第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究思路、研究方法与结构安排
1.2.1 研究思路
1.2.2 研究方法
1.2.3 结构安排
1.3 研究的创新与不足
第2章 国内外系统性风险研究现状
2.1 相关概念界定
2.1.1 宏观审慎管理
2.1.2 系统性风险
2.1.3 系统性风险研究的关键特征
2.2 国外系统性风险研究进展
2.2.1 金融机构风险激增
2.2.2 资产价格上涨与泡沫
2.2.3 主权债务风险与系统性风险
2.2.4 国民经济部门风险传染
2.2.5 风险跨国传染机制
2.3 国内系统性风险研究现状
2.3.1 基于前瞻性方法的研究
2.3.2 基于横截面方法的研究
2.3.3 基于金融网络的研究
2.3.4 基于宏观金融方法的研究
2.3.5 基于压力测试的研究
第3章 我国系统性风险典型事实研究
3.1 经济部门融资现状
3.1.1 家庭和企业部门
3.1.2 中央与地方政府部门
3.1.3 影子银行部门
3.2 金融体系主要风险
3.2.1 商业银行不良贷款率
3.2.2 非金融部门债务风险
3.2.3 房价波动风险
3.3 宏观审慎管理政策及实践
3.3.1 宏观审慎管理政策及实践效果
3.3.2 货币政策与宏观审慎管理
3.4 银行业系统性风险研究的主要问题
3.4.1 系统性风险的影响因素
3.4.2 系统性风险的传染机制
3.4.3 系统性风险研究方法的选择
第4章 基于CCA方法的银行业系统性风险测度研究
4.1 CCA方法的适应性分析
4.2 基于CCA方法的系统性风险测度指标
4.2.1 违约距离与违约概率
4.2.2 预期损失与信用风险溢价
4.2.3 组合违约距离
4.3 CCA估计方法的对比分析
4.3.1 波动率约束方法
4.3.2 KMV方法
4.3.3 市值代理方法
4.3.4 极大似然估计方法
4.4 样本与变量的选择
4.4.1 样本和数据说明
4.4.2 变量选择与CCA方法估计步骤
4.5 基于违约距离的系统性风险研究
4.5.1 描述性统计
4.5.2 基于违约距离的实证分析
4.5.3 基于预期损失的实证分析
4.6 本章小结
第5章 基于空间计量模型的银行业系统性风险传染机制研究
5.1 空间计量与系统性风险研究
5.2 空间计量模型的选择
5.2.1 空间计量模型的基本特征
5.2.2 空间自回归模型
5.2.3 空间误差模型
5.2.4 空间溢出效应
5.2.5 空间杜宾模型
5.3 数据与变量的选择
5.3.1 估计违约距离的变量
5.3.2 宏观金融变量
5.3.3 银行异质性变量
5.4 空间矩阵的构建
5.4.1 基于财务指标的空间矩阵
5.4.2 基于股票收益率的空间矩阵
5.5 实证结果分析
5.5.1 银行违约距离的变化特征
5.5.2 系统性风险的决定因素与传染机制实证分析
5.6 本章小结
第6章 基于CCE面板计量模型的系统性风险传染机制研究
6.1 CCE方法与系统性风险研究
6.2 CCE方法的选择
6.2.1 MG方法
6.2.2 CCEMG方法
6.2.3 AMG方法
6.2.4 CCEMG与AMG的比较
6.2.5 截面相关与面板单位根检验
6.3 数据与变量选择
6.3.1 宏观金融变量与银行异质性变量
6.3.2 相邻银行风险溢出效应
6.4 实证结果分析
6.4.1 截面相关与面板单位根检验
6.4.2 系统性风险的决定因素与传染机制实证分析
6.4.3 稳健性检验
6.5 本章小结
第7章 宏观审慎管理政策研究
7.1 金融危机之前的宏观审慎工具
7.1.1 贷款标准
7.1.2 股票保证金要求
7.1.3 法定准备金要求
7.1.4 利率上限与资本充足率
7.2 金融危机之后的宏观审慎政策及目标
7.2.1 提高危机时期金融体系的韧性
7.2.2 控制金融体系风险的激增
7.2.3 强化金融监管的系统性视角
7.2.4 降低救助的道德风险与成本
7.3 对我国宏观审慎监管政策的启示
7.3.1 系统性风险事前预防政策
7.3.2 系统性风险事中紧急政策
7.3.3 系统性风险事后处置政策
第8章 结论与展望
8.1 研究结论
8.2 研究展望
参考文献
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