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貨幣價值波動、財富分配差距擴大與系統性金融風險
  • 貨幣價值波動、財富分配差距擴大與系統性金融風險

  • 主辦單位:西安交通大學

    期刊級別:核心級期刊

  • 國內刊號:CN:22-1232/F

    國際刊號:ISSN:1005-2674

  • 發表周期:月刊

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摘要:選取我國1990-2018年的數據為樣本,運用結構向量自回歸模型(SVAR)對隨機變量進行脈沖分析和方差分解分析。結果顯示:貨幣價值波動初期導致系統性金融風險增加,對財富分配差距擴大的影響滯后。財富分配差距擴大初期對導致系統性金融風險影響較小,隨后增加;貨幣價值波動對系統性金融風險的影響較大,并導致財富分配差距擴大。   關鍵詞:貨幣價值波動;財富分配差距擴大;系統性金融風險   中圖分類號:F830文獻標識碼:A文章編號:1003-7217(2020)01-0034-07   《現代金融》(月刊)創刊于1983年,由江蘇省農村金融學會主辦。主要欄目有:卷首語、行長論壇、專家視野、理論探討、工作研究、經營之道、調研專利、一線傳真等。榮獲江蘇省一級期刊、北大2004版核心期刊。   一、引言   所謂系統性金融風險是整個金融系統遭受損失的可能性,它是介于金融安全和不安全的一種運行狀態,其結果可能引發金融危機[1]。鑒于系統性金融風險的危害,各國政府已意識到加強對系統性金融風險的監管的重要性。面對系統性金融風險監管這一世界性難題,我國政府明確提出要加強金融風險監管,避免宏觀經濟異常波動,守住不發生系統性金融風險的底線。   但隨著經濟全球化發展,世界各國面臨外部環境不確定性增加,經濟金融系統內在矛盾突出等問題,使得金融系統的內在擾動和受外部沖擊的可能性有所增加。各國政府為維持經濟金融系統的穩定,采取相應宏觀調控措施,以降低系統性金融風險。然而,當前系統性金融風險爆發的頻率并沒有下降,這意味著當前監管當局對系統性金融風險監管的有效性不足,存在缺陷。究其原因是對系統性金融風險的形成原因把握不夠深入、全面,還有一些關鍵的風險因素未被我們注意到。其中貨幣作為經濟金融系統的核心,成為一種特殊的資源。貨幣價值決定了其配置效率,貨幣價值的波動可能加劇資源錯配,影響金融穩定。   貨幣價值波動如何影響系統性金融風險,理論界早已開展研究。主流觀點有兩個:一是流動性沖擊。孫琪(2018)認為由于經濟政策的不確定性,通過市場波動和融資流動性等渠道會增加我國銀行業系統性風險[2]。朱睿博(2017)認為市場波動從融資流動性和證券價格變化兩個途徑影響市場流動性,而市場流動性不足將導致金融風險產生[3]。吳衛星等(2015)研究發現,銀行等金融機構之間融資流動性不足會增加系統性風險,反過來系統性風險增加會進一步加大融資流動性枯竭[4]。BoudtK(2017)認為可轉債市場的流動性隨經濟環境的變化而變化,當市場流動性急劇增加或下降,可能導致金融市場大幅波動,進而加大系統性金融風險[5]。AntonakakisN(2013)認為在證券市場上資金流動性和市場流動性之間的聯動效應極易影響金融風險[6]。AllenL(2012)研究發現,實體經濟的衰退可能導致企業破產,從而出現債務違約,導致關聯銀行資產惡化,影響銀行流動性;流動性通過兩個放大機制產生金融風險,即通過資產負債表的放大效應和市場不確定性導致流動性需求不斷變化的動態機制[7]。二是資產價格波動。徐加根等(2018)通過構建一個多部門DSGE模型,認為房價和股價的波動顯著影響宏觀經濟變量,即影響宏觀經濟穩定[8]。Bernankeh和Gertler(2008)認為資產價格的波動會增加金融系統中違約行為,其中銀行最容易因企業違約而遭受損失,而銀行受資本金的約束,會縮減信貸規模,可能導致資產價格泡沫破裂,影響系統性金融風險[9]。Brunnermeier(2012)等認為資產價格波動會影響抵押品價格變化,進而通過對信貸的渠道產生系統性金融風險[10]。Shin(2016)探討了資產價格變動對銀行和非銀行類機構資本金的影響,進而分析了資產價格變動通過信貸渠道影響系統性金融風險[11]。孔慶龍等(2008)從個體銀行、銀行系統、金融安全網三個層次構建模型,探討了在不同環境下資產價格波動與系統性金融風險生成之間的機理[12]。   然而,當前關于貨幣價值波動對系統性金融風險的影響機制主要集中在流動性沖擊和資產價格波動等方面,更多地強調其內生性,對實體經濟通過反饋機理影響金融系統的機制研究較少。其中忽視了貨幣價值波動通過財富分配機制對系統性金融風險的影響。為此,本文從經濟理論分析貨幣價值波動對財富分配的影響,進一步探討隨著財富不斷集中,其如何影響金融系統的脆弱性和穩定性。   二、貨幣價值波動導致財富分配差距擴大的途徑   為探討貨幣價值不穩定對財富分配的影響,應從參與分配的主體、債權債務關系以及貨幣差異傳導過程三個角度來分析。   從參與財富分配的主體來看,可以將財富分配的主體分為投資者、企業家和勞動者三個階層(當然這些階層彼此會有重疊)。就投資者來說,是通過讓渡財產的管理權在未來某一時期獲取一定的收益。這里的財產和收益都是以貨幣計量的,當投資結束時,用貨幣表示的財產和收益的真實價值會隨貨幣價值的變動而變化。當貨幣大幅貶值時,投資者所有財富的實際價值會大幅減少。就企業家來說,在貨幣貶值時期,通常價格上漲,對企業有利,會促進生產。由于部分生產成本滯后于價格上漲,此時的貨幣定額支出,所占營業額中的比例較之前會減少。同時,企業在生產產品賣出之前,必須先買進原材料,而價格上漲,也會使企業利潤增加。除此之外,由于原有債權債務關系,貨幣價值的波動導致債權債務利益的分配。由于貨幣貶值導致實際利率低于名義利率,變相減輕了有債務關系企業的債務負擔。也就說,企業可以通過貨幣貶值獲取大大超過正常利潤的利潤。反之,貨幣升值,導致價格下降,此時企業會減少存貨,迫使收縮產能,企業利潤減少。就勞動者來說,其主要收入是工資,工資的變動往往滯后于價格的變化,因此,勞動者工資收入的購買力在貨幣貶值時期下降。反過來,貨幣升值,容易帶來通貨緊縮,引發經濟蕭條。在經濟蕭條期,通常勞動者工資收入減少,甚至失業。總之,在財富分配過程中,各階層獲取收益的條件會因貨幣價值的變化而改變,貨幣的貶值和升值都有不利的一面。貨幣的貶值對貨幣持有者不利;貨幣的升值會限制企業的生產,導致失業增加,對企業和勞動者而言都會產生負面效應。   從債權債務關系來看,貨幣作為財富的象征,由于貨幣價值的不穩定對商品和勞務的影響隨時間的變化而不同,進而影響財富的重新分配。因為在債權債務合同簽訂時,往往以當時的價值標準為基礎。但如果貨幣貶值,購買力下降,債務人在到期償還債務時,只需向債權人償付合同約定的貨幣數量,此時,債權人得到只是名義上的貨幣金額,其實際購買力因貨幣貶值而下降,這樣導致債務人受益,債權人受損。反之,貨幣升值,則恰好相反。這一過程導致財富分配不公。同時也促使債權人為規避貨幣價值不穩定的風險而索求較高的利率。通常較高的利率對風險的補償結果是兩種:一是部分補償,二是過分補償。部分補償的結果仍然是債權人受損。過分補償意味著利率水平很高,使債務人負擔過重,不愿融資,不利于資本的積累,影響整個社會的福利。   從貨幣的差異傳導機制來看,新發行的貨幣總是以銀行為中心,逐步向外擴散到整個社會,也就是說貨幣的流通傳導不可能迅速均勻地流向所有人,其傳導過程存在差異。這種差異的傳導使社會財富重新分配。先獲得新發行貨幣的人可以買到更多的商品和服務,因為此時貨幣超發還沒有引起物價的上漲。隨著整個社會貨幣貶值引發物價的普遍上漲,處于貨幣傳導過程外圍的人,在收入沒有得到增加的情況下,貨幣購買力下降。正是貨幣這種差異傳導機制使較早獲得發行貨幣的人可以比較晚獲得貨幣的人得到更多的收益。   由此可見,貨幣價值的不穩定會對社會財富重新再分配,加速財富分配不公,使一部分人受損,另部分人收益,擴大社會貧富懸殊,促使財富分配差距擴大。   三、財富分配差距擴大對系統性金融風險的影響   歷史事實證明,在金融風險爆發之前,通常都存在一個不穩定因素,即財富分配差距擴大。   從宏觀經濟層面來看,財富分配差距擴大會導致經濟衰退。凱恩斯認為擁有財富數量較多的人通常具有較高的儲蓄傾向,財富分配差距過大,大部分財富分配差距擴大在少數人手中會導致儲蓄增加。而儲蓄增加,消費就相應減少,即導致總需求下降,美國在20世紀20年代的儲蓄隨著財富分配差距擴大程度提高而增加。隨后理論界對財富分配差距擴大影響系統性金融風險也形成了共識,雖然儲蓄增加,即總需求下降不是十分劇烈時,難以形成災難性的經濟危機,但它可能會引發系統性金融風險。因為財富分配差距擴大會引起居民儲蓄增加,儲蓄增加會使得消費需求減少,企業庫存增加,產出減少,進而導致經濟增長速度下降。當勞動力增長與經濟增長不相匹配時,勞動力的供給遠超過其需求時,失業率開始大幅上升,經濟出現衰退。伴隨經濟衰退的是總需求持續的下降,企業運營環境不斷惡化,企業破產倒閉數量攀升,銀行壞賬率將會提高,隨后對市場信心不足,改變預期,收縮信貸,經濟環境進一步惡化。作為實體經濟晴雨表的證券市場也將受到嚴重沖擊,出現劇烈波動,這都會影響整個金融系統的安全性。   從信貸擴張來看,財富分配差距擴大導致信貸擴張。財富分配差距擴大通常會出現以下情況:一是絕大多數財富被少數人占有,擁有財富數量較少的人大幅增加。由于財富較少的人在生存發展過程中借貸的意愿較強,在社會中相對富裕的群體,為實現資產的保值增值,會傾向于投資,在投資過程中難免要為投資進行融資,無論是債權還是股權融資,其結果都是信貸不斷擴張,以致整個社會信貸需求增加。因為信貸的出現通常由于經濟系統中儲蓄與投資不對應。對財富富有群體來說,隨著財富的不斷增加,投資需求也會相應增加,由于其良好的信用基礎,更容易獲得銀行等金融機構的授信。同時,由于投資對消費的擠出效應,會抑制有效需求的增加。按照凱恩斯的有效需求理論,有效需求不足容易觸發系統性金融風險。為此政府為刺激需求,擴大消費,保持經濟持續增長,會不斷擴張信貸。其中關鍵在于刺激財富收入水平較低群體的需求,加上資本逐利性,銀行等金融機構可以不斷進行金融創新,貸款給窮人,以維持或提高他們的消費水平,典型的是美國的次級貸。在歷史上,無論是發達經濟體還是發展中國家都曾采用這種方式來刺激消費,擴大需求。其結果往往能掩蓋貧富差距,拉動經濟增長。但由此帶來的危害也是有目共睹。二是在所有借貸人中,由于大多數人擁有的財富較少,其信貸質量隨著財富分配差距擴大而不斷下降。在信用質量普遍下降的過程中,銀行面臨的放貸風險隨之上升。也就是說,隨財富不斷集中,銀行的不良貸款數量會逐漸增加,銀行潛在的系統性風險也不斷提高。   從投資角度來看,財富分配差距擴大程度越高,投機性投資增加。因為財富越多的人對風險厭惡增加,占有財富較少的大多數人偏好風險。同時,出現這種投機性投資還有一個重要的前提就是人們手上有多余閑置的資金。只有財富分配差距不斷擴大,才會出現多余的閑置資金。換而言之,財富分配差距擴大是產生投機性投資的前提條件。也就是說,隨著財富分配差距擴大,擁有財富較少的大多數人追求短時間內獲取收益的需求增加,即投機性投資增加。這就意味著投資者購買資產或產品是為了博取價格差,而不是為了生產性目的。當部分投資者通過投機性投資獲取利潤時,將產生巨大的羊群效應,其他人也會效仿,這容易出現非理性投資。正如金德爾伯格所指出的那樣,當從事投機性投資活動的人不斷增加時,在從眾心理和高額利潤的誘導下,通常會把不參與投機性活動的投資者吸引進來,投資的標的也從初級產品逐漸轉換為脫離實際價值的虛幻產品,這使得正常合理的投資行為變成狂熱的非理性行為。在這種不健康投資環境中,風險投資無法得到補償,容易出現投資泡沫,泡沫一旦破滅,就會引發系統性金融風險。   總之,財富分配差距擴大,累積到一定程度時,會使社會總需求不斷萎縮,導致生產與需求脫節,經濟衰退,過度舉債的可能性大大增加,信用快速膨脹,進而影響銀行資產質量,為系統性金融風險的爆發提供了土壤。   四、基于SVAR模型的實證分析   貨幣價值波動會通過資產價格波動和財富分配差距擴大機制影響國家經濟系統。不論是發達國家還是發展中國家,歷史上任意貨幣形態,其價值大幅波動都是產生系統性金融風險的關鍵因素。為驗證上述理論分析,選取我國數據考察貨幣價值波動影響資產價格波動和財富分配差距擴大,進而引發系統性金融風險的過程。   (一)研究思路   首先,通過格蘭杰(Granger)因果檢驗分析系統性金融風險、貨幣價值波動、資產價格波動、財富分配差距擴大之間的關系。然后,在格蘭杰因果檢驗的基礎上,利用結構向量自回歸模型(SVAR)分析系統性金融風險、貨幣價值波動、資產價格波動、財富分配差距擴大之間的相關關系。   在進行格蘭杰因果檢驗和SVAR分析之前,需對原始數據進行描述性分析和平穩性檢驗,以保證各個變量都是平穩的,不出現偽回歸。其次,進行格蘭杰因果檢驗,并對各個變量進行數據描述,以便進一步量化分析。最后利用向量自回歸模型對隨機變量進行脈沖分析和方差分解分析。   (二)數據選取   貨幣價值波動用貨幣價值的波動率(hb)來度量,貨幣價值的波動率由貨幣價值的變化率殘差絕對值開方來表示。根據貨幣價值的定義,貨幣價值的變化率為經濟增長速度與廣義貨幣存量(M2)增長速度的差,其殘差根據ARIMA模型計算得到。其中經濟增長速度用我國第i年GDP的增長率表示和廣義貨幣存量增長速度用M2第i年增長率來表示,數據來源于世界銀行數據庫。資產價格用中國S&P股票指數(gp),其中中國S&P股票指數來源于世界銀行數據庫。財富分配差距擴大用個人凈財富前10%人口所擁有的財富與剩余90%人口所占財富的比值(cf)來表示,數據來源WID數據庫。用金融壓力指數(yl)來衡量系統性金融風險,數據來源中國人民銀行金融穩定局。樣本數據選取我國1990-2018年的數據進行分析。在實證研究時為降低異方差的影響,對原始數據取對數,得到新的變量分別為lnhb、lngp、lncf、lnyl。   (三)平穩性檢驗   為了提高平穩性檢驗的有效性,運用ADF檢驗和PP檢驗兩種檢驗方法對相關變量lnhb、lngp、lncf、lnyl進行平穩性檢驗,檢驗結果如表1,在ADF檢驗下變量水平值都沒有通過平穩性檢驗,PP檢驗下變量lnhb和lnyl的水平值通過了平穩性檢驗,其他兩個變量沒有通過檢驗,是非平穩的。像這種情況是視為平穩過程還是單位根過程,在目前文獻中沒有共識。為此,對變量lnhb、lngp、lncf、lnyl的一階差分的平穩性進行檢驗。在ADF檢驗和PP檢驗結果中,除變量lncf的一階差分在5%的顯著水平下通過平穩性檢驗之外,其他變量的一階差分在1%的顯著水平上通過平穩性檢驗。   (四)Granger因果關系檢驗   根據上述理論分析,貨幣價值波動、資產價格波動、財富分配差距擴大以及系統性金融風險存在相關關系,但是否存在因果關系還需進一步檢驗。為驗證這些變量之間的因果關系,需進行Granger因果關系檢驗,檢驗結果如表2。   表2顯示,在以dlny1和dlncf為被解釋變量的方程中,檢驗變量系數都不顯著,意味著其他變量都不是系統性金融風險的格蘭杰原因,類似的其他變量也不是財富分配差距擴大的格蘭杰原因。在以dlngp為被解釋變量的方程中,檢驗變量dlnyl和dlnhb系數顯著性,其卡方統計量分別為14.994和10.745,相應的p值分別為0.001和0.005,所以,認為系統性金融風險和貨幣價值波動是資產價格波動的格蘭杰原因,而檢驗變量dlncf的系數不顯著,所以財富分配差距擴大不是資產價格波動的格蘭杰原因。在以dlnhb為被解釋變量的方程中,檢驗變量dlncf系數顯著性,其卡方統計量為9.7921,相應的p值為0.007,所以,認為財富分配差距擴大是貨幣價值波動的格蘭杰原因,而其他檢驗變量的系數不顯著,所以,不是貨幣價值波動的格蘭杰原因。   從上述分析可以看出,系統性金融風險與貨幣價值的波動是資產價格變動的原因,財富分配差距擴大也是貨幣價值波動的原因,這是符合實際情況的。系統性金融風險的累積往往伴隨著資產價格大幅上漲,系統性金融風險的爆發會促使投資者恐慌性拋售,導致資產價格下跌;而資產價格是用貨幣來表示的,貨幣價值的波動自然表現為價格的變化;財富分配差距擴大會影響投資與儲蓄,影響貨幣的需求,導致貨幣價值波動。但其他的假設沒有通過顯著性檢驗,如貨幣價值波動、財富分配差距擴大對系統性金融風險的作用有待進一步研究。   (五)SVAR模型估計   向量自回歸模型(VAR)只考慮了滯后期對本期向量的影響,忽視了本期向量之間的相互影響,這是不符合現實的。因為在現實經濟活動中同一向量指標當中的不同變量之間在同期存在相關性。VAR模型忽略了這個因素,于是,VAR模型在描述經濟變量之間的關系時存在局限性。但結構向量自回歸模型(SVAR)能有效彌補這一問題。   1.短期約束的設定。   經濟活動中的各個變量一定存在相關關系,從長期來看,變量之間的影響具有一定的隨機性。因此這里只考慮SVAR的短期約束。在進行短期約束設定時,一般從經濟理論或對簡化式VAR估計結果出發,來設定約束條件。常用的方法是利用喬利斯基分解的思路,定義矩陣A為上三角矩陣且對角線元素為1,矩陣B為對角矩陣,其中缺失值表示自由參數,沒有約束。   由于使用喬利斯基約束來識別SVAR,其估計結果與變量的約束順序有關。因此,在短期約束設定過程中,須根據變量之間的關系進行排序,變量的排序可以從理論上進行說明。   考慮到在短期內系統性金融風險發生,首先影響到的是資產價格波動和貨幣價值波動,對財富分配差距擴大的影響具有一定的滯后性,同時財富分配差距擴大對系統性金融風險、資產價格波動和貨幣價值波動的當期影響不明顯,因此,將財富分配差距擴大排在最后。通常系統性金融風險、資產價格波動和貨幣價值波動在時間上具有同步性。但當期系統性金融風險對資本市場和貨幣市場的影響具有一定的滯后性,所以將系統性金融風險排在最前面。相對于資產價格的變動,貨幣價值波動表現出一定的滯后性,所以將資產價格變動放到貨幣價值變動的前面。   2.確定VAR模型的滯后期。   由于樣本有限,滯后期太大會導致VAR系統的不穩定。根據stata13.1的運算結果,按照AIC準則和BIC準則,選擇滯后期都為4。   3.結構式識別。   使用對矩陣A和B的上述約束,估計SVAR模型,結果是所有的約束條件為恰好識別。   4.SVAR的脈沖響應分析和方差分解。   脈沖響應是從時間維度上看某一變量一個脈沖的沖擊對系統中其他變量各期的影響。方差分解是從變量的維度看,在同一時期引起某變量變化的因素有哪些。在SVAR估計后,考察其脈沖響應函數和預測誤差方差分解。   (1)SVAR的脈沖分析。各變量之間的脈沖分析結果如圖1。   如圖1可知,系統性金融風險初期導致資產價格和貨幣價值的下降,對財富分配差距擴大的影響不明顯。從反應速度來看,資產價格的反應最快,其次是貨幣價值;從持續的時間來看,資產價格波動在4期后逐步恢復,對貨幣價值的影響持續時間較長。   資產價格波動在初期引起貨幣價值下降,且反應較快,5期后受到的影響消失;資產價格波動初期導致系統性金融風險增加,反應較慢,短時間內得到了恢復;對財富分配差距擴大的影響不明顯。   貨幣價值波動初期對資產價格帶來了負向反應,即貨幣價值下降導致資產價格上升,在4期后恢復原來水平;貨幣價值波動初期導致系統性金融風險增加,到第2期影響基本消除;對財富分配差距擴大的影響滯后。   財富分配差距擴大初期導致資產價格上漲,貨幣價值下降,持續時間也較長;財富分配差距擴大初期對系統性金融風險的影響不明顯,1期開始上升,即導致系統性金融風險增加,隨后影響基本消除。   (2)SVAR的方差分解(見圖2)。   由圖2可知,對系統性金融風險來講,資產價格波動的影響最大,達到接近0.5的影響,其次是貨幣價值的影響,財富分配差距擴大的影響最小。   對資產價格波動來講,貨幣價值波動的影響最大,財富分配差距擴大的影響次之,系統性金融風險的影響最小,且滯后1期。   就貨幣價值波動來講,影響作用從大到小依次為資產價格波動、財富分配差距擴大和系統性金融風險,三個變量的影響相對較小,初期起作用的是財富分配差距擴大,資產價格波動和系統性金融風險都滯后1期。   對財富分配差距擴大來講,3個變量的作用都滯后,隨后影響最大的貨幣價值波動,其次是系統性金融風險,最后是資產價格波動。   五、結論與建議   貨幣價值的波動會產生財富分配效應,導致財富差距擴大。財富分配差距擴大則通過消費和投資渠道影響實體經濟發展,促使信貸擴張,為系統性金融風險爆發提供了土壤[13]。因為財富分配差距擴大會對金融系統產生外部沖擊,同時也會使金融系統產生內生擾動,導致金融系統運行失衡。因此,穩定貨幣價值,縮小財富分配差距是維持金融穩定的基礎。   從貨幣購買力角度來說,貨幣價值取決于廣義貨幣存量與社會總財富的數量。在現代信用貨幣體系中,貨幣既是交易的媒介,也是信用關系的體現。這兩個維度影響貨幣價值波動以及財富分配作用機制不同,產生的金融風險也不同,相應的預防措施也有差異。   從貨幣作為交易媒介來看,廣義貨幣存量中大量的儲蓄存款具有很強的流動性,貨幣貶值將導致大量儲蓄轉化為消費。在商品市場中,可能造成物價的普遍上漲,帶來通脹風險;在金融市場中,超額貨幣可能推動金融資產價格上漲,造成資產價格泡沫,影響金融系統穩定。為此,監管當局應根據實際經濟增長速度和貨幣市場情況,維持貨幣價值的穩定。同時應健全實際市場利率的形成機制,推行利率市場化,提供合意貨幣數量,以防止超額貨幣和貨幣短缺所產生的風險。這樣由市場來配置貨幣資源,提高資源配置效率,有利于縮小貨幣價值波動造成的財富分配差距,以保持經濟金融系統的穩定發展。   從貨幣作為信用關系來看,貨幣價值的波動影響融資成本,進而影響投資需求。一旦資本年度回報率比經濟增長速度更快,國民收入分配中,資本所有者所占份額持續增加,勞動所有分配的份額不斷減少,使得財富分配差距不斷擴大。因此,政府應改革完善收入分配制度,促進收入分配合理化。具體來說,政府圍繞全國經濟均衡發展,通過稅收政策調整、轉移支付和財政支出等方式,縮小區域經濟發展差距,避免部門和行業之間收入差距擴大。同時不斷建立健全的社會保障體系,以實現“橄欖型”的分配格局,以免財富趨向集中,影響金融系統穩定。同時投資需求旺盛所驅動形成的信用關系,通常伴隨利潤率較低,可能影響銀行的貸款質量,威脅銀行系統的安全。管理層也應將銀行列為重點監管對象,嚴格約束銀行信貸行為,控制銀行不良貸款率,并加強銀行資本充足率的監管督查,不斷完善銀行監管體系。   參考文獻:   [1]王國剛.防范系統性金融風險:新內涵、新機制和新對策[J].金融評論,2017(3):1-21.   [2]孫琪.經濟政策不確定性對系統性風險的影響機制研究[J].財會月刊,2018(9):155-162.   [3]朱睿博.市場波動與系統性風險——基于市場流動性集體枯竭的視角[J].財經問題研究,2017(2):13-18.   [4]吳衛星,蔣濤,吳錕.融資流動性與系統性風險——兼論市場機制能否在流動性危機中起到作用[J].經濟學動態,2015(3):62-72.   [5]BoudtK,PaulusECS,RosenthalDWR.Fundingliquidity,marketliquidityandTEDspread:Atwo-regimemodel[J].JournalofEmpiricalFinance,2017(43):143-158.   [6]AntonakakisN,ChatziantoniouI,FilisG.Dynamicco-movementsofstockmarketreturns,impliedvolatilityandpolicyuncertainty[J].EconomicsLetters,2013(1):87-92.   [7]AllenLT,GBali,YTang.Doessystemicriskinthefinancialsectorpredictfutureeconomicdownturns?[J].ReviewofFinancialStudies,2012(10):3000-3036.   [8]徐加根,羅晶,徐培文.房價與股價波動對宏觀經濟穩定的影響研究[J].華東經濟管理,2018(3):5-13.   [9]ClaudioBorio,PhilipLowe.Assetprices,financialandmonetarystability:Exploringthenexus[R].BISworkingpaper,2002,No.114.   [10]MKBrunnermeier,LHPedersen.Marketliquidityandfundingliquidity[R].NBERWorkingPaper,2007,No12939.   [11]HyanSongShin.Riskandliquidityinasystemcontext[R].BISWorkingPaper,2005,No.212.   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