【摘要】：以2008年雷曼兄弟申請(qǐng)破產(chǎn)為標(biāo)志,金融危機(jī)爆發(fā)已有近六年的歷史。然而,其影響至今并未消散,對(duì)全球金融市場(chǎng)、監(jiān)管框架以及宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊反而愈加濃烈。為了防范金融危機(jī)的再次爆發(fā),金融穩(wěn)定監(jiān)督委員會(huì)(Financial Stability Oversight Council)和金融研究局(Office of Financial Research),以及歐洲系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)委員會(huì)(European Systemic Risk Board)等專業(yè)監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生,我國(guó)也正在加快構(gòu)建宏觀審慎管理框架。但是,我們回顧本輪金融危機(jī)以來(lái)的各項(xiàng)改革政策及其效果可知,雖然加強(qiáng)對(duì)金融體系的監(jiān)管增強(qiáng)了其穩(wěn)健性,但實(shí)際效果并不如預(yù)期。如今,金融體系存在幾個(gè)匪夷所思的事實(shí):大型金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模更大了,“太大而不能倒”的問(wèn)題尚未得到解決;影子銀行體系的規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)張;金融體系更加依賴于中央銀行的政策等等。在我國(guó),黨的十八大報(bào)告明確提出,要“牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性、區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線”,凸顯出我國(guó)金融安全形勢(shì)的嚴(yán)峻性,以及加快構(gòu)建宏觀審慎管理框架的迫切性。因此,本文首先分析了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與宏觀審慎管理的聯(lián)系,并仔細(xì)剖析了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)定義及其風(fēng)險(xiǎn)積增、沖擊顯現(xiàn)和放大與傳播等三個(gè)階段的不同性質(zhì),以及系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究在研究層面、風(fēng)險(xiǎn)類型以及研究方法等方面的關(guān)鍵特征。在歸納梳理國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)后,本文將綜合運(yùn)用未定權(quán)益分析法(Contingent Claims Analysis,CCA)以及多種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法(空間面板計(jì)量方法和共同相關(guān)性效應(yīng)(Common Correlated Effects, CCE)方法等),基于我國(guó)上市商業(yè)銀行的市場(chǎng)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),從多個(gè)維度層層解開(kāi)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的神秘面紗,逐步打開(kāi)這個(gè)令人望而生畏的“潘多拉魔盒”。與國(guó)內(nèi)現(xiàn)有文獻(xiàn)僅僅構(gòu)建系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度指標(biāo)不同,本文通過(guò)綜合對(duì)比四種CCA模型估計(jì)方法的優(yōu)劣與適應(yīng)性,選取波動(dòng)率約束方法構(gòu)建了違約距離等系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)后,結(jié)合空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與CCE方法,詳細(xì)探究了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的決定因素及傳染機(jī)制,旨在為我國(guó)構(gòu)建宏觀審慎管理框架提供理論基礎(chǔ)與實(shí)證支持。具體而言,本文的主要研究?jī)?nèi)容如下。第一章為緒論。本章先就本文的研究背景、研究目的與意義進(jìn)行了詳細(xì)闡述。然后,從以防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)為核心的宏觀審慎管理出發(fā),指出了監(jiān)管當(dāng)局需要進(jìn)行系統(tǒng)研究的六大核心問(wèn)題,進(jìn)而提煉了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵及其研究的關(guān)鍵特征。再次,論述了本文的研究框架與研究思路。最后,提煉了本文研究的創(chuàng)新點(diǎn)與不足之處。第二章就國(guó)內(nèi)外系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究進(jìn)行了歸納、梳理與評(píng)述。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的搜索,本章提煉出了監(jiān)管當(dāng)局在評(píng)估系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)需要解決的六個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題,并以此為切入點(diǎn)對(duì)國(guó)外現(xiàn)有系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究方法進(jìn)行了評(píng)述。首先,梳理了金融部門(mén)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)源頭(如金融機(jī)構(gòu)或資產(chǎn)市場(chǎng))的研究;然后,歸納了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響因子或風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制(即其他部門(mén),經(jīng)濟(jì)體系,及其他國(guó)家)文獻(xiàn);最后,整理了直接測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)及系統(tǒng)性事件爆發(fā)概率的研究進(jìn)展。其中,六個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題有,金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)積增、資產(chǎn)價(jià)格的上漲與泡沫、主權(quán)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)部門(mén)間的風(fēng)險(xiǎn)放大與傳遞機(jī)制、風(fēng)險(xiǎn)的跨國(guó)溢出與傳染機(jī)制、系統(tǒng)性危機(jī)發(fā)生的概率。我們發(fā)現(xiàn)國(guó)外研究主要集中于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度,以及系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在各個(gè)國(guó)家與國(guó)民經(jīng)濟(jì)各個(gè)部門(mén)間的傳導(dǎo)機(jī)制,而對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的決定因素及其傳染機(jī)制的研究比較少,特別是金融機(jī)構(gòu)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出與傳染機(jī)制。而且,部分國(guó)外研究方法僅僅適合于歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家,可能并不適合直接應(yīng)用到我國(guó)的實(shí)際研究當(dāng)中。然而,國(guó)內(nèi)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究,大多都是直接要運(yùn)用國(guó)外現(xiàn)有的研究方法,基于我國(guó)相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)展開(kāi)實(shí)證分析,并提出相應(yīng)的宏觀審慎管理政策。其中,應(yīng)用比較廣泛的研究方法主要有:前瞻性(Forward-looking)研究方法、橫截面(Cross-section)研究方法、金融網(wǎng)絡(luò)分析方法、宏觀金融分析方法、壓力測(cè)試研究方法等。第三章是基于CCA方法的我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究。通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究方法,發(fā)現(xiàn)CCA方法具有廣泛的適應(yīng)性,因此本文運(yùn)用CCA方法分析了我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演變特征�；谖覈�(guó)14家上市商業(yè)銀行2008年1月至2013年9月的股市數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),構(gòu)建了一系列系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo),包括銀行隱含資產(chǎn)波動(dòng)率、平均違約距離(Average Distance-to-Default,ADD)、組合違約距離(Portfolio Distance-to-Default,PDD)以及預(yù)期損失(Expected Loss, EL)等,并且以ADD與PDD的聯(lián)合變化趨勢(shì)來(lái)刻畫(huà)我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變動(dòng)情形。特別是,我們綜合對(duì)比分析了包括波動(dòng)率約束方法(Volatility Restriction Method)、KMV方法、極大似然估計(jì)方法(MLE)以及市值代理方法(Market Value Proxy Method)等四種方法,估計(jì)CCA模型中的隱含資產(chǎn)及其波動(dòng)率的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)以及適應(yīng)范圍后,發(fā)現(xiàn)波動(dòng)率約束方法可較好地用于研究我國(guó)銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),KMV方法有可能高估了我國(guó)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),而市值代理方法由于對(duì)金融市場(chǎng)的發(fā)達(dá)程度有較高的要求,可能還不適合分析我國(guó)現(xiàn)階段的上市銀行的風(fēng)險(xiǎn)。本文實(shí)證研究還發(fā)現(xiàn),由于組合違約距離考慮了銀行規(guī)模以及風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性等因素,通常情況下都大于可以作為聯(lián)合違約概率上界指標(biāo)的平均違約距離,因此非常適合作為發(fā)生系統(tǒng)性違約風(fēng)險(xiǎn)的下界。而且,組合違約距離與平均違約距離的聯(lián)合變化趨勢(shì),更適合捕捉我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的變化特征,兩者的差距縮小時(shí)表明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有變大的趨勢(shì),兩者差異變大時(shí)風(fēng)險(xiǎn)則有下降的趨勢(shì),表明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有明顯的順周期性特征。此外,由于CCA方法在構(gòu)建過(guò)程中,結(jié)合了銀行的市場(chǎng)信息與財(cái)務(wù)信息,含有金融市場(chǎng)投資者對(duì)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的未來(lái)預(yù)期,平均違約距離與組合違約距離對(duì)市場(chǎng)信息反應(yīng)都比較靈敏,具有較好的前瞻性。不過(guò),需要特別注意的是,由于是運(yùn)用日頻股市數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建違約距離等指標(biāo),可能數(shù)據(jù)中含有一定程度的市場(chǎng)噪音,DD序列特別是組合違約距離PDD對(duì)市場(chǎng)信息可能出現(xiàn)反應(yīng)過(guò)度的現(xiàn)象。第四章是結(jié)合CCA方法與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法,研究我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的決定因素與傳染機(jī)制。鑒于CCA方法研究信用風(fēng)險(xiǎn)的廣泛適應(yīng)性,空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法量化風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的獨(dú)特性,本文結(jié)合CCA方法和包括空間自回歸(Spatial Autoreggressive,SAR)、空間滯后(Spatial Error Model,SEM)與空間德賓(Spatial Durbin Model,SDM)等空間面板模型,基于我國(guó)11家上市商業(yè)銀行的2009年1月至2013年9月的市場(chǎng)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),以及宏觀金融數(shù)據(jù),量化分析了我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的決定因素與傳染機(jī)制。首先,運(yùn)用CCA方法構(gòu)建了單個(gè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)——月度違約距離;然后,基于銀行的財(cái)務(wù)指標(biāo)與股票收益率相關(guān)性特征,構(gòu)建兩類空間權(quán)重矩陣;最后,結(jié)合CCA和空間面板計(jì)量方法,實(shí)證研究系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的決定因素與風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制。我們實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),在控制了一系列宏觀金融變量以及銀行異質(zhì)性變量后,由空間參數(shù)所測(cè)度的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)即傳染機(jī)制,是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要影響因子。并且,由宏觀金融變量以及銀行異質(zhì)性變量的平均直接效應(yīng)、平均間接效應(yīng)與總效應(yīng)可發(fā)現(xiàn),各變量特別是銀行異質(zhì)性變量變化的風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度非常顯著且具有現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義。因此,由于單個(gè)銀行發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)將通過(guò)傳染并放大進(jìn)而影響整個(gè)金融體系,監(jiān)管當(dāng)局在制定宏觀審慎管理政策時(shí),不僅要監(jiān)管單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)定性狀態(tài),更應(yīng)該注重整個(gè)金融體系內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)的傳染效應(yīng)。第五章是結(jié)合CCA方法與CCE方法,研究我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的決定因素與傳染機(jī)制。首先,基于2009年1月至2013年9月我國(guó)11家上市商業(yè)銀行的市場(chǎng)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),在CCA方法的框架內(nèi),運(yùn)用波動(dòng)率約束估計(jì)方法構(gòu)建了單個(gè)銀行的違約距離指標(biāo);然后,采用能刻畫(huà)銀行風(fēng)險(xiǎn)的截面相關(guān)特征、風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制以及不可觀測(cè)因素效應(yīng),由Pesaran (2006)提出并在近年來(lái)得到迅速發(fā)展的包括組均值(Mean Group,MG)、共同相關(guān)性效應(yīng)CCE與增廣組均值(Augmented Mean Group,AMG)等共同相關(guān)性效應(yīng)面板數(shù)據(jù)估計(jì)框架,研究了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的決定因素與傳染機(jī)制,包括可觀測(cè)的宏觀金融因子、銀行異質(zhì)性因子、“相鄰銀行”風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)、不可觀測(cè)因子以及直接和間接的傳遞機(jī)制等。同時(shí),分析了在截面相關(guān)時(shí),一些不可觀測(cè)的共同因子和行業(yè)異質(zhì)性因子,對(duì)可觀測(cè)因素和銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的影響。本章研究有如下實(shí)證發(fā)現(xiàn)。第一,銀行違約距離具有顯著的聯(lián)動(dòng)性與截面相關(guān)性,初步表明銀行風(fēng)險(xiǎn)可能受多種可觀測(cè)的與不可觀測(cè)的共同因素以及銀行異質(zhì)性因素的影響。第二,由于存在截面相關(guān),銀行異質(zhì)性因素對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)的沖擊比較顯著,包括行業(yè)的盈利能力、風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)性以及間接的相關(guān)銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)等。而宏觀金融沖擊,可能是被不可觀測(cè)的共同因子捕捉到了,或者被各銀行異質(zhì)性效應(yīng)的參數(shù)取均值過(guò)程給平滑了,抑或是可能被違約距離的固有特征刻畫(huà)了。第三,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳遞存在多種可能的途徑,如各銀行資產(chǎn)負(fù)債關(guān)聯(lián)、相似的盈利模型以及“經(jīng)濟(jì)學(xué)上的相鄰性”等。最為重要的是,本文發(fā)現(xiàn)即使控制了多種宏觀金融因素以及銀行異質(zhì)性因素后,由銀行相鄰矩陣所刻畫(huà)的銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)即傳染機(jī)制都非常顯著。上述研究表明,風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究最為關(guān)鍵的內(nèi)容之一。第六章是本文研究的結(jié)論與政策建議�？偨Y(jié)了本文的主要研究結(jié)論后,本章歸納與梳理了大蕭條以來(lái),美國(guó)宏觀審慎管理歷史過(guò)程中所采取的政策工具,期望為我國(guó)宏觀審慎管理框架的構(gòu)建提供現(xiàn)實(shí)參考。然后,基于本文實(shí)證研究結(jié)果,有針對(duì)性地提出了我國(guó)構(gòu)建宏觀審慎管理政策的建議。我們認(rèn)為,宏觀審慎監(jiān)管的關(guān)鍵是,及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)、測(cè)度與管理系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)以及構(gòu)建合理的監(jiān)管政策工具,以防范金融危機(jī)的發(fā)生,減少對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的負(fù)面沖擊,最終維持金融體系和宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定。本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。第一,基于理論分析與實(shí)證研究,提出了適應(yīng)于我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的方法選擇。通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究文獻(xiàn),我們發(fā)現(xiàn)CCA方法具有廣泛的適應(yīng)性。不過(guò),在運(yùn)用CCA方法展開(kāi)研究時(shí),需要估計(jì)銀行的隱含資產(chǎn)及其波動(dòng)率,而國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究并沒(méi)有充分剖析CCA模型估計(jì)方法在我國(guó)的適應(yīng)性。因此,本文歸納并對(duì)比分析了已有四類代表性估計(jì)方法的優(yōu)缺點(diǎn)及其適應(yīng)范圍,即波動(dòng)率約束方法、KMV方法、MLE方法以及以市值代理方法。在此基礎(chǔ)上,分別構(gòu)建了違約距離、平均違約距離、組合違約距離以及預(yù)期損失等系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo),并以各個(gè)指標(biāo)的變化趨勢(shì),特別是以平均違約距離與組合違約距離的聯(lián)合變動(dòng)為基礎(chǔ),量化分析了我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì),發(fā)現(xiàn)波動(dòng)率約束估計(jì)方法可能更適合測(cè)度我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。第二,有機(jī)結(jié)合CCA方法與空間計(jì)量方法以及CCE方法,構(gòu)建了多種面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。本文結(jié)合CCA方法與空間自回歸模型、空間滯后模型與空間德賓模型等三種空間面板模型,通過(guò)引入基于財(cái)務(wù)比率和股票收益相關(guān)性的兩類空間矩陣,分析了宏觀金融因素、銀行異質(zhì)性因素對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響,以及銀行風(fēng)險(xiǎn)的傳染機(jī)制。然后,鑒于我國(guó)金融市場(chǎng)的不成熟性,可能存在較多的不可觀測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)影響因子,本文進(jìn)一步結(jié)合CCA方法與MG、CCEMG和AMG等三種CCE面板計(jì)量方法,通過(guò)構(gòu)建銀行相鄰矩陣,量化了包括可觀測(cè)與不可觀測(cè)的宏觀金融變量和銀行異質(zhì)性變量對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響及風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制。因此,本文拓展了現(xiàn)有系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究方法。第三,基于多種面板計(jì)量模型的實(shí)證研究,本文發(fā)現(xiàn)了轉(zhuǎn)型時(shí)期我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)決定因素與傳染機(jī)制的一些重要特征,可以為宏觀審慎管理政策的構(gòu)建提供參考。本文實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),即使在考慮了宏觀金融變量與銀行異質(zhì)性變量之后,以空間面板計(jì)量模型中的空間參數(shù)以及CCE面板模型中的相鄰銀行矩陣參數(shù)為測(cè)度指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng),都非常顯著。此外,收益率等銀行異質(zhì)性變量對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響也比較顯著。國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于構(gòu)建系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度指標(biāo),很少分析系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的決定因素與傳染機(jī)制。即使有些方法在一定程度上也可量化系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染機(jī)制,但由于研究數(shù)據(jù)的專有性或者研究方法的復(fù)雜性等諸多原因,并沒(méi)有得到廣泛的應(yīng)用。因此,本文豐富了現(xiàn)有文獻(xiàn)的實(shí)證研究。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F224;F832

【參考文獻(xiàn)】

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4 李紅;王彥曉;;金融集聚、空間溢出與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于中國(guó)286個(gè)城市空間面板杜賓模型的經(jīng)驗(yàn)研究[J];國(guó)際金融研究;2014年02期

5 范小云;方意;王道平;;我國(guó)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)特征及系統(tǒng)重要性銀行甄別——基于CCA與DAG相結(jié)合的分析[J];金融研究;2013年11期

6 周凱;劉帥;;金融資源集聚能否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于中國(guó)31個(gè)省份規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J];宏觀經(jīng)濟(jì)研究;2013年11期

7 趙進(jìn)文;張勝保;韋文彬;;系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法的比較與應(yīng)用[J];統(tǒng)計(jì)研究;2013年10期

8 胡軍;郭峰;龍碩;;通脹慣性、通脹預(yù)期與我國(guó)通貨膨脹的空間特征——基于空間動(dòng)態(tài)面板模型[J];經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊);2014年01期

9 吳恒煜;胡錫亮;呂江林;;金融摩擦的宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究進(jìn)展[J];經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài);2013年07期

10 吳恒煜;胡錫亮;呂江林;;我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究——基于拓展的未定權(quán)益分析法[J];國(guó)際金融研究;2013年07期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 宮曉琳;量化分析中國(guó)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)及其演變機(jī)制[D];山東大學(xué);2011年

2 王麗婭;宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)部門(mén)間分擔(dān)與轉(zhuǎn)移研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：2255823