前言

随着经济进入后金融危机时期，传统金融监管体系的风险识别理论与风险度量模型暴露出了弊端和缺失，宏观审慎监管理论框架逐步替代传统金融监管体系成为金融风险度量和防范的主流思想。因此，揭示系统性风险生成演化机制、多维度地度量系统性金融风险和给出系统性金融风险防范对策，对于提高我国抵御经济金融风险能力、防范系统性金融危机发生和提升金融系统稳定性具有重要意义。本书按照认识系统性金融风险—测度系统性金融风险—应对系统性金融风险的逻辑架构，在现有系统性金融风险理论基础上，对我国金融系统中的系统性金融风险进行计量研究。

全书共九章，研究主要包含三方面内容。

首先，认识系统性金融风险。本书在第一章和第二章对系统性金融风险理论研究工作归纳和总结的基础上，从第三章开始，在理论上引入系统性金融风险，并展开讨论。本书界定了系统性金融风险的内涵，归纳了系统性金融风险的特征、影响因素和生成演化机制。针对系统性金融风险特征方面，本书阐述了系统性金融风险的内生性、负外部性、传染性和顺周期性等特征；在系统性金融风险来源方面，本书考察了来源于金融系统自身的金融脆弱性和来源于金融机构所处环境的金融周期的共同宏观风险暴露影响因素。并针对金融脆弱性风险来源，从杠杆率、流动性和宏观总量视角进行了详细阐述，为本书的研究奠定了理论基础。在此基础之上，本书考察了系统性金融风险的生成演化机制，并具体阐述了系统性金融风险的“累积—扩散—爆发”动态演化路径。

其次，测度系统性金融风险。第四章到第八章从系统性金融风险“累积—扩散—爆发”的不同阶段对系统性金融风险进行度量，度量范围包含极端情况下系统性金融风险的爆发与扩散以及正常情况下金融风险的传导与累积。具体而言，本书针对金融机构的系统性风险暴露、金融市场流动性尾部相依性、货币市场与资本市场利率的关联性及外部系统性冲击对我国金融系统脆弱性的影响进行了计量研究。

第四章考察了尾部风险压力下金融机构系统性风险贡献度，并结合金融脆弱性假说考察了货币政策通过资产负债表对金融机构系统性风险贡献的影响。一方面，金融系统内部更加紧密的关联性导致金融机构间、金融机构对金融系统的风险溢出效应增强；另一方面，投资环境变化带来投资者风险偏好的非对称变动，也会影响金融机构的系统性风险贡献程度。根据以上特征，我们应用了非对称CoVaR模型，该模型度量了金融系统处在尾部风险压力时期，金融机构对于金融系统的系统性风险贡献程度。同时，为了更好地反映极端情况下金融时间序列分布的“厚尾性”，我们借助极端分位数回归模型，实现了极值理论框架下非对称CoVaR模型的估计。通过给出极端情况下上市金融机构的系统性风险贡献度，并根据这个贡献度对金融机构进行系统重要性排序，评定出金融系统中的系统重要性机构。在此基础之上，本章应用固定效应面板模型，考察了货币政策冲击通过资产负债表渠道对金融机构系统性风险贡献的影响。

第五章考察了极端情况下金融市场间关联性超出阈值后市场流动性的尾部相依性。当某金融市场风险压力增加时，投机交易资金可以帮助缓解金融市场的流动性短缺，助力金融市场的服务功能发挥。但是，当市场流动性紧缺到投机者的投机交易资金也缺乏时，投机者的融资边际成本高于投机边际收益，投机交易减少。交易减少会进一步恶化短缺资金市场的流动性紧缺情况，容易诱发该市场中流动性风险暴露。金融市场之间紧密的关联性和整个金融环境流动性的短缺，使流动性风险暴露在市场间扩散的概率升高，严重时可能带来系统性流动性危机。因此，市场中流动性的共同短缺或者市场共同处于流动性风险暴露时期，易于诱发金融市场系统性金融风险暴露。本章通过二元POT极值模型的参数和非参数估计方法，度量了尾部压力情况下我国货币市场、债券市场和股票市场流动性之间的尾部相依性。进一步地，金融市场之间这种流动性相依性在极端分位数上的变化，帮助我们判断金融市场之间“跷跷板效应”发生的时段，以及市场共同处于流动性压力的时段，据此我们给出市场流动性的尾部相依区间。

第六章详细研究了金融市场流动性定价指标利率的传导机制。本章借助适用于平稳数据和非平稳数据、线性关系和非线性关系的DVAR模型，研究了货币市场利率和资本市场收益率之间的复杂关系，给出了货币市场、债券市场和股票市场之间利率的传导路径。研究结果显示，银行间同业拆借利率处于货币市场和资本市场的“轴心”。我国利率市场化进程中，银行间同业拆借利率渐渐扮演起利率定价“锚”的角色，可以作为金融市场基准利率。进一步地，货币市场利率和资本市场利率之间的传导路径较为顺畅。政策性利率与货币市场利率之间、货币市场利率与债券市场利率之间均存在紧密而稳定的关联性。这些关系中，前者表现为行政化手段调节的结果，后者表现为市场化手段调节的结果。相对于行政化手段调节的政策利率和货币市场利率之间的顺畅传导，市场化的货币市场与债券市场之间的传导机制仍需加强。

第七章考察了货币政策不确定性冲击下市场利率之间的传导机制。首先，应用时变系数马尔科夫区制转移模型提取表示货币政策不确定性的利率不确定性。其次，采用Dirichlet-VAR模型考察了这种不确定性冲击下政策利率和市场利率之间的传导关系。最后，结合二元和多元变量之间的影响关系，给出了不确定冲击下利率的核心传导结构。实证结果表明：在不考虑不确定性冲击时，政策利率和货币市场利率之间存在基本的传导环路，货币市场和债券市场之间形成了市场化的传导环路。在考虑不确定性冲击时，利率内在不确定性直接影响了股票市场收益率的变动；利率外在不确定性对债券市场和股票市场都会带来影响，进而影响市场上的融资成本。

第八章构建了反映我国金融系统中金融脆弱性的金融状况指数，并进一步考察作为外部系统性冲击的美国货币政策变化对我国经济金融状况的影响，以及美国货币政策的回溢效应。通过动态因子模型构建了我国金融状况指数，刻画了我国金融系统中金融脆弱性的动态演化路径，发现我国金融状况在高低金融脆弱性状态之间变换。通过潜在门限时变参数LT-TVP-VAR模型刻画出具有区制特征的美国货币政策变化对我国金融经济状况的冲击影响，并用时变脉冲响应函数给出了美国货币政策变化对我国金融经济状况影响的时变效应。研究结果表明，美国货币政策变化和中美利差以及汇率之间具有同向性；当美国货币政策出现政策反转时，对我国经济金融冲击影响较大。

最后，应对系统性金融风险。第九章在上述理论分析和实证分析的基础上，结合我国经济金融领域中出现的不同程度的风险积聚现象，以及金融风险的内生性、外部性、传染性和周期性特征，提出了关于系统性金融风险的应对对策。本章从深入系统性金融风险理论与计量方法研究、系统重要性机构审慎监管、金融市场尾部流动性相依性缓冲、我国基准利率体系市场功能完善、金融系统顺周期性的逆周期调控以及防范外部冲击的风险影响六个方面，提出系统性金融风险应对的相关对策建议。

本书主要研究成果有以下三个方面：一是从金融脆弱性视角总结了系统性金融风险的影响因素，并在此理论分析基础上针对我国的系统性金融风险进行度量研究。金融脆弱性视角下系统性金融风险的影响因素分析，帮助我们将抽象的系统性金融风险概念具体化为可操作的概念，为将防范系统性金融风险目标转变成可操作标尺和有针对性的监管工具箱提供依据。

二是应用单极值模型方法和多元极值模型方法，实现了极端尾部风险压力下金融机构和金融市场的系统性金融风险度量。一方面，针对金融机构对金融系统的系统性风险贡献，我们应用极端分位数回归技术实现了极值理论框架下非对称CoVaR模型的估计。进一步地，我们借助金融机构和金融系统收益率损失的条件分布，通过考虑极值框架下的非对称CoVaR模型，评估了极端风险压力情况下上市金融机构的系统性金融风险贡献。另一方面，针对金融市场间流动性的尾部相依性，我们应用参数和非参数的估计方法，实现了多元极值理论框架下二元POT极值模型的估计。我们通过二元POT极值模型度量了尾部压力情况下我国货币市场、债券市场和股票市场流动性之间的尾部相依性。并通过金融市场之间这种流动性相依性在极端分位数上的变化，判断金融市场之间“跷跷板效应”发生的时间段，以及市场共同处于流动性压力的时间段，据此给出市场流动性的尾部相依区间。

三是应用适应于不平稳数据与不稳定结构的DVAR模型，研究了货币市场利率和资本市场利率复杂关系。基于比尔（Beal，2002）的无限隐性马尔科夫区制过程，并放宽向量自回归模型的正态分布先验条件的DVAR模型可以更好地适应诸如央票发行利率、定期存款利率等具有不稳定结构和不平稳性质的时间序列，充分保留数据序列的原本信息。本书应用潜在门限时变系数向量自回归模型（LT-TVPVAR模型）刻画出时变参数的区制结构性，度量了具有区制变化特征的美国货币政策变化对我国金融系统中系统性金融风险的冲击影响和美国货币政策的回溢效应。

感谢吉林省教育厅“十三五”社会科学项目“基于信息熵和极值理论的金融市场波动传导机制和尾部相依性研究”（JJKH20190740SK）、吉林财经大学校级青年基金项目（2017Q33）和吉林财经大学资助出版图书对本书的资助。

有关系统性风险度量与防范研究的文献及研究成果浩如烟海，本书的研究也只是沧海一栗，尽管笔者本着严谨的写作态度，运用详实的资料和数据，力求对我国系统性金融风险的度量和防范研究做出微博贡献，但由于水平有限，不足之处在所难免，恳请经济与金融界的专家、同行不吝赐教！