代写金融论文范文范本：考虑生产消费循环的金融风险传播模型探讨

本文是一篇金融论文，本文通过对数理公式、经济理论、编程软件的结合与使用，探索研究该理论缺口，尽可能的在贴切于现实的基础之上，搭建出合理的数理模型反映生产消费的经济系统和银行间的金融系统，并结合两者之间的联系与影响，将数理模型在编程语言中体现。

1绪论

1.1研究背景

随着全球化的发展，世界经济日益交织成一个联系紧密的综合体，各国金融环境的紧密相连促进了世界繁荣、增进了全球福祉，但同时也带来了风险[1,2]。2007-2008年间，一些金融机构投资失利，出现了大量违约行为，以此引发的次贷危机及全球债务危机，最终波及到了世界的金融体系。自拉丁美洲和亚洲的金融危机开始，到轰动全球的美国次贷危机，金融危机的蔓延范围愈加广泛，影响也愈加的严重复杂[3,4]。如今的金融系统中，复杂的债权债务关系将银行和各种金融中间机构的经济活动连接成一个复杂的链式结构，更多更复杂的金融产品的出现，又再一次的提升了金融机构间的复杂性[5]。这些相互依存的关系为连锁的级联效应创造了一个环境，从而会使冲击对金融体系造成更大的影响，这使得人们难以评估金融机构的行为是否会使其处在危机之中[6]，是否会使其彻底违约并造成危机蔓延。在如此紧密的联系中，一旦一国发生的大面积的信用违约，便会使风险冲击迅速蔓延至全球。

如此复杂多变的国际经济与金融形势，中国也无法独善其身[7]。自2008年金融危机以来，我国的金融体系也出现了许多问题，如准备金政策控制力不足，影子银行的猖獗[8]，经济的周期性、结构性、体制性问题相继出现，金融风险的趋势急待调整。如果经济发展战略的调整一度滞后，那么经济结构必然会出现严重的失衡，不断累积的金融风险也会增加系统性金融风险的爆发几率。金融政策对金融危机的宏观审慎至关重要[9]，党的十九大报告强调的：增强金融系统服务于实体经济的能力、守住系统性金融风险的底线、必须要形成防范化解金融风险的系统方略等一系列的要求，均表明了金融领域目前所面临的严重问题。在学科上，系统性金融风险的发生机制及其防范措施的深入研究也势在必行。金融风险的酝酿、发生与扩散的机制问题是一个典型的复杂系统问题，所以系统性金融风险问题也引起了复杂系统学界的高度关注。

1.2研究意义

全球化的趋势虽然会使得贸易、经济、投资效率方面发挥积极作用，但全球化所带来的冲击传播和危机传染，也会伴随着各大金融机构之间的联系变的越来越严重[10]。所以无论是对于中国，还是对于整个世界，以更准确、更贴近于现实的方式去研究金融系统，找到风险产生的根源，及时做好防范和保护措施来维护金融安全是十分必要的。

在学术方面，就主流的复杂网络而言，大都集中于的银行间的借贷关系或共同持有资产等，并且将风险源视为外生要素来冲击模型，没有对风险的来源做充分的解释，这种研究角度忽视了金融机构和现实经济体之间的内在联系。作为服务于实体经济的金融系统，在更大的时空尺度下去研究金融风险才是符合实际的，所以有必要还原真实的经济系统来研究金融系统的风险传播，使其更贴切现实，才能够充分准确的描述真实情况，对金融风险的传播机制得到深层次的认知。

本文将生产消费纳入金融网络来解决信用违约风险传递等问题，不仅能在当前关于金融网络中风险传播的研究成果的基础上，对系统性金融风险的形成机制的认识有所拓展与加深，而且可以将本文所研究的模型应用到后续的理论研究中，为其提供一个合理的模型，做出更有参考意义的学术成果。这同样对监管机构识别金融系统及风险，找到当前金融监管制度的缺陷，防范与应对现实中的系统性风险有所借鉴。从而能够降低风险冲击带来的不利影响，为改善生产消费主体的经济活动提供新的方向，促进宏观经济的发展，保持经济的稳定。

2相关研究综述

2.1银行间拆借网络的模型研究

对于复杂网络研究金融稳定性，早期很有影响的一项换工作是Allen等人[18]在2000年开展的，探究银行间网络与风险传播的问题，以此展开了银行间拆借网络的违约风险传播模型的研究。Nier等人（2007）[19]基于Agent建模的方法构建并分析了银行间联系的拆借网络，并通过金融系统结构中的关键参数分析了其对连锁违约的影响。基于Agent的分布仿真是研究大型复杂系统的一种有效的、重要的方法[20]，既能为金融理论研究提供方法论依据，又能为其应用研究提供思想与指导[21]。Watts等人（2002）[22]构建的全球级联模型为Gai等人[23]在2010年构建的基于资产负债表的违约传播模型提供了基础。这一文献建立了任意机构的风险传递模型，来探讨资产市场流动性、总冲击、特殊冲击以及网络结构变化对传染概率影响和潜在影响，得出了金融体系“稳健而脆弱”（Robust-yet-fragile）的状态。Gai等人（2011）[24]表示，虽然人们提出了银行和支付系统内部传染的几个严格模型和定义，但还没有普遍的理论框架。因此，他们又进一步探讨了银行间拆借网络中的违约传播，表示金融网络的复杂性与集中度可能会放大系统的脆弱性。

许友传（2018）[25]认为这种“稳健而脆弱”的状态，虽然风险传染的可能性不高，但当风险一旦发生，所造成的影响却是十分广泛的。Sieczka等人（2011）[26]建立的基于信用评价的传播模型，同样显示出了金融系统的内在脆弱性，并表示当时的信用评级模型存在问题，仅救出金融危机爆发前期的几家违约企业并不能解决内在问题。脆弱的周期性是金融网络研究中的重要因素[27]，这种复杂性破坏金融体系稳定性的理论，在Bardoscia（2017）[28]对金融网络采用独特的压力测试的过程中，展示了人们普遍认为可以稳定金融体系的过程，即市场一体化和多样化，实际上会将其推向不稳定。因为它们有助于创造周期性结构，这些结构往往会加剧金融困境从而破坏系统稳定性，并使大规模危机更有可能发生。在增强稳定性方面，Brummitt（2015）[29]提出先按银行不能偿还所有债务的最高级别排列，然后将不同级别的债务混在一起，会使该体系更加稳定，因为它缩小了破产广泛蔓延的网络密度。隋聪等人（2019）[30]通过建立实验模型进行仿真模拟的方式，发现银行间不良资产等因素会对银行系统的宏观稳定性造成影响。经济全球化的如今，场外衍生品市场快速发展所带来的高风险严重影响了期货交易系统的稳定性，Wang等人（2019）[31]建立的风险传染模型不仅包括银行间市场，而且包含了场外衍生品市场，分析了金融衍生品对风险传染的影响。

2.2间接交互网络的模型研究

对于前述的一些过于简化的假设，一些研究表明，在现实中由少量银行违约而直接引发的系统性金融风险实际并不容易发生，这也被学者们称为银行间的直接违约渠道。随着研究的深入，近年来研究领域的主要发展方向是将外部资产的风险纳入传播模型，以及考虑ER网络之外的金融风险传播模型，如Hurd（2016）[34]在其专著中所开展的系列研究，为可能导致金融体系不稳定的破坏性冲击的传输渠道提供了统一的数学框架。该文也是其在2014年研究违约和流动性压力机制组合为“双重级联映射”时，所构建的简化设置的金融网络模型的进一步提升[35]。陈冀等人（2014）[36]在异质性银行的假定下，提出了改进的银行系统结构，克服了ER随机图和Upper静态传染模型[37]的局限性，并对外部冲击实行了动态模拟。

当考虑了外部资产风险和多家金融机构拥有重叠的资产组合情景时，流动性因素会导致所出售的资产产生价格下跌的现象，而这一问题所带来的银行的连锁反映，以及其引发系统的整体失稳，逐步成为学界关注的主要方向[14]。方意等人（2016）[38]从持有共同资产的角度，探索了系统性风险在银行间的传染路径，这项研究发现规模因素与系统性风险和系统重要性程度均呈正相关。在直接交互网络的研究角度中，很多工作都体现了银行间关联网络的“健壮且脆弱”，这一特征在Cabrales等人（2017）[39]通过重叠资产组合而间接交互的网络中也有体现。Huang等人（2013）[40]创建了一个银行间的双向银行网络模型，并将级联效应引入到模型中，能有效地识别联邦存款保险公司的破产银行报告中的大部分银行。Morales（2021）[41]分析了在经济主体之间建立相互依存关系对产生的生产复杂性和系统风险的影响。结果表明，通过直接和间接连接进行级联传播的共同动态，不同的网络拓扑（例如密集或集中式网络）会表现出通用的行为模式。对于这种互联的传播问题，牛晓健（2018）[42]也通过综述的方式，将视野转移到了复杂网络中。

3金融风险传播模型的构建...............................12

3.1双层关系的组成...............................12

3.2实体经济关系层的刻画......................................14

4金融风险传播模型的仿真模拟................................31

4.1模拟设计和变量设置...............................................31

4.2双层关系网络下的仿真结果分析................................33

5关键变量对金融风险传播的影响分析..............................49

5.1杠杆率................................49

5.2风险资产增值率.........................51

5关键变量对金融风险传播的影响分析

5.1杠杆率

杠杆率一般是指资产负债表中总资产与权益资本的比率，是研究系统性金融风险的重要因素[85]。杠杆率可以放大投资者的投资结果，不管是收益还是受损，都以一个比例在增加。在经济繁荣阶段，投资者能够获得较好的收益，但当市场状态不佳，风险投资者会面临收益大幅下降的情况。杠杆率对于家庭和企业来说即是扩大收入的方式，又是与银行间联系起来的重要变量，所以作为可能会造成经济体系不稳定的关键因素，对于家庭和企业的杠杆率lep、lec的设定，同样是模型的模拟关键。本文对于杠杆率的初始设置为2，即企业和家庭会以两倍于权益值的金额向银行进行贷款，由于模型中企业与家庭杠杆率的设置相同，所以此处仅用Le表示，对于该变量的对照试验，本文取值为等差数列，差值为0.5，即杠杆率Le设置为2、2.5、3、3.5、4情况下进行仿真模拟的对比，得到的结果如下图5.1。

6研究总结与展望

6.1研究总结

本文梳理回顾了近年来国内外有关复杂系统研究系统性金融风险的文章，对已有的结论和理论研究进行分析归类，总结出了目前阶段，复杂系统领域研究系统性金融风险的缺口与不足。通过对数理公式、经济理论、编程软件的结合与使用，探索研究该理论缺口，尽可能的在贴切于现实的基础之上，搭建出合理的数理模型反映生产消费的经济系统和银行间的金融系统，并结合两者之间的联系与影响，将数理模型在编程语言中体现。最终构建出了能较大程度还原真实金融系统运行机制的耦合了实体和金融双层关系的风险传播模型，为研究信用违约风险的传播机制提供了模拟平台，得到了金融风险产生的根源是生产消费的萎缩对整体经济体系造成的影响。具体表现为风险投资个体贷款后的还款值的增长率与收入增长率的不匹配（前者大于后者），所带来的生产消费循环的萎缩，导致了风险资产收益率的下降和流动性危机，两者共同造成了信用违约风险的传播。对现实的经济金融系统如何应对金融风险提供了防范和解决的相关见解，在该课题的研究方向上踏下了坚实的一步。

文章的核心分为两个部分，第一部分是金融风险传播模型的构建，主要从两层关系展开，分别是实体经济层的关系刻画和金融系统层的关系刻画，即本文的第三章。该章首先对模型网络的整体构成进行了描述，由于既有的模型仅考虑银行间借贷网络或共持有资产的情况，而忽略了实体经济内部的运行才是金融风险的来源，所以该章节从两层关系来刻画模型。第一层是实体经济关系层，在刻画了基础的生产消费循环之后，文章对家庭和企业进行外部资产投资的行为进行了详细的描述，因为这一部分包含了实体经济关系层和金融系统关系层的层间关系。其次是对第二层——金融系统关系层的刻画，该层间关系主要是对银行间的链接和接收风险冲击的行为进行描绘，继承了部分前人工作。最后，该章节对本文所刻画的模型在编程软件上的调用过程进行了简单的展示，初步实现了模型的动态运行机制。

参考文献（略）