一、股票价格和利率相关关系的实证分析（论文文献综述）
滕超[1]（2021）在《互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制研究 ——基于银行贷款视角》文中认为自2011年起社会融资规模便成为社会各界关注的重要指标。随着我国金融体制改革逐步深入、创新型金融产品和工具不断涌现,社会融资规模得以快速增长的同时,其结构也发生了显着变化。尤其自2013年以来,新增人民币贷款规模占社会融资规模的比重从之前的持续下跌开始反弹并逐年回升,成为我国社会融资结构发生反转的重要时间点。而从这一年起互联网金融蓬勃发展,对传统金融机构尤其是商业银行带来冲击,深刻影响了我国的传统金融体系,而金融体系的变化必然会影响社会融资结构。国内外相关文献虽然已关注到互联网金融对传统银行业的影响,以及互联网金融和社会融资结构的相互关系,但仍有待深入。第一,目前关于互联网金融对商业银行的影响研究,多是集中在银行的业务、盈利、效率和流动性等方面,较少涉及到对银行贷款规模的影响;第二,研究互联网金融与社会融资结构关系的文献较少,进一步阐述二者间作用机制的研究更是较为缺乏,存在研究空间。本文以“互联网金融发展—银行贷款规模变化—社会融资结构变迁”为主线。首先以发放人民币贷款的主要金融机构—商业银行为研究对象,基于银行贷款视角阐述了互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制。一方面,互联网金融通过影响银行存款规模及结构、贷款利率和资产价格进而对银行贷款规模产生影响;另一方面,互联网金融还会对传统货币政策的传导渠道产生调节作用,从而影响货币政策对于银行贷款规模的调控效果。其次,对互联网金融影响社会融资结构变迁的微观作用机制进行实证检验。研究互联网金融对银行贷款规模的传导路径并检验中介效应,分析银行存款规模、存款结构、贷款利率和资产价格等中介变量发挥的中介作用;研究互联网金融对银行贷款规模的调节作用并检验调节效应。分析在我国货币政策传导的银行贷款渠道和资产负债表渠道下,互联网金融对两条渠道影响银行贷款规模的调节作用。最后,从宏观层面上实证探究互联网金融对社会融资结构变迁产生的影响。研究发现:（1）互联网金融的发展有助于银行贷款规模的扩张;银行存款规模、存款结构和资产价格等中介变量均在互联网金融与银行贷款规模的关系中发挥显着的中介效应,并且存在“互联网金融—存款规模—存款结构—银行贷款规模”的链式中介效应。（2）互联网金融对传统货币政策传导的银行贷款渠道存在负向调节作用,削弱了央行通过该渠道调控银行贷款规模的效果。互联网金融对资产负债表渠道存在正向调节作用,并强化了央行通过该渠道调控银行贷款规模的效果。结合中介效应和调节效应的实证结果可知,互联网金融的发展能够对银行贷款规模产生影响。（3）互联网金融能够对社会融资结构的变动产生影响。在互联网金融的初始发展阶段,互联网金融与人民币贷款占比即社会融资结构之间呈负相关关系,对社会融资结构的变迁存在抑制作用;随着互联网金融进一步发展,其对社会融资结构的影响出现大幅度波动,且时而为正时而为负。但从总体趋势来看,互联网金融对社会融资结构变动的正向影响居多,意味着互联网金融的发展有利于提升人民币贷款占比,对社会融资结构的变迁具有显着的促进作用。创新之处:（1）从银行贷款的视角切入,为研究互联网金融对社会融资结构的影响提供了新思路。银行贷款规模作为构成社会融资规模尤其是人民币贷款规模的最主要部分,是社会融资结构的重要方面,通过分析互联网金融对银行贷款规模的影响,有利于加深对社会融资结构的理解。（2）将互联网金融对传统银行业的影响研究拓展至银行贷款规模方面,通过梳理互联网金融影响银行贷款规模的四条传导路径和两条调节路径,从银行贷款视角阐释了互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制。（3）采用中介效应结合调节效应的检验方法,揭示了互联网金融影响社会融资结构的微观作用机制。其中中介效应涉及银行存款规模、结构和资产价格等中介变量,调节效应涉及互联网金融对货币政策传导两条渠道的调节作用。
刘骏斌[2]（2020）在《资产价格与系统性金融风险：影响机制及其监控研究》文中研究说明历经多年高速发展,我国已经建立起较为完善的金融体系,金融市场体量和影响力显着增加,金融经济系统对资产价格波动的敏感性提高。2008年金融危机后,我国发生了房地产价格的多轮上涨和“千股跌停”的股灾,资产价格波动加剧了系统性金融风险压力。当前,我国经济面临深化供给侧改革和转型升级的迫切需求,守住不发生系统性金融风险的底线成为我国金融改革中的根本性任务。因此,研究资产价格与系统性金融风险的相互影响机制及其监控问题契合当下金融改革的重点,具有深远的研究意义和实践价值。基于当前研究背景和现实需求,本文将系统性金融风险扩展到国家金融安全范畴,并遵循“资产价格内涵→资产价格与系统性金融风险相互影响→风险测度→溢出效应→监控机制和政策建议”的逻辑思路展开研究,旨在构建较为系统的宏微观分析框架。本文首先从资产价格的理论基础和“价值-价格”关系入手,阐述了资产价格的形成和波动机理,研究表明:资产价格能够充分反映公开信息,资产价值是决定资产价格的基础,流动性水平是资产价格联动、泡沫化和周期性变化的主要影响因素,存在复杂的驱动机制和波动效应影响。在分析资产价格的形成与波动的基础上,本文详细阐述了资产价格与系统性金融风险的相互影响机理。首先,一系列金融危机已经明确了资产价格与系统性金融风险的相互影响事实,本文进一步从预期、市场和流动性角度分析了资产价格与系统性金融风险的相互影响途径,涉及预期影响下的资产价格和货币价值偏离、投资决策影响和价格机制、流动性冲击、信贷杠杆和货币循环等具体影响渠道;同时,基于开放式基金的资产配置和企业-银行部门的信贷关系构建理论模型,解析资产价格与系统性金融风险之间存在的跨期、“螺旋式”叠加、时滞、持续和不对称等影响效应特征。在明确资产价格与系统性金融风险相互影响机理的基础上,本文基于资产价格数据信息,分别从宏微观角度测度系统性金融风险。首先,基于网络视角测度的开放式基金的系统性金融风险结果表明系统性金融风险在基金之间的传染具有方向性和非对称性。其次,针对扩展的宏观系统性金融风险范畴,分别选用综合指数法测度金融系统压力指数和金融主权指数,选用Copula-GARCH（1,1）-Va R模型测度信用货币的币值稳定性,并验证了测度指标的合理性。在系统性金融风险测度的基础上,本文基于市场因子和面板数据分析的实证方法研究系统性金融风险的微观机构溢出效应,结果表明:基于金融网络测度的风险指标对开放式基金的现金流和收益增长的影响具有两面性,既是风险的冲击、传染和分散,也能够凸显出机构的系统重要性程度。进一步的,运用时变参数随机波动率结构VAR模型（TVP-SV-SVAR）分析系统性金融风险的宏观时变溢出效应,结果表明:美元货币政策冲击和跨国资本循环持续增加系统性金融风险压力,并共同冲击人民币币值稳定和阻碍金融主权实力的提升。最后,本文基于资产价格视角构建系统性金融风险监控机制。通过借鉴能够反映变化方向、大小和延续性的时变方法,分析系统性金融风险监控的现状,提出转变监控的理念思路和原则,构建多维度、多系统的系统性金融风险监控体系。并进一步从资产价格变化、外生性冲击和风险指数视角对系统性金融风险的监控效果进行了非线性时变检验,明确了相应监控指标及其适应的监控范围。
李博瑞[3]（2020）在《中国资本账户开放与跨境资本流动的经济影响 ——理论分析和计量研究》文中研究指明中国资本账户开放以及跨境资本流动是宏观经济和金融体系中的重要环节。在金融开放战略的背景下,近年来,要求进一步推进中国资本账户开放的呼声此起彼伏,越来越多的学者集中于探究资本账户开放与跨境资本流动影响的问题,但是相关研究有共识同时也存在分歧。在不同研究中,许多学者的共识是,一方面,资本账户管制成为中国全面融入全球金融经济体系的短板,人民币的不可兑换带来的显性和隐性扭曲成为市场有效配置资源的障碍。另一方面,多次金融危机提醒我们,“水能载舟,亦能覆舟”,资本账户开放和跨境资本流动均具有两面性,它能在带来益处的同时也带来风险。事实上,最近20年间,中国在逐步实现资本项目可兑换的方向上不断前进,特别是党的十八届三中全会指出:要加快实现人民币资本项目可兑换。但改革方向的确定并不意味着相关讨论的停滞,由于国际经济和金融环境的不确定性增强,对于是否“加快”资本账户开放进程,如何完善跨境资本流动管理体系等问题依然在不断探究的过程中。因此,本文针对研究中的重点问题,结合实际测算数据,实证分析中国资本账户开放与跨境资本流动对宏观经济以及金融体系的影响。有鉴于此,基于现实宏观经济背景,本文重新探究中国资本账户开放以及跨境资本流动的经济影响问题,按照“提出问题——理论逻辑推导——理论拓展——实证分析——总结”的逻辑框架展开研究。主要得出的结论有:第一章绪论,首先系统地定义了资本账户开放概念以及跨境资本流动概念,明确本文研究内容,设计本文研究框架,给出本文研究方法和创新点。第二章,系统梳理资本账户开放和跨境资本流动的理论基础,通过阐述金融抑制理论、金融自由化理论,加强对于资本账户开放理论基础的理解。然后,通过传统利率汇率决定论、国际资本流动模型以及IS-LM-BP模型,从理论角度分析了不同因素对跨境资本流动的影响。理论基础表明:第一,虽然自由化是开放政策最终追求的目标,但是各国具体政策的实施是不同的。在不同时代背景下,资本账户开放的影响以及相关政策配合需要根据不同情况进行调整。因此,中国资本账户开放需要基于自身经济情况,设计合适的开放路线。第二,由于跨境资本流动的影响因素较多,且随着时间的推移,不同因素会导致资本流动影响发生结构性变化。因此,跨境资本流动管理需要结合影响因素的变化不断调整,特别要针对理论上影响跨境资本流动的具体冲击需要进行进一步研究。第三章,归纳和整理典型化国家的资本账户开放经验,并对一些国家的跨境资本流动管理效果进行对比。研究发现,新兴市场国家是在高通胀的背景下实施资本账户开放和金融自由化措施的,但由于这些国家同时实施固定汇率政策,在面对美元升值、本币贬值时,国内陷入债务危机和货币危机。但是相对地,金融监管体系的完备性最终影响了危机对国内经济的冲击结果,越是金融体系相对完整,金融监管体系相对完善的国家,债务和货币危机的影响越小。另外,许多国家都存在激进式的资本账户开放经验,但现实情况证明,这样的资本账户开放方式并不适合。而从各国跨境资本流动管理的效果对比来看,成功和失败的本质区别在于是否在面对危机时采取强硬的管控措施。管控越强硬越及时,危机带来的冲击影响越低。而管控措施不强,冲击影响会使经济陷入恶性循环。另外,外汇储备是各国面对流动性危机时的有效工具。在此基础上,本章对中国资本账户开放度以及跨境资本流动规模进行测算,结果表明:目前,中国资本账户开放度为相对较低的水平,跨境资本流动规模处于稳定状态,没有出现规模扩张的情况。在进行国际比较和指标测算后,全文研究进入核心部分。第四章和第五章主要是集中针对中国资本账户开放面临的两个实际问题进行理论研究和实证检验。其中,第四章为中国资本账户开放、货币政策以及汇率选择,本章通过构建包含混合创新结构的TVP-SV-VAR模型,探究中国资本账户开放对货币政策和汇率的影响以及金融改革的次序安排,结果发现:利率市场化改革应该先于汇率市场化改革和资本账户开放,但是这并不意味着各部分金融改革之间存在明显时间界限,即汇率市场化不必等到利率市场化改革完成后再展开,而是可以与利率市场化存在交叉部分。同样资本账户开放也是如此,虽然位置处于最后,但部分政策可以在利率和汇率改革中统筹进行。因此,在逐渐完成利率市场化之后,应当逐渐开放资本项目,这也有利于推进汇率市场化改革。第五章则从宏观角度探究资本账户开放的增长效应,研究表明:其一,推进资本账户开放能够促进经济增长,但由于现阶段中国资本账户开放度较低,增长效应受到限制;其二,促进金融深化有益于缓解增长效应受限的情况,通过不断的金融体系改革,提升金融深化程度能够有效带动经济增长;其三,完全资本账户自由化并不可取,适当的资本管制能够起到防范风险的作用。因此,现阶段应该提升资本账户开放度,通过深化金融改革,提升金融体系效率,进而提高金融体系防范风险的能力。第六章和第七章主要集中于跨境资本流动的经济影响。第六章,针对短期跨境资本流动的多因素冲击效应结果表明:短期跨境资本流动对即期汇率和远期汇率的冲击表现出非对称性,对即期汇率的正向作用更强,对远期汇率的负向作用更强。而即期汇率对短期资本流动的冲击则存在滞后性,但最终会回归均衡。远期汇率对短期资本流动的冲击会随着套汇空间缩窄而减弱。从中美利率与短期跨境资本流动的互动关系来看,随着利率市场化的深入,短期跨境资本流动的冲击显着增强,但由于中国与美国在利率市场化程度上的差异,美国在冲击的平抑时间上明显更快,中国则相对缓慢。最后,从短期跨境资本流动与资产价格互动的关系来看,在股票市场开放程度逐渐提高的背景下,股票市场成为吸引短期跨境资本流入的主要市场。同时需要注意的是,由于房地产市场的政策效应抑制了短期跨境资本流动冲击,因此同样需要关注短期跨境资本流动对房地产市场的影响。第七章,探究跨境资本流动、金融稳定与经济波动的关系。从拟合的中国金融稳定指数走势中,研究发现:自2008年以后,中国金融体系稳定性一直处于稳步上升过程中,虽然在2015年金融稳定性有所波动,但目前中国金融稳定性水平仍处于相对较高的区间内。而从模型的脉冲响应分析中,可以得出结论:第一,伴随中国金融稳定性提升,跨境资本流动对金融稳定的冲击影响减弱,金融体系防范风险、化解外部冲击的能力增强;第二,短期跨境资本流动对经济增长的影响在现阶段更多是积极作用,这表明中国经济转型已经具有初步成效,经济结构合理性提升;第三,跨境资本流动对物价水平的冲击不会随着时间的推移收敛于0,这证明跨境资本流动是影响商品价格的重要因素,需要密切关注。
石振宇[4]（2020）在《政策不确定性、跨境资本流动与金融周期波动》文中进行了进一步梳理近年来,美国金融危机和欧洲债务危机等相继爆发、中美贸易摩擦不断升级,以及各国为应对全球经济增速放缓相继出台非常规经济政策,导致全球政策不确定性持续上涨,国际政治经济环境日趋复杂。随着中国面对的外部不确定性因素增加,宏观经济下行压力和金融市场风险溢价也随之上涨。在避险情绪的驱动下,国际投资者倾向于重新调整其跨境投资的金融资产配置,将此前投入金融市场的短期投机资本撤回,加剧跨境资本流动风险。投资者避险情绪驱动的市场短期波动可能掩盖由经济基本面支撑的长期趋势,导致跨境资本流动呈现短期化投机倾向。当市场受到外部不确定性冲击时,短期投机资本大规模避险外逃将冲击金融周期从而宏观经济平稳运行,并倒逼货币政策在“杰克逊霍尔共识”指导下对金融稳定作出反应,以实现金融与实体经济的“双稳定”。文章探讨全球政策不确定背景下的跨境资本冲击与金融周期调控,有助于促使各国政策当局在宏观调控中维持政策调控的连续性和政策取向的稳定性,以避免外部不确定性因素加剧跨境资本流动风险,冲击金融周期平稳运行。文章主要探讨“政策不确定性→跨境资本流动→金融周期波动←货币政策调控”传导链条。首先,将政策不确定性引入市场供求模型并基于跨境资本流动效用理论,推导了政策不确定性对跨境资本流动的溢出效应。运用PVAR模型和TVP-VAR模型探讨政策不确定性对跨境资本流动的溢出方向与力度。其次,考虑到信贷和房价是刻画金融周期的基准指标,本文分别基于信贷总量渠道和房地产价格渠道梳理了跨境资本流动对金融周期波动的传导机制;运用面板和时变脉冲响应与方差分解识别和判断资本流动对金融周期的冲击方向与力度。最后,构建了考虑金融周期波动的拓展泰勒规则模型,通过理论推演探讨了关注金融周期波动与否的两种调控规则下,货币政策宏观经济稳定效应的内在机理;基于全球和中国视角探讨货币政策调控金融周期方向与力度的地区异质与时变调整特征。基于此,文章得到如下主要结论:第一,与发达国家相比全球政策不确定性对新兴市场国家跨境资本流动的负向溢出效应更强。随着中国资本账户逐步放开,跨境资本流动规模不断扩大且流入流出频繁交替出现,加之近年来中美贸易摩擦爆发并不断升级使得政策不确定性上涨对跨境资本流动负向冲击作用有所增强。第二,跨境资本流入导致新兴市场国家金融周期下行,推动发达国家金融周期上行。随着中国货币政策对跨境资本流动的关注程度不断提高,加之中国经济增速和通货膨胀均接近均衡稳定水平,使得跨境资本流动对金融周期的冲击不断减弱。第三,新兴市场国家价格型和数量型货币政策对金融周期的政策调控力度均高于发达国家。随着中国经济金融化程度不断提高,扩张性货币政策释放的资金仅在金融领域内部循环,加之随着货币政策逐渐由数量型向价格型转变,使得数量型（价格型）货币政策对金融周期运行的调控效果有所减弱（增强）。文章的创新之处在于:第一,本文研究程序遵循由外部到内部、由一般到特殊的逻辑范式,在探索和借鉴全球经济规律与经验事实的基础上完善中国政策调控实践,进而形成“政策不确定性对跨境资本流动的溢出→跨境资本流动对金融周期波动的冲击→货币政策对金融周期运行的有效调控”环环相扣、层层递进的研究思路。第二,将政策不确定性引入市场供求模型并基于跨境资本流动效用理论,推导了政策不确定性对跨境资本流动的溢出效应;分别基于信贷总量渠道和房地产价格渠道,梳理了跨境资本流动对金融周期波动的传导机制;通过构建考虑金融周期波动的拓展型泰勒规则模型,探讨了货币政策宏观经济稳定效应的内在机理。第三,分别基于全球和中国视角,运用PVAR模型和TVP-VAR模型的面板和时变脉冲响应与方差分解,识别和判断“政策不确定性→跨境资本流动→金融周期波动←货币政策调控”链条传导方向与力度的地区异质与时变调整特征,从空间和时间两个维度探讨该溢出、冲击或调控效应是否以及如何因地而异、因时而异。
王冰冰[5]（2020）在《新时代中国货币政策中介目标转型问题研究》文中研究说明中国特色社会主义进入新时代,经济社会发展出现了结构性变迁,在金融领域,新时代的货币创造渠道和金融深化水平均发生了显着变化,金融创新层出不穷,这对货币政策中介目标转型提出客观要求。与此同时,在即将实现“第一个一百年”奋斗目标的历史关口,我国经济下行压力持续加大,国内外风险挑战明显上升,形势更加复杂严峻,货币政策需要更好发挥逆周期调控功能,在此背景下分析并解决好货币政策中介目标转型问题有助于提升货币政策调控的前瞻性、针对性、有效性。本文从新时代的特征出发,遵循“理论基础——文献述评——现实基础——理论模拟——实证研究——政策分析”的总体研究思路,采用理论基础与现实基础相结合、理论模拟与实证研究和规范分析相结合、总量分析与结构分析相结合、学术分析和政策研究相结合的方法框架,综合使用理论和文献归纳方法、NK-DSGE模型、SV-TVP-VAR模型、马尔科夫区制转移模型,系统性研究我国货币政策中介目标量价转型的问题,并延伸至对利率市场化改革、利率并轨以及其他经济和制度改革的探讨。主要研究内容和结论如下:第一,理论和文献研究表明,现阶段中国特色社会主义市场经济体制不断完善,但是仍有诸多的体制性和结构性问题交织影响着货币政策调控的有效性,比如“利率双轨制”问题,使得货币政策中介目标的量价转型问题变得更加复杂化,不能照搬西方的经验。现有研究对发展中经济体表现出的深层次的结构性、体制性因素的探讨较少,在构建适应新时代中国特色社会主义市场经济特征的模型方面也有所欠缺,对经济学以外其他领域的我国“利率双轨制”的形成机理以及推进利率市场化的深层次体制机制改革问题关注较少,因此需要进一步的研究。第二,国内外实践研究表明,发达经济体的货币政策并非一开始就是以价格型为主,发达利率体系的形成也并非一蹴而就,货币政策中介目标量价转型的问题在历史上同样存在。发达国家的货币政策传导机制以及中介目标选择与我国的差异性背后更多体现了体制性因素以及经济金融发展阶段的不同。美国、日本、欧元区和英国的货币政策均属于典型的价格型货币政策,中介目标均是利率指标,其传导机制依赖于高度发达的金融市场。现阶段我国的货币政策的操作目标主要是银行体系的流动性和短期货币市场利率,最终目标是保持内部和外部均衡,中介目标方面关于数量型和价格型的争论一直存在且仍未结束,政策工具包含了传统货币政策工具和创新型货币政策工具,传导机制仍然以商业银行广义信贷为主导。第三,本文对货币政策量价调控效果进行了理论模拟,基于包含“双粘性”的新凯恩斯DSGE模型的模拟结果显示,在没有传导环节阻塞和摩擦的情况下,我国价格型和数量型货币政策均可以对最终目标产生逆周期调控效果。对比分析得出,价格型货币政策对产出、通货膨胀率、消费、投资、劳动力需求、工资水平的最大传导效应均明显大于数量型货币政策的最大传导效应,表明现阶段我国价格型货币政策的传导效率更高,价格型指标更加适合作为货币政策的中介目标。第四,基于SV-TVP-VAR模型的实证研究结果显示,在现阶段的经济金融发展水平以及货币政策传导路径下,价格型货币政策和数量型货币政策对产出、消费、投资、通货膨胀率、股票价格、房地产价格、汇率等重要变量均可以产生逆周期调控效果。随着利率市场化水平的提升,价格型货币政策和数量型货币政策对产出、消费、投资、通货膨胀率、股票价格、房地产价格的调控效果均有所增强。随着汇率市场化水平的提升,价格型货币政策和数量型货币政策对汇率的调控效果均有所增强。除通货膨胀率外,价格型货币政策对其他所有指标的调控效果总体强于数量型货币政策,表明价格型中介目标更优。第五,中国货币政策调控量价转型的内在逻辑分析结果显示,影响数量型货币政策中介目标有效性的主要因素包括货币需求函数的稳定性、金融体系发展水平和融资结构,影响价格型货币政策中介目标有效性的主要因素包括利率市场化程度和微观主体对利率的敏感性。货币创造渠道变迁可以降低数量型中介目标的可控性及其与最终目标的相关性,同时可以提升价格型中介目标与最终目标的相关性。货币化可以降低数量型中介目标的可控性,提升价格型中介目标的可控性,同时提升数量型中介目标和价格型中介目标与最终目标的相关性。金融结构变化可以降低数量型中介目标的可测性、可控性及其与最终目标的相关性,提升价格型中介目标的可控性及其与最终目标的相关性。金融创新可以降低数量型中介目标的可测性、可控性及其与最终目标的相关性,提升价格型中介目标的可控性及其与最终目标的相关性。综合来看,我国数量型中介目标的有效性下降,价格型中介目标的有效性提升,货币政策量价转型的必要性凸显。第六,本文进一步对利率双轨制、利率市场化与利率转轨政策进行了研究,结果显示,我国现阶段已经完成了名义上的利率市场化,但是实际上的利率管制和利率双轨制问题仍然存在。我国利率双轨制的典型特征是由基准存贷款利率决定的信贷市场利率（计划轨利率）和基本由市场决定的货币以及债券市场利率（市场轨利率）并存,计划轨利率和市场轨利率同时发挥作用。基于MS-VAR模型的实证研究结果显示,市场轨利率和计划轨利率均起到了逆周期调控效果,在低波动区制下对产出和通货膨胀率的调控效果更强,市场轨利率的调控强度明显大于计划轨利率。进一步分析表明,我国利率市场化面临的问题主要包括市场基准利率或利率走廊机制尚未形成、居民储蓄偏好和监管制度导向导致存款利率刚性、商业银行内部资金定价体系和管理能力滞后、地方政府和国有企业部门的预算软约束导致对市场利率变动不敏感、信贷方面的数量管制和窗口指导。综合上述研究结论和现阶段我国的经济金融发展现状,本文提出如下的政策建议:第一,在顶层设计层面,应坚持市场化改革方向,坚定不移地推动货币政策中介目标由数量型向价格型转变。第二,在货币市场改革方面,要逐步淡化存贷款基准利率,着力培育一个更加市场化的货币市场基准利率或者利率走廊。第三,在资本市场改革和完善监管政策方面,要推动多层次资本市场构建,健全金融体系制度和监管机制。第四,在商业银行改革方面,应提升内部资金定价能力和管理能力。第五,在重大体制机制改革方面,应突破单一的金融改革思路,加大财税体制改革和国有企业改革力度。第六,在信贷政策和汇率改革方面,应减少行政干预,遵循市场化运行机制。第七,在宏观经济调控方向方面,应保持战略定力,提升经济增长的稳定性和韧性。
王琪[6]（2020）在《利率市场化、资产价格波动与银行业系统性风险》文中研究表明近年来,利率市场化改革不断向纵深方向发展,由市场发挥定价机制的作用使得商业银行存贷利差缩小,这给传统的银行存贷业务造成了巨大冲击。商业银行为保持竞争力将会通过提高存款利率、降低贷款利率等方式争夺市场资源,然而这些竞争方式削减了银行的利润空间,银行经营的稳定性也随之下降,从而使得银行面临的金融风险加剧。与此同时,利率市场化引起的利率波动通过市场机制的作用向股票市场和房地产市场传递,导致股价和房价等资产价格产生泡沫,进而引发资产价格波动。从内在角度而言,资产价格波动将会通过银行信贷、流动性、资本金以及金融创新等渠道影响金融系统的稳定,从而在股票市场和房地产市场形成金融链条,引发系统性金融风险。基于利率市场化改革、资产价格波动以及系统性风险的文献资料和相关理论,本文系统性的探讨了利率市场化、资产价格波动和银行业系统性风险之间的关联机理。首先,从理论基础和已有文献角度分析了利率市场化、资产价格波动对银行业系统性风险的作用机制以及资产价格波动对银行业系统性风险的传导路径。其次,在指标选取方面,运用指标赋值法测度利率市场化指数,选取上证综指同比波动指数、居住消费价格指数以反映资产价格波动的幅度,并采用主成分分析法构建银行业系统性风险指标体系;在模型构建方面,运用SVAR模型并提出相应的约束条件。最后,从实证分析角度检验了模型与变量的稳定性,通过运用脉冲响应函数和方差分解的方法分析了变量之间的作用关系。根据分析结果发现,利率市场化与银行业系统风险之间的关系呈U型分布,短期内商业银行的风险防御机制能够抵御一定风险,但随着利率市场化程度的提高,商业银行之间的激烈竞争导致利差收入缩窄,加剧了银行机构之间的系统性风险。同时,利率市场化程度整体上负向冲击股票市场价格与房地产市场价格,但对股票价格的影响具有阶段性特征。另外,股票市场价格和房地产市场价格的负向波动将诱发系统性金融危机。在文献梳理、理论研究以及实证分析的基础上,本文对利率市场化背景下应对以股价和房价为代表的资产价格波动以及防范银行业系统性风险提出政策建议:商业银行应提升利率定价能力,推进数据精细化管理;监管层应完善资产市场预警,建立长期调控体系;完善货币政策运行机制,加强宏观审慎监管。
王辛梦[7]（2020）在《未预期利率变动对股票市场影响的非对称性研究》文中认为改革开放后中国经济迅猛复苏,自上世纪90年代股票市场逐步发展,但与全球最发达的股票市场美国相比,我国股市投机氛围浓厚,各项制度不完善,大涨大跌现象实属频繁,股市波动极其不稳定。而利率作为调控金融市场的核心之一,对股市调控力度大,影响迅速,逐步取代货币供应量成为货币政策的调控手段之一。根据理性预期理论和有效市场理论,只有未预期的利率变动才会影响股市波动。此外,由于扩张性的货币政策和紧缩性的货币政策对宏观经济状态影响不同,因此股市波动也存在非对称性差异。本文以中美两国股市波动为研究对象,上海银行间同业拆借隔夜利率作为中国利率变量指标,以美联邦基金日利率作为美国利率变量指标,运用ARIMA预测模型,将利率变量分解为预期和未预期两个部分。基于EGARH模型,研究未预期视角下利率变动对中美两国股市的非对称性影响,绘制信息冲击曲线,探讨非对称性的具体表现。实证结果表明,未分解的利率变动与股票市场收益率呈正相关,上海银行间同业拆借隔夜利率每变动1%,其股票市场收益率同向变动0.28%,美联邦基金日利率每变动1%,其股票市场收益率同向变动0.16%。在未预期视角下,利率变动与股票收益率呈负相关关系。上海银行间同业拆借隔夜利率每变动1%,其股票市场收益率反向变动0.14%。美联邦基金日利率每变动1%,美国股票市场收益率反向变动0.24%。因此在未预期视角下,美国股票市场比中国的股票市场反应及时,变化幅度更大。除此以外,两个国家的股票市场均存在非对称性,利空消息对股票市场收益率的冲击均大于利好消息对股票市场收益率的冲击。与此同时,中国和美国的股票市场波动对利空消息和利好消息的反应存在差异性:当利空消息出现时,中国股票市场遭受到0.1282倍的冲击,美国股票市场受到0.3503倍的冲击,美国的股票市场波动更为剧烈。当利好消息出现时,中国股票市场受到0.1154倍的冲击,而美国股票市场受到0.0009倍的冲击,中国的股票市场波动的幅度大于美国股票市场的波动幅度,利好消息能够减缓美国股市的波动。基于实证研究结果,探讨中美两国股市存在差异性的具体原因,从监管层面、股票市场机制层面以及投资者防范未预期利率风险层面提出政策建议,为我国政府制定并完善利率市场机制提供理论支持,对投资者正确评价市场状况、提高投资效率提供重大指导。该论文有图11幅,表13个,参考文献81篇。
冯子肖[8]（2020）在《我国股票价格与房地产价格动态相关关系研究》文中进行了进一步梳理2020年国内生产总值和城乡居民人均收入翻一番的目标即将实现,为了财富的保值升值,人们越来越重视对资本市场的投资,股票和房地产是我国资本市场中非常重要的投资工具,备受人们关注。当前学术界对股市和房市的研究虽然很多,但是从动态角度研究两市价格相关关系的还比较少,本文将从动态的角度出发研究两市价格相关系数的动态变化并进一步探究两市价格相关系数的影响因素。在总结了我国股票价格和房地产价格相关性的理论基础和市场环境之后,本文选取了2005年1月到2020年1月上证指数、深证指数和国房景气指数的月度数据,使用STATA15.1计量软件对数据进行了描述性统计、平稳性检验、异方差检验和Granger因果检验,并通过构建DCC-GARCH动态模型拟合了我国股票市场价格和房地产市场价格的动态相关系数,同时对影响两市价格动态相关关系的7个因素进行了回归分析。通过实证分析本文得出以下结论:首先,在2005年1月到2020年1月,我国股价变动是房价变动的Granger原因而房价变动不是股价变动的Granger原因。其次,在2005-2014年,两市价格动态相关性以正相关为主,2014-2017年,两市价格的动态相关性以负相关为主,2018-2020年,两市价格动态相关系数回升并不断增大。最后,在影响我国股票价格和房地产价格动态相关系数的7个因素中,利率和汇率的影响最大且都是正向影响,国内生产总值、货币供应量的增加和房地产利好政策也都可以对两市相关系数起到正向效果;经济新常态变量、金融危机的冲击变量都对两市相关系数起到反向作用。为此,本文提出以下相关对策建议:首先,加强股票市场的制度建设,完善法律法规,密切关注房地产市场的发展动向,打压炒房苗头、发展住房租赁市场同时注意地区均衡问题。其次,发展房地产市场信托投资基金REITs并拓宽信息交流渠道。再次,在利率市场化进程当中,双轨并轨应稳妥进行以照顾股市房市相关关系的变化,在当前的中美贸易摩擦中注意稳定人民币汇率。最后,对于市场中的投资者,本文建议借鉴每一次资本市场震荡的原因和走势以提醒自己保持理性并关注两市动态相关系数的变化,及时调整自己的资产投资组合。
郭升刚[9]（2020）在《中国农业银行利率风险压力测试研究》文中进行了进一步梳理随着利率市场化进程的推进,市场利率波动加剧,影响市场利率不确定性的因素增加。并且国有商业银行利润来源长期依赖于存贷利差的利息收入,抵御利率风险的能力较弱,但是国有商业银行对金融体系的稳定却具有至关重要的作用。因此本文以中国农业银行为主,通过利率敏感性缺口模型和马尔科夫区制转移向量自回归模型对中国农业银行进行利率风险压力测试,系统地分析中国农业银行所面临的利率风险,并根据利率风险压力测试的结果对中国农业银行利率风险管理提出相关政策建议。首先,本文通过梳理利率风险和商业银行利率风险压力测试的相关文献,明确利率风险的来源、利率风险的度量方法以及商业银行进行利率风险压力测试的过程。进一步,本文对利率风险来源的相关理论做了梳理并结合利率影响关系理论对影响利率的因素进行了初步分析。其次,本文实证部分通过马尔科夫区制转移向量自回归模型动态刻画市场基准利率、上证股票价格变化率和人民币对美元汇率变化率三者之间的关系,并将三者之间的影响关系应用于中国农业银行利率敏感性缺口压力测试模型中。进一步在前文实证分析的基础上对中国农业银行进行利率风险压力测试。利率风险压力测试主要结论有:第一,中国农业银行利率敏感性资产和利率敏感性负债匹配不均衡,存在期限错配,中国农业银行利率敏感性缺口为正,主要面临利率下降带来的净利息收入减少的风险。第二,通过对中国农业银行资产负债表近五年的数据分析,发现中国农业银行所面临的利率风险短期内有可能会发生反弹现象,但长期来看利率风险是下降的,并且不同区制下利率风险具有非对称性。第三,在不考虑区制因素和时滞效应的情况下,中国农业银行面临的利率风险更大。最后,结合中国农业银行自身的实际情况发现,中国农业银行利率敏感性资产和利率敏感性负债存在期限错配,借短贷长现象比较普遍,存在较大的利率敏感性缺口,在利率风险管理方面应增加灵活性。针对中国农业银行自身的利率风险特点和利率风险管理现状,本文提出中国农业银行应该在利率风险度量方法、利率压力测试场景和利率风险管理体系三方面加强建设,以提高中国农业银行在利率风险方面的管理能力和风险抵御能力。
周威皓[10]（2019）在《中国商业银行利率衍生品风险管理研究》文中进行了进一步梳理金融全球化程度的加剧以及中国利率市场化改革的深度开展,加速了中国利率衍生品市场的发展。利率衍生品市场的发展对中国金融体系意义重大。中国商业银行作为我国利率衍生品市场的重要主体,利率衍生品的利用及其风险管理一定会对其是否能有力地参与同业竞争起着至关重要的作用。从国际上看,发达国家的利率衍生品市场基本都是在利率市场化完成后发展相对成熟并形成比较严谨完备的管理体系。在中国,银行业一直享受着因利率管制而带来的红利,创新利率衍生品的动力不足,交易的数量不仅小,而且交易很不活跃。就目前而言,中国商业银行利率衍生品的发展离商业银行强烈的避险需求差距甚远,与利率市场化水平也没有达到完美契合,利率衍生品风险管理的意识与手段还远不能适应金融形势发展的需要,更缺乏对利率衍生品风险管理的完善体系。商业银行在利率衍生品种类的开发、交易的基础制度建设、法律法规健全完善等方面都是非常有限的,其利率衍生品风险的管理,无论是策略,还是技术或方法,都还不及发达国家来得成熟和自如,尤其是对于VaR和CVaR模型的运用凸显着差强人意。所以如何不断创新发展利率衍生品市场并科学有效地管理其风险,建立成熟完备的利率衍生品风险管理体系就成为中国商业银行必须深入研究和迫切需要解决的问题。本篇论文立足于一个宏观和多层次的视角,对比、参考并借鉴国际经验,以利率衍生品及其风险管理的有关理论为基础,结合金融学研究方法,研究利率衍生品的特点与功能优势、商业银行利率衍生品风险的形成机理和一般传导路径,利用金融理论、数学统计、计量分析多种手段和方法对市场上利率衍生品的VaR和CVaR风险,以及CVaR风险对于商业银行股票收益率溢出效应进行实证分析,旨在通过对中国商业银行利率衍生品风险管理的理论和实证研究,强调中国商业银行利率衍生品风险管理的重要性,剖析中国商业银行利率衍生品风险管理存在的主要问题,以此为据提出相应的解决之策。具体研究内容分七个部分进行:第一部分内容是绪论,主要是从理论借鉴的角度出发,对问题提出的背景及研究目的,相关文献的研究现状,论文的研究思路、方法、对象界定、创新与不足等进行阐述和说明。第二部分内容是介绍利率衍生品风险管理的相关模型和方法,如VaR和CVaR风险度量模型及估计方法,矢量自回归模型,利率衍生品定价模型,奠定论文研究的模型、方法与基础。第三部分内容是商业银行利率衍生品发展状况及问题分析:包括利率衍生品概念界定、分类、特点及功能;国外利率衍生品发展及商业银行利率衍生品风险管理经验启示;国内利率衍生品发展历程及商业银行利率衍生品风险管理现状,并剖析存在的问题。第四部分内容是在剖析问题的基础上对中国商业银行利率衍生品的风险管理的相关问题作理论分析,包括商业银行利率衍生品风险的成因及一般传导路径等问题的分析,并针对中国商业银行利率衍生品使用的实际情况提出利率衍生品市场性风险、操作性风险和信用性风险的识别、估测、评价和管理的基本方法。第五部分内容是基于理论分析,进一步对市场上的以利率互换为代表的利率衍生品的市场性风险进行实证分析。主要是基于收集的相关公开数据,利用Matlab软件,通过VaR和CVaR理论模型及采用多种不同的方法,对利率衍生品应用过程中产生的市场性VaR和CVaR风险进行估测,计算出市场上的以利率互换为代表的利率衍生品产生的VaR和CVaR风险数值,并进行返回测试,对比出各种方法的优缺点,旨在研究得出Copula-GARCH-EVT-CVaR方法模型最适于中国商业银行建立利率衍生品市场性风险度量、压力测试和最优资产配置体系,同时给出了商业银行利率衍生品市场性风险管理的最优资产配置的相应计算过程,实现利率衍生品CVaR风险管理和收益最大化。第六部分内容是将第五部分Copula-GARCH-EVT-CVaR方法模型计算出的四种利率互换为代表的利率衍生品的CVaR风险数值导入到Eviews软件中,通过矢量自回归模型实证分析利率衍生品的CVaR风险对中国商业银行股票收益率的溢出效应,并得出利率衍生品的CVaR风险与商业银行股票收益率呈现负相关关系的结论,即降低利率衍生品的CVaR风险可以增加商业银行的股票收益率,旨在从侧面印证中国商业银行对于利率衍生品风险进行管理的实际意义和重要性。第七部分内容是结论、对策建议与研究展望。主要是结合前文理论与实证分析的结果进行总结,得出相应的结论,最后对比参考国际先进的管理经验,根据存在的问题和得出的结论提出相应的风险管理对策和建立风险管理体系,并提出研究展望。
二、股票价格和利率相关关系的实证分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、股票价格和利率相关关系的实证分析（论文提纲范文）
（1）互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制研究 ——基于银行贷款视角（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 相关概念界定 |
| 1.5.1 互联网金融 |
| 1.5.2 社会融资结构 |
| 2 研究综述与理论基础 |
| 2.1 研究综述 |
| 2.1.1 互联网金融研究综述 |
| 2.1.2 社会融资结构研究综述 |
| 2.1.3 互联网金融与社会融资结构关系研究综述 |
| 2.1.4 文献研究评述 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 金融结构理论 |
| 2.2.2 金融中介理论 |
| 2.2.3 平台经济理论和双边市场 |
| 2.2.4 长尾理论 |
| 3 互联网金融与社会融资规模及结构的现状分析 |
| 3.1 互联网金融的发展及现状 |
| 3.1.1 互联网金融兴起及发展历程 |
| 3.1.2 互联网金融的发展现状 |
| 3.2 社会融资规模及结构的发展现状 |
| 3.2.1 社会融资规模的发展现状 |
| 3.2.2 社会融资结构的发展现状 |
| 4 互联网金融影响社会融资结构的作用机制-基于银行贷款视角的理论分析 |
| 4.1 互联网金融对银行贷款规模的传导路径 |
| 4.1.1 银行存款规模及结构的传导 |
| 4.1.2 银行贷款利率的传导 |
| 4.1.3 资产价格的传导 |
| 4.2 互联网金融对信贷渠道影响银行贷款规模的调节作用 |
| 4.2.1 互联网金融对传统银行贷款渠道影响银行贷款规模的调节作用 |
| 4.2.2 互联网金融对传统资产负债表渠道影响银行贷款规模的调节作用 |
| 5 互联网金融影响社会融资结构的作用机制-基于银行贷款视角的实证分析 |
| 5.1 互联网金融对银行贷款规模的影响效应 |
| 5.1.1 研究设计 |
| 5.1.2 实证过程与实证结果分析 |
| 5.2 中介效应检验:互联网金融对银行贷款规模的传导路径 |
| 5.2.1 研究设计 |
| 5.2.2 实证过程与实证结果分析 |
| 5.3 调节效应检验:互联网金融对银行贷款规模的调节作用 |
| 5.3.1 研究设计 |
| 5.3.2 实证过程与实证结果分析 |
| 6 互联网金融影响社会融资结构变迁的实证分析 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.1.1 样本选择与数据来源 |
| 6.1.2 主要变量定义与度量 |
| 6.1.3 研究模型设定 |
| 6.2 实证过程与实证结果分析 |
| 6.2.1 单位根检验 |
| 6.2.2 VAR模型滞后阶数的确认 |
| 6.2.3 格兰杰因果检验 |
| 6.2.4 脉冲响应分析 |
| 6.2.5 方差分解 |
| 7 主要结论与研究展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）资产价格与系统性金融风险：影响机制及其监控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要缩略词、符号变量的注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究范围界定 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.2.3 研究内容 |
| 1.2.4 研究方法 |
| 1.3 研究创新与不足之处 |
| 1.3.1 研究创新 |
| 1.3.2 可能的不足之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 资产价格形成与波动研究综述 |
| 2.1.1 资产定价理论研究 |
| 2.1.2 资产价格波动研究 |
| 2.2 资产价格与系统性金融风险关联研究综述 |
| 2.2.1 系统性金融风险的理论属性研究 |
| 2.2.2 系统性金融风险的生成机制研究 |
| 2.2.3 资产价格与系统性金融风险的影响研究 |
| 2.3 系统性金融风险的测度与监控研究综述 |
| 2.3.1 系统性金融风险的识别与测度研究 |
| 2.3.2 系统性金融风险的影响与监控研究 |
| 2.4 文献述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 资产价格的形成及其波动效应研究 |
| 3.1 资产价格的形成与波动机理分析 |
| 3.1.1 资产价格的理论基础 |
| 3.1.2 资产价格形成的市场机理 |
| 3.1.3 资产价格波动的流动性驱动机制 |
| 3.2 资产价格统计特征与泡沫分析 |
| 3.2.1 资产价格的统计特征分析 |
| 3.2.2 资产价格泡沫分析 |
| 3.3 资产价格的波动效应分析 |
| 3.3.1 研究设计 |
| 3.3.2 变量选取与检验 |
| 3.3.3 实证分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 资产价格与系统性金融风险的影响机理研究 |
| 4.1 资产价格与系统性金融风险影响的典型事实 |
| 4.1.1 房地产危机 |
| 4.1.2 股票市场危机 |
| 4.1.3 银行业危机 |
| 4.1.4 回顾与分析 |
| 4.2 资产价格与系统性金融风险的影响途径分析 |
| 4.2.1 预期途径影响分析 |
| 4.2.2 市场途径影响分析 |
| 4.2.3 流动性途径影响分析 |
| 4.3 资产价格与系统性金融风险的影响效应分析 |
| 4.3.1 基于金融机构的影响效应分析 |
| 4.3.2 基于宏观视角的影响效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于资产价格的系统性金融风险测度研究 |
| 5.1 系统性金融风险测度的理论基础 |
| 5.1.1 微观视角的系统性金融风险测度理论 |
| 5.1.2 宏观视角的系统性金融风险测度理论 |
| 5.2 基于网络视角的系统性金融风险测度体系构建 |
| 5.2.1 基于网络关联的测度分析 |
| 5.2.2 基于网络视角系统性金融风险测度体系构建 |
| 5.3 宏观视角的系统性金融风险测度 |
| 5.3.1 金融系统压力指数 |
| 5.3.2 金融实力指数体系 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于资产价格的系统性金融风险溢出效应研究 |
| 6.1 系统性金融风险溢出效应的理论分析 |
| 6.1.1 微观溢出效应分析 |
| 6.1.2 宏观溢出效应分析 |
| 6.2 系统性金融风险的微观机构溢出效应实证分析 |
| 6.2.1 研究设计 |
| 6.2.2 变量选取和实证模型 |
| 6.2.3 实证结果分析 |
| 6.2.4 微观机构溢出效应小结 |
| 6.3 系统性金融风险的宏观时变溢出效应实证分析 |
| 6.3.1 研究设计 |
| 6.3.2 因果检验与模型估计结果 |
| 6.3.3 脉冲结果分析 |
| 6.3.4 宏观时变溢出效应小结 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 基于资产价格视角的系统性金融风险监控研究 |
| 7.1 系统性金融风险监控的理论基础 |
| 7.1.1 系统性金融风险监控的理论发展 |
| 7.1.2 系统性金融风险监控方法演化 |
| 7.2 系统性金融风险监控的现状与构建 |
| 7.2.1 系统性金融风险监控的现状分析 |
| 7.2.2 系统性金融风险监控理念与原则 |
| 7.2.3 多维度风险监控体系的构建 |
| 7.3 系统性金融风险的资产价格监控 |
| 7.3.1 极端条件下信贷杠杆对资产价格波动冲击 |
| 7.3.2 基于资产价格泡沫的测度监控 |
| 7.3.3 基于资产组合的尾部风险度量与监控 |
| 7.4 基于资产价格视角的外生流动性冲击监控 |
| 7.4.1 外生流动性冲击监控基础 |
| 7.4.2 研究设计 |
| 7.4.3 初步检验与模型设定 |
| 7.4.4 正交脉冲响应分析 |
| 7.5 基于资产价格的系统性金融风险指数化监控 |
| 7.5.1 微观系统性金融风险监控体系构建 |
| 7.5.2 微观系统性金融风险的时变监控 |
| 7.5.3 宏观系统性金融风险的时变监控效果检验 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 研究结论与未来展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研情况 |
| 致谢 |
（3）中国资本账户开放与跨境资本流动的经济影响 ——理论分析和计量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 资本账户开放及跨境资本流动相关概念 |
| 1.2.1 资本账户开放相关概念 |
| 1.2.2 跨境资本流动相关概念 |
| 1.3 研究内容和本文框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本文框架 |
| 1.4 研究方法与本文创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 本文可能的创新点 |
| 第2章 资本账户开放与跨境资本流动的理论基础 |
| 2.1 资本账户开放的理论基础 |
| 2.1.1 金融抑制理论 |
| 2.1.2 金融自由化理论 |
| 2.2 跨境资本流动的理论基础 |
| 2.2.1 传统利率和汇率决定理论 |
| 2.2.2 现代国际资本流动理论与开放经济下的IS-LM-BP模型 |
| 2.3 本章结语 |
| 第3章 资本账户开放与跨境资本流动管理国际比较和指标测算 |
| 3.1 新兴市场国家开放经验及中国资本账户开放进程 |
| 3.1.1 新兴市场国家开放经验 |
| 3.1.2 中国资本账户开放进程 |
| 3.2 资本账户开放度测算 |
| 3.2.1 资本账户开放度测算研究综述 |
| 3.2.2 中国实际资本账户开放度测量 |
| 3.2.3 数据选取与趋势分析 |
| 3.3 跨境资本流动管理的国际经验和效果评估 |
| 3.3.1 部分国家跨境资本流动管理实例 |
| 3.3.2 跨境资本流动管理效果评估 |
| 3.4 中国短期跨境资本流动规模测算 |
| 3.4.1 短期跨境资本流动规模测算的文献述评 |
| 3.4.2 跨境资本流动实际测算 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中国资本账户开放、货币政策和汇率选择 |
| 4.1 中国汇率制度变化和货币政策调控方式转变 |
| 4.1.1 中国汇率制度变化及人民币国际化进程 |
| 4.1.2 中国货币政策调控方式的转变 |
| 4.2 资本账户开放、货币政策与汇率选择的文献进展 |
| 4.2.1 “三元困境”与“二元困境”的争论 |
| 4.2.2 资本账户开放次序的讨论 |
| 4.2.3 基于IS-LM模型的理论推演 |
| 4.3 MI-TVP-SV-VAR模型、数据选取和参数估计结果 |
| 4.3.1 MI-TVP-SV-VAR模型简述 |
| 4.3.2 MCMC算法及脉冲响应函数 |
| 4.3.3 数据选取与参数估计结果 |
| 4.4 基于MI-TVP-SV-VAR模型的实证分析 |
| 4.4.1 中国资本账户开放对货币政策的影响 |
| 4.4.2 中国资本账户开放对汇率的影响 |
| 4.4.3 货币政策与汇率选择的联动效应 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 中国资本账户开放的增长效应分析 |
| 5.1 资本账户开放增长效应的研究进展 |
| 5.1.1 资本账户开放与经济增长关系研究 |
| 5.1.2 金融发展与经济增长关系研究 |
| 5.1.3 资本账户开放与金融发展关系研究 |
| 5.2 资本账户开放增长效应的理论分析 |
| 5.2.1 直接投资开放的影响 |
| 5.2.2 非直接投资开放的影响 |
| 5.3 LT-TVPVAR模型构建、数据选取与参数估计结果 |
| 5.3.1 LT-TVPVAR模型基本结构 |
| 5.3.2 模型估计和抽样过程 |
| 5.3.3 数据选取与参数估计结果 |
| 5.4 中国资本账户开放增长效应的实证分析 |
| 5.4.1 中国资本账户开放对经济增长的时变影响 |
| 5.4.2 金融发展对经济增长的时变影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 短期跨境资本流动的多因素冲击效应 |
| 6.1 短期跨境资本流动影响因素的相关研究进展 |
| 6.2 短期资本流动多因素冲击的理论推演 |
| 6.3 TVP-SV-VAR模型、数据选取与参数估计结果 |
| 6.3.1 TVP-SV-VAR模型建模机理 |
| 6.3.2 TVP-SV-VAR模型参数估计过程 |
| 6.3.3 数据选取与处理 |
| 6.4 短期跨境资本流动的多因素冲击效应 |
| 6.4.1 短期跨境资本流动的汇率冲击 |
| 6.4.2 短期资本流动的利率冲击 |
| 6.4.3 短期资本流动的资产价格冲击 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 跨境资本流动、金融稳定与经济波动 |
| 7.1 跨境资本流动、金融稳定与经济波动的研究脉络 |
| 7.1.1 跨境资本流动与金融稳定的研究进展 |
| 7.1.2 跨境资本流动与经济波动的研究进展 |
| 7.2 金融稳定状态指数测算的文献述评 |
| 7.3 TVP-FAVAR模型、变量说明及数据处理 |
| 7.3.1 TVP-FAVAR模型简述 |
| 7.3.2 TVP-FAVAR模型估计 |
| 7.3.3 变量选取、数据处理与中国金融稳定指数态势 |
| 7.4 跨境资本流动、金融稳定与经济波动的动态分析 |
| 7.4.1 跨境资本流动对金融稳定的影响动态 |
| 7.4.2 跨境资本流动对经济发展的影响动态 |
| 7.4.3 跨境资本流动对商品价格的影响动态 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论 |
| 中文参考文献 |
| 英文参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
| 致谢 |
（4）政策不确定性、跨境资本流动与金融周期波动（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究内容、思路与方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.2.3 研究方法 |
| 1.3 研究创新、不足与展望 |
| 1.3.1 研究创新 |
| 1.3.2 研究不足 |
| 1.3.3 研究展望 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 政策不确定性及其测度 |
| 2.1.2 跨境资本流动及其测算 |
| 2.1.3 金融周期及其指标合成 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 不确定性经济溢出效应的传导机制 |
| 2.2.2 跨境资本流动多重动因的传导机制 |
| 2.2.3 金融实体经济内生联动的传导机制 |
| 2.2.4 理论整合 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 政策不确定性对跨境资本流动的溢出 |
| 2.3.2 跨境资本流动对金融周期波动的冲击 |
| 2.3.3 货币政策对金融周期运行的有效调控 |
| 2.3.4 文献述评 |
| 第3章 现状分析与经验初探 |
| 3.1 政策不确定性测度及溢出效应分析 |
| 3.1.1 政策不确定性的测度方法 |
| 3.1.2 政策不确定性的历史走势 |
| 3.1.3 政策不确定性的溢出效应 |
| 3.2 跨境资本流动测算及驱动因素分析 |
| 3.2.1 跨境资本流动的测算方法 |
| 3.2.2 跨境资本流动的历史走势 |
| 3.2.3 跨境资本流动的驱动因素 |
| 3.3 金融周期指标合成及经济联动分析 |
| 3.3.1 金融周期波动的指标合成 |
| 3.3.2 金融周期波动的历史走势 |
| 3.3.3 金融周期波动的经济联动 |
| 3.4 传导路径的中介效应检验 |
| 3.4.1 传导路径的中介效应模型构建 |
| 3.4.2 基于全球视角的中介效应检验 |
| 3.4.3 基于中国视角的中介效应检验 |
| 第4章 政策不确定性对跨境资本流动的溢出 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 政策不确定性对跨境资本流动的溢出:理论分析 |
| 4.2.1 政策不确定性对驱动因素的溢出 |
| 4.2.2 驱动因素对跨境资本流动的溢出 |
| 4.3 政策不确定性对跨境资本流动的溢出:经验分析 |
| 4.3.1 基于全球视角的地区异质特征 |
| 4.3.2 基于中国视角的时变调整特征 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 跨境资本流动对金融周期波动的冲击 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 跨境资本流动对金融周期波动的冲击:理论分析 |
| 5.2.1 信贷总量传导机制 |
| 5.2.2 房地产价格传导机制 |
| 5.3 跨境资本流动对金融周期波动的冲击:经验分析 |
| 5.3.1 基于全球视角的地区异质特征 |
| 5.3.2 基于中国视角的时变调整特征 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 货币政策对金融周期运行的有效调控 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 货币政策对金融周期运行的有效调控:规范分析 |
| 6.2.1 拓展的货币政策调控规则模型 |
| 6.2.2 货币政策调控规则的数值模拟 |
| 6.3 货币政策对金融周期运行的有效调控: 实证分析 |
| 6.3.1 基于全球视角的地区异质特征 |
| 6.3.2 基于中国视角的时变调整特征 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 研究结论与政策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 平抑经济政策不确定性 |
| 7.2.2 完善资本流动监管体系 |
| 7.2.3 维持金融周期平稳运行 |
| 7.2.4 健全货币政策调控框架 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 后记 |
（5）新时代中国货币政策中介目标转型问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 abstract 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 概念界定、研究框架和方法 |
| 1.3.1 概念界定 |
| 1.3.2 研究内容和框架 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 结构安排和主要创新及不足 |
| 1.4.1 文章结构安排 |
| 1.4.2 主要创新 |
| 1.4.3 本文的不足 第2章 理论基础和文献综述 |
| 2.1 货币相关理论基础 |
| 2.1.1 马克思货币本质理论 |
| 2.1.2 货币供给理论 |
| 2.1.3 古典货币数量论 |
| 2.1.4 凯恩斯货币需求理论及其发展 |
| 2.1.5 货币学派的货币需求理论 |
| 2.1.6 现代货币理论 |
| 2.2 货币政策理论基础 |
| 2.2.1 货币政策目标体系、政策工具与传导机制 |
| 2.2.2 价格型货币政策与泰勒规则 |
| 2.2.3 数量型货币政策与麦科勒姆规则 |
| 2.2.4 量价混合型货币政策规则 |
| 2.3 相关文献综述 |
| 2.3.1 货币政策目标体系的研究 |
| 2.3.2 货币政策传导渠道的研究 |
| 2.3.3 货币政策调控效果的研究 |
| 2.3.4 对现有文献的评价 第3章 货币政策调控及转型的国内外实践 |
| 3.1 美联储的货币政策实践 |
| 3.1.1 美国的货币政策传导机制 |
| 3.1.2 美国的价格型和数量型中介目标对比 |
| 3.1.3 2008 年金融危机以来的非常规货币政策 |
| 3.2 日本的货币政策实践 |
| 3.2.1 日本的货币政策传导机制 |
| 3.2.2 日本的价格型和数量型中介目标对比 |
| 3.2.3 日本的非常规货币政策实践 |
| 3.3 欧元区和英国的货币政策实践 |
| 3.3.1 欧元区和英国的货币政策传导机制 |
| 3.3.2 欧元区的价格型和数量型中介目标对比 |
| 3.3.3 英国的价格型和数量型中介目标对比 |
| 3.4 中国的货币政策实践 |
| 3.4.1 中国货币政策调控的历史变迁 |
| 3.4.2 中国货币政策目标体系 |
| 3.4.3 中国货币政策工具及操作 |
| 3.4.4 中国货币政策传导机制 |
| 3.5 本章小结 第4章 中国货币政策调控量价转型的DSGE理论模拟 |
| 4.1 包含双粘性的新凯恩斯DSGE模型构建 |
| 4.1.1 家庭部门 |
| 4.1.2 最终产品生产厂商 |
| 4.1.3 中间产品生产厂商 |
| 4.1.4 中央银行货币政策 |
| 4.1.5 市场出清 |
| 4.2 参数校准和先验分布设定 |
| 4.3 价格型和数量型货币政策调控效果模拟 |
| 4.3.1 价格型货币政策调控效果 |
| 4.3.2 数量型货币政策调控效果 |
| 4.3.3 量价调控效果对比 |
| 4.4 本章小结 第5章 中国货币政策调控量价对比的实证研究 |
| 5.1 SV-TVP-VAR模型 |
| 5.2 货币政策量价调控对实体经济指标影响的实证研究 |
| 5.2.1 数据处理和模型估计结果 |
| 5.2.2 价格型货币政策调控效果的时变脉冲响应分析 |
| 5.2.3 数量型货币政策调控效果的时变脉冲响应分析 |
| 5.3 货币政策量价调控对资产价格影响的实证研究 |
| 5.3.1 中国资产价格运行的典型特征 |
| 5.3.2 数据和实证结果 |
| 5.3.3 价格型和数量型货币政策对股票价格的调控效果分析 |
| 5.3.4 价格型和数量型货币政策对房地产价格的调控效果分析 |
| 5.4 货币政策量价调控对汇率影响的实证研究 |
| 5.4.1 中国汇率制度变迁和运行趋势 |
| 5.4.2 变量、数据和估计结果 |
| 5.4.3 价格型和数量型货币政策对汇率的调控效果分析 |
| 5.5 本章小结 第6章 中国货币政策调控量价转型的内在逻辑分析 |
| 6.1 价格型和数量型货币政策的适用条件 |
| 6.2 货币创造渠道变迁对货币政策转型的影响 |
| 6.2.1 中国货币创造渠道的结构分解 |
| 6.2.2 货币创造渠道变迁的影响 |
| 6.3 金融深化和金融创新对货币政策转型的影响 |
| 6.3.1 金融深化的影响 |
| 6.3.2 金融创新的影响 |
| 6.4 本章小结 第7章 利率双轨制、利率市场化与利率转轨政策研究 |
| 7.1 中国利率市场化进程与利率双轨制特征 |
| 7.1.1 利率市场化进程 |
| 7.1.2 利率双轨制特征 |
| 7.2 计划轨和市场轨利率调控的实证研究 |
| 7.2.1 马尔科夫区制转移模型 |
| 7.2.2 变量、数据和经济周期运行区制划分结果 |
| 7.2.3 不同区制下计划轨和市场轨利率调控的脉冲响应分析 |
| 7.3 利率市场化面临的问题和利率转轨政策分析 |
| 7.4 本章小结 结论和政策建议 参考文献 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 致谢 |
（6）利率市场化、资产价格波动与银行业系统性风险（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究目的与意义 |
| (一)研究目的 |
| (二)研究意义 |
| 三、研究思路与方法 |
| (一)研究思路 |
| (二)研究方法 |
| 四、研究内容 |
| 五、研究的创新点 |
| 第二章 文献综述与理论基础 |
| 一、文献综述 |
| (一)利率市场化对银行业系统性风险的影响研究 |
| (二)利率市场化对资产价格波动的影响研究 |
| (三)资产价格波动对银行业系统性风险的影响研究 |
| (四)文献评述 |
| 二、理论基础 |
| (一)利率市场化相关理论 |
| (二)资产价格波动相关理论 |
| (三)系统性风险相关理论 |
| 第三章 理论分析与研究假设 |
| 一、利率市场化对银行业系统性风险的传导机制 |
| (一)利率风险途径 |
| (二)信用风险途径 |
| (三)流动性风险途径 |
| 二、利率市场化对资产价格波动的传导机制 |
| (一)利率市场化对股票市场价格波动的传导分析 |
| (二)利率市场化对房地产市场价格波动的传导分析 |
| 三、资产价格波动对银行业系统性风险的传导机制 |
| (一)流动性-信用路径 |
| (二)抵押品价值-信贷路径 |
| (三)资本金-信贷路径 |
| 第四章 指标选取与模型建立 |
| 一、变量选择与数据处理 |
| (一)利率市场化 |
| (二)资产价格波动 |
| (三)银行业系统性风险 |
| 二、模型与方法 |
| (一)构建SVAR模型 |
| (二)SVAR模型的识别 |
| 第五章 实证分析 |
| 一、变量与模型检验 |
| (一)平稳性检验 |
| (二)滞后阶数检验 |
| (三)协整检验 |
| 二、脉冲响应函数分析 |
| (一)利率市场化对银行业系统性风险的影响 |
| (二)利率市场化对资产价格波动的影响 |
| (三)资产价格波动对银行业系统性风险的影响 |
| 三、方差分解 |
| 第六章 结论与政策建议 |
| 一、研究结论 |
| 二、政策建议 |
| (一)提升利率定价能力,推进数据精细化管理 |
| (二)完善资产市场预警,建立长期调控体系 |
| (三)完善货币政策运行机制,加强宏观审慎监管 |
| 三、研究不足与展望 |
| (一)研究不足 |
| (二)研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 致谢 |
（7）未预期利率变动对股票市场影响的非对称性研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 本文创新点 |
| 1.6 技术路线图 |
| 2 国内外文献综述 |
| 2.1 利率与股市的关系研究 |
| 2.2 未预期的货币政策分解研究 |
| 2.3 货币政策对股票市场影响的非对称性方法研究 |
| 2.4 文献评述 |
| 3 利率调整对股票价格影响的传导机制 |
| 3.1 利率调整对股票价格的影响机理 |
| 3.2 预期的利率对股票价格的影响 |
| 3.3 货币政策对股票市场影响的非对称性研究 |
| 4 预期和未预期利率分解 |
| 4.1 利率变量的选取 |
| 4.2 样本选取和处理 |
| 4.3 ARIMA模型介绍 |
| 4.4 未预期利率的预测和分解 |
| 5 未预期视角下利率变动对股价影响的国别差异研究 |
| 5.1 模型构建 |
| 5.2 未预期视角下利率变动对中国股票市场的影响 |
| 5.3 未预期视角下利率变动对美国股票市场的影响 |
| 5.4 非对称性实证研究结果 |
| 5.5 中美两国股票市场差异性分析 |
| 6 研究结论及政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 论文不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（8）我国股票价格与房地产价格动态相关关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.4 论文框架结构 |
| 1.5 本文的创新点与不足 |
| 第二章 股票价格与房地产价格动态相关关系理论 |
| 2.1 投资组合理论 |
| 2.2 财富效应理论 |
| 2.3 信贷扩张效应理论 |
| 2.4 挤出效应理论 |
| 第三章 我国股票价格与房地产价格的相关性分析 |
| 3.1 我国股票市场与房地产市场发展现状分析 |
| 3.1.1 我国股票市场的发展与现状 |
| 3.1.2 我国房地产市场的发展与现状 |
| 3.2 我国股票价格与房地产价格相关性变化的影响因素 |
| 3.2.1 宏观经济影响因素 |
| 3.2.2 市场影响因素 |
| 3.2.3 外部影响因素 |
| 第四章 实证计量研究的数据处理与模型构建 |
| 4.1 数据选取与来源 |
| 4.2 数据的描述性统计 |
| 4.3 平稳性检验 |
| 4.4 序列异方差检验 |
| 4.5 构建DCC-GARCH模型 |
| 第五章 我国股票价格与房地产价格动态相关关系的实证分析 |
| 5.1 Granger因果关系检验 |
| 5.2 DCC-GARCH模型的参数估计 |
| 5.3 DCC动态相关系数影响因素的回归分析 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 本文研究结论 |
| 6.2 相关对策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）中国农业银行利率风险压力测试研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究方法与内容 |
| 1.3 文献综述 |
| 第2章 中国农业银行利率风险理论与现状分析 |
| 2.1 利率风险分类与度量方法 |
| 2.2 利率影响关系理论 |
| 2.3 中国农业银行利率风险现状分析 |
| 第3章 中国农业银行利率风险压力测试实证分析 |
| 3.1 中国农业银行利率风险压力测试模型 |
| 3.2 MSVAR模型检验 |
| 3.3 MSVAR模型实证结果分析 |
| 3.4 利率风险压力测试结果分析 |
| 第4章 中国农业银行利率风险防范措施 |
| 4.1 改进利率风险度量方法 |
| 4.2 完善利率风险压力测试场景 |
| 4.3 构建利率风险管理体系 |
| 4.4 培养利率风险意识 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）中国商业银行利率衍生品风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献综评 |
| 1.3 研究的基本思路与方法 |
| 1.3.1 研究的基本思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究对象的界定 |
| 1.5 创新与不足 |
| 1.5.1 创新之处 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 商业银行利率衍生品风险管理模型及方法 |
| 2.1 VaR和CVaR风险度量模型及估计方法 |
| 2.1.1 VaR和CVaR风险度量模型 |
| 2.1.2 VaR和CVaR模型的估计方法 |
| 2.2 矢量自回归模型 |
| 2.3 利率衍生品定价模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 商业银行利率衍生品的发展与管理问题分析 |
| 3.1 利率衍生品的概念、分类、特点及功能 |
| 3.1.1 利率衍生品概念 |
| 3.1.2 利率衍生品分类及特点 |
| 3.1.3 利率衍生品的功能 |
| 3.2 国外利率衍生品的发展与管理经验启示 |
| 3.2.1 国外利率衍生品的发展 |
| 3.2.2 管理经验启示 |
| 3.3 国内利率衍生品的发展与问题分析 |
| 3.3.1 利率衍生品的发展 |
| 3.3.2 商业银行利率衍生品风险管理现状 |
| 3.3.3 问题分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 商业银行利率衍生品风险管理的理论分析 |
| 4.1 商业银行利率衍生品风险及其成因分析 |
| 4.1.1 利率衍生品风险种类及特点 |
| 4.1.2 利率衍生品风险成因分析 |
| 4.2 商业银行利率衍生品风险的一般传导路径 |
| 4.3 商业银行利率衍生品风险的识别与防范 |
| 4.3.1 风险识别 |
| 4.3.2 风险估测 |
| 4.3.3 风险评价和管理 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 利率衍生品市场性VaR和CVaR风险实证分析 |
| 5.1 模型及风险估计方法选取 |
| 5.2 样本选取与数据处理 |
| 5.3 VaR和CVaR风险计量模型构建 |
| 5.4 实证结果呈现及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 CVaR风险对商业银行股票收益率溢出效应的实证分析 |
| 6.1 模型及拟合方法选取 |
| 6.2 样本选取与数据处理 |
| 6.3 矢量自回归模型构建 |
| 6.4 实证结果呈现及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论、对策与研究展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 对策 |
| 7.3 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
四、股票价格和利率相关关系的实证分析（论文参考文献）
- [1]互联网金融对社会融资结构变迁的作用机制研究 ——基于银行贷款视角[D]. 滕超. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]资产价格与系统性金融风险：影响机制及其监控研究[D]. 刘骏斌. 东南大学, 2020(02)
- [3]中国资本账户开放与跨境资本流动的经济影响 ——理论分析和计量研究[D]. 李博瑞. 吉林大学, 2020(08)
- [4]政策不确定性、跨境资本流动与金融周期波动[D]. 石振宇. 天津财经大学, 2020(06)
- [5]新时代中国货币政策中介目标转型问题研究[D]. 王冰冰. 吉林大学, 2020(08)
- [6]利率市场化、资产价格波动与银行业系统性风险[D]. 王琪. 安徽大学, 2020(07)
- [7]未预期利率变动对股票市场影响的非对称性研究[D]. 王辛梦. 中国矿业大学, 2020(01)
- [8]我国股票价格与房地产价格动态相关关系研究[D]. 冯子肖. 内蒙古大学, 2020(01)
- [9]中国农业银行利率风险压力测试研究[D]. 郭升刚. 吉林大学, 2020(08)
- [10]中国商业银行利率衍生品风险管理研究[D]. 周威皓. 辽宁大学, 2019(12)