随着2008年爆发的全球性金融危机,各国央行和政府机构研究者都更为重视金融体系波动的表现与宏观经济之间的相关性。尤其是随着新冠疫情的爆发,各国的经济与金融不确定性均达到了历史高点,且在短期之内可能始终高居不下。为此,许多学者围绕经济不确定性指数进行了大量的理论与实证分析,一系列有关经济不确定性的指数相继被编制出来,这对于监控我国整体经济形势变化、做出预警以便防范危机上发挥重要作用。但目前我国仍然鲜有针对于金融市场不确定性指数的研究,特别是学者构建的不确定性指数往往都是同频的,缺乏实时性的不确定性指数设计、测度及应用研究。因此本文基于目前我国研究现状,对金融不确定性测度方法进行了混频化改进,丰富了我国金融不确定性指数的理论体系。本文采用了Jurado et al.(2015)[7]提出的大数据理论,选取280个经济金融变量组成的2002年1月1日-2020年9月30日的季、月、日混频数据样本,创新性地通过混频大数据的方法对中国金融不确定性指数的构建进行了修正,将BD-SV-FM模型改进为BD-MF-SV-FM模型,并以此得到了我国首个实时金融不确定性指数,该指数具有实时性的优点,能够更精确地度量我国的金融不确定性。本文还通过比较金融不确定性指数与股票市场波动率、以及由条件在险价值(CoVaR)方法所构成的金融机构系统性风险指标之间的传导作用,结果显示:(1)中国实时金融不确定性指数是合理有效的,对于金融冲击事件有较好的识别作用。(2)在滞后波动率被有效控制之后,通过混频数据模型所构建的金融不确定性指数对于股票市场波动率具有显著的预测作用,是更为本质的波动性来源。(3)当金融不确定性增加时,金融机构系统性风险也会显著提高,政府能够通过不确定性指数有效地识别并预防系统性风险。此外本文所构建的指数具有实时更新的优势,可作为央行的风险预警指标。
金融不确定性为金融市场上无法预测的风险,其上升表现为系统性金融风险的聚集,因而对我国金融不确定性指标进行分析有助于国家防控金融风险,稳定金融市场。本文采用Jurado et al.(2015)提出的方法,对黄卓等(2018)所采用的数据集进行分...
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金融不确定性为金融市场上无法预测的风险,其上升表现为系统性金融风险的聚集,因而对我国金融不确定性指标进行分析有助于国家防控金融风险,稳定金融市场。
本文采用Jurado et al.(2015)提出的方法,对黄卓等(2018)所采用的数据集进行分类修改,进而构建出2002年5月—2020年12月的我国金融不确定性指标,并且进一步研究分析其国际影响因素。研究结果显示:一、在2007—2008年金融危机期间、2014—2015年股灾期间以及2018—2019年中美贸易战争期间,我国金融不确定性均处于高位,这表示本文所构建的金融不确定性指标能够正确识别重大金融事件。二、本文所构建的金融不确定性指标对宏观经济活动以及股市波动率具有预测能力,且比黄卓等(2018)所构建的金融不确定性更具有宏观经济预测能力。三、发达国家或地区实施的紧缩货币政策、国际金融不确定性上升以及国际原油价格波动加剧,均会导致我国下一期的金融不确定性上升,其影响程度在2008年金融危机后有所改变。
最后,本文从调整国内货币政策、监管资本大幅度流动、监控国际金融市场情况、提升国内金融市场竞争实力等方面提出相关政策建议。
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