基于多层信息溢出网络的金融机构关联性与系统性风险贡献研究

In the post-crisis era, financial stability is divided into the micro-prudential and macro-prudential levels. One of the important reasons why the traditional micro-prudential supervision cannot effectively prevent the formation and spread of systemic financial risks is that unlike the macro-prudential supervision, it pays no attention to the interconnectedness among financial institutions and the resulting financial network. Considering that the complex financial system is a combination of many multilayer networks with different structures and functions, in this project we propose the concept and model of multilayer information spillover networks (including mean spillover network, volatility spillover network and risk spillover network) based on information spillover effects and complex network theory, which is aim to build a network-market-book hybrid systemic risk contribution measure. This new measure not only considers the interconnectedness of multilayer information spillover networks, but also takes into account the firm characteristics (e.g., size, leverage and liquidity) that affect systemic risk of financial institutions. We analyze the evolution behavior of time-varying multilayer information spillover network and systemic risk contribution of financial institutions, and also examine the robustness and vulnerability of multilayer information spillover networks. Our research will provide dynamic monitoring and early warning of identifying systemically important financial institutions and preventing systemic risk, and further provide theoretical basis and practical reference for “improving the financial regulatory system and holding on to the bottom line of no systemic financial risks.”

后危机时代，金融稳定划分为微观审慎与宏观审慎两个层面，而传统微观审慎监管之所以难以有效防范系统性金融风险的形成与蔓延，重要原因在于它没有像宏观审慎监管那样关注金融机构间的关联性以及由此而形成的金融网络。考虑到复杂金融系统是由许多不同结构与功能的多层网络耦合而成，本项目从信息溢出效应的视角出发，基于复杂网络理论，提出多层信息溢出网络的概念与模型(即由均值溢出网络、波动溢出网络、风险溢出网络耦合而成)，以构建一个网络-市场-账面相结合的系统性风险贡献测度，即结合多层信息溢出网络的关联性与影响金融机构系统性风险贡献的公司特征(如，规模、杠杆率、流动性)；并分析时变多层信息溢出网络与金融机构系统性风险贡献的演化行为，探究多层信息溢出网络的稳健性与脆弱性，从而为识别系统重要性金融机构与防范系统性风险提供动态监测与预警，进而为“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”提供理论依据与实践参考。

基于复杂网络理论与方法，本项目研究了金融机构的网络关联性与系统性风险，并探讨其动态演化行为与网络稳定性，具体开展了以下研究内容与创新工作：.(1) 开展多层网络模型方法论的基础研究，提出了基于Granger因果关系的多层信息溢出网络、基于方差分解框架的多层信息溢出网络、多层相关性网络、多层波动溢出网络、时频域多层关联网络、偏相关分位数多层关联网络6种多层网络模型的概念和建模方法。.(2) 开展多层网络分析视角下的金融实体关联性与风险传染研究，涵盖全球股票市场与外汇市场的关联性分析、中国资本市场可转债与其标的资产的关联性分析、欧元区国家金融机构的金融风险传染分析、伊斯兰银行与传统银行“双银行体系”的信息溢出与关联性分析、投资者情绪与股票收益的关联性分析。.(3) 开展金融机构系统性风险测度与网络稳定性研究，克服现有测度方法忽略网络关联性的缺陷，本项目将公司特征(规模、杠杆和流动性指标)与网络关联性融合，提出了网络－市场－账面相结合的系统性风险贡献测度方法；在此基础上，通过模拟仿真的方式在不同时期对网络节点与连边施加随机冲击和蓄意冲击，进而探讨金融机构的动态演化特征和网络稳定性质。.本项目丰富了复杂金融网络和系统性风险的相关理论、模型与方法，将为分析金融机构网络关联性、识别系统重要性金融机构与维护金融稳定提供动态监测与预警，进而为“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”提供理论依据与实践参考。已发表学术论文26篇，其中SSCI/SCI检索论文19篇，国内管理学类权威期刊6篇，完成学术专著1部，授权与申请国家发明专利各1项，主笔资政报告2份并获相关政府领导重要批示，获2021年湖南省自然科学二等奖。学术论文主要发表于《管理科学学报》《中国管理科学》《系统工程理论与实践》与Quantitative Finance，Journal of International Financial Markets, Institutions & Money，International Review of Financial Analysis，Research in International Business and Finance，Journal of Management Science and Engineering等期刊。

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