中国宏观金融网络与风险:基于国家资产负债表数据的分析

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宏观经济部门之间通过资产负债关系相互连接,形成宏观金融网络,金融风险在部门内部和部门之间通过资产负债关联进行传染,使得最终损失被放大。本文运用投入产出分析中的网络矩阵方法构建了违约风险和流动性风险的传导模型,并提出了基于部门比较的系统重要性指数以及基于全局的宏观金融风险指数等量化标准。通过最新的国家资产负债表数据分析发现,2009年以来系统性风险出现上升趋势,其中金融部门的系统重要性最高,而居民和政府部门相对独立。政策模拟表明,清理僵尸企业会产生3.8倍的乘数效应,但同时也会优化宏观金融网络结构,降低系统性风险。鉴于系统性风险自2008年起快速上升,我们建议:要坚持结构性去杠杆方向;去杠杆的重点在于调整宏观金融网络结构;在去杠杆过程中谨防处置风险的风险。
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