基于GAS模型的系统性金融风险测度及其在宏观经济预测中的应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    71801117
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    赵阳
  • 依托单位：
    江西财经大学
  • 学科分类：
    G0114.金融工程
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In recent years, the Chinese Government attaches great importance to the prediction and prevention of systemic financial risk and sets up “strengthening financial supervisory system and guarding against systemic financial risks” as the eternal theme of financial work. This project aims to carry out investigations on three main contents: a. Proposing a new econometric model and index, which combine “Microprudential regulation” with “Macroprudential regulation”, to measure the systemic financial risk in China; b. Investigating whether this new measure is useful in the prediction of future economic downturn; c. Analyzing which factors have significant impacts on the dynamics of systemic financial risk. First of all, we use a forward intensity model to calculate the default risk of Chinese listed financial companies. Then, we propose a new GAS model-based time-varying asymmetric factor copula (TVAFC) model to capture the dynamic dependence among financial companies. At last, we use a Monte Carlo simulation to compute the Joint Probability of Default (JPD) as a measure of systemic financial risk. Furthermore, we will investigate whether the proposed JPD could provide useful information to predict the macroeconomy in China, especially the risk of economic downturn. Finally, we will provide a comprehensive analysis of the driving factors of systemic financial risk. This project will provide strong support to the regulation and supervision of financial authority.
近年来，我国政府高度重视系统性金融风险的防范工作，并将“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”确立为金融工作永恒的主题。本项目提出将“微观审慎监管”和“宏观审慎监管”原则相结合的系统性金融风险模型和度量指标JPD，检验JPD指标是否能有效地预测宏观经济下行风险，并分析对JPD产生显著影响的因素。首先，我们使用远期强度模型对上市金融机构的自身违约风险进行测算，再构造一个新的基于GAS模型的时变非对称因子Copula来对机构之间的风险相依结构进行建模，最后使用蒙特卡洛模拟计算机构的联合违约概率JPD作为度量系统性金融风险的一个新指标。然后，探究该指标是否能对预测我国宏观经济的下行风险提供有用的信息。最后，分析影响系统性金融风险JPD变化的宏观和微观因素。本项目旨在通过对系统性金融风险监测和分析，为监管机构制定政策来有效控制和降低系统性金融风险提供决策依据。

结项摘要

作为新时代我国金融工作的核心任务之一，防范化解系统性金融风险成为监管当局、学术界和金融业界关注的焦点问题。本项目构建了新的计量模型对国际和国内金融市场的系统性风险进行度量和预测，并进一步研究了系统性风险与宏观经济之间的联系，以及跨市场之间的风险溢出。具体地，本项目研究了如下内容：（a）通过构造一个基于广义自回归分数模型的时变非对称Copula函数来对市场的系统性风险和尾部风险进行度量和预测；（b）提出新的风险指标来度量市场的系统性风险，以及单个资产对于整个市场系统性风险的贡献度；（c）探究提出的新的系统性风险指标是否能对预测我国宏观经济走势提供有用的信息；（d）研究跨市场间的系统性风险溢出及其作用渠道。此外，课题组还开展了一系列扩展性的相关研究，包括：（e）使用系统性风险指标来帮助预测公司破产或违约；（f）金融资产间的关联性和尾部风险预测；（g）新冠疫情冲击下我国市场的系统性风险的生成和溢出等。本项目的研究具有一定的政策意义和实践意义。首先，项目研究中提出的新风险计量模型和指标能为监管机构提供有力的系统性金融风险度量工具，帮助完善现有的系统性金融风险管理框架，并建立更具有前瞻性的风险预警体系。其次，项目通过研究系统性风险和宏观经济指标之间的关联，可以帮助监管部门更加有效地预测宏观经济可能出现的波动，为制定相应政策以及完善风险管理体系提供科学的参考依据。最后，通过研究系统性风险的溢出和作用渠道，为金融监管部门制定防范化解系统性金融风险政策提供较为明确的启示及实证支持。在项目的支持下，项目团队已发表（含接受后在线发表）SSCI和CSSCI检索期刊论文14篇。其中，SSCI论文13篇（6篇论文发表在金融和预测领域的ABS 3星期刊，如International Journal of Forecasting，Journal of Futures Markets，International Review of Financial Analysis和Quantitative Finance等）。其中，项目负责人发表课题相关的SSCI期刊论文9篇。另外，项目负责人在CSSCI期刊《财贸经济》发表论文1篇，该文被《中国社会科学文摘》和人大复印报刊资料全文转载。

项目成果

期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
重大冲击下全球外汇市场风险的生成机理研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    财贸经济
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    方意;贾妍妍;赵阳
  • 通讯作者：
    赵阳
ESG and Firm's Default Risk
ESG 和公司违约风险
  • DOI：
    10.1016/j.frl.2022.102713
  • 发表时间：
    2022-06-06
  • 期刊：
    FINANCE RESEARCH LETTERS
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    Li, Hao;Zhang, Xuan;Zhao, Yang
  • 通讯作者：
    Zhao, Yang
Financial derivatives and default dependence: a time-varying copula approach
金融衍生品和违约依赖性：时变 Copula 方法
  • DOI：
    10.1080/13504851.2020.1788707
  • 发表时间：
    2020-07
  • 期刊：
    Applied Economics Letters
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    Xuan Zhang;Ding Liu;Yang Zhao;Zhekai Zhang
  • 通讯作者：
    Zhekai Zhang
The dependence structure between equity and foreign exchange markets and tail risk forecasts of foreign investments
股权与外汇市场依赖结构及对外投资尾部风险预测
  • DOI：
    10.1080/14697688.2020.1812701
  • 发表时间：
    2020-10
  • 期刊：
    Quantitative Finance
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Minjoo Kim;Junhong Yang;Pengcheng Song;Yang Zhao
  • 通讯作者：
    Yang Zhao
Forecasting corporate default risk in China
中国企业违约风险预测
  • DOI：
    10.1016/j.ijforecast.2021.04.009
  • 发表时间：
    2021-06
  • 期刊：
    International Journal of Forecasting
  • 影响因子：
    7.9
  • 作者：
    Xuan Zhang;Yang Zhao;Xiao Yao
  • 通讯作者：
    Xiao Yao

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其他文献

挤压-剪切转角对AZ31镁合金组织和性能的影响
  • DOI：
    10.13289/j.issn.1009-6264.2019-0244
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    材料热处理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    冯靖凯;张丁非;袁圆;陈霞;赵阳;蒋斌;潘复生
  • 通讯作者：
    潘复生
HSV-2-encoded miRNA-H4 Regulates Cell Cycle Progression and Act-D-induced Apoptosis in HeLa Cells by Targeting CDKL2 and CDKN2A
HSV-2 编码的 miRNA-H4 通过靶向 CDKL2 和 CDKN2A 调节 HeLa 细胞的细胞周期进程和 Act-D 诱导的细胞凋亡
  • DOI：
    10.1007/s12250-019-00101-8
  • 发表时间：
    2019-04
  • 期刊：
    Virologica Sinica
  • 影响因子：
    5.5
  • 作者：
    赵阳;杨晶晶;刘岩;樊建勇;杨慧兰
  • 通讯作者：
    杨慧兰
炎症微环境响应性仿高密度脂蛋白纳米药物的构建及其体外抗动脉粥样硬化作用评价
  • DOI：
    10.16016/j.1000-5404.202001170
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    第三军医大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘仁凤;赵阳;窦寅;张建祥
  • 通讯作者：
    张建祥
Multiple discriminant preserving support subspace RBFNNs with graph similarity learning
具有图相似性学习的多重判别保留支持子空间 RBFNN
  • DOI：
    10.1016/j.ins.2022.11.038
  • 发表时间：
    2022-11
  • 期刊：
    Information Sciences
  • 影响因子：
    8.1
  • 作者：
    赵阳;郑思铭;裴继红;杨烜
  • 通讯作者：
    杨烜
基于线结构光的双目三维体积测量系统
  • DOI：
    10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.01.003
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    光学技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    毛佳红;娄小平;李伟仙;赵阳
  • 通讯作者：
    赵阳

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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