制调节效应模型的初步回归分析183 
  643 金融与实体总体极端风险水平影响因素的时变脉冲
响应函数185 
  644 金融与实体总体极端风险水平影响因素的时变方差分解192 
  645 特殊时期内金融与实体总体极端风险水平的多期脉冲响应194 
 65 本章小结199 
第7章 结论与政策建议201 
 71 主要结论201 
  711 基于金融机构异质性的空间维度研究结论201 
  712 基于实体行业异质性的空间维度研究结论203 

我国金融机构与实体行业极端风险的双向溢出效应研究
  713 基于金融与实体总体极端风险水平的时间维度研究结论205 
  714 对金融活动的梳理和分析207 
 72 对策建议209 
  721 对监管层空间维度风险监管的政策建议209 
  722 对监管层时间维度风险监管的政策建议214 
  723 对金融机构的对策建议216 
  724 对实体企业的对策建议219 
  725 结合2020—2023年金融形势的政策建议220 
附录223 
参考文献227

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