金融市场的系统跳跃风险研究

There has been an extensive literature examining the systemic risk in the financial market which is the risk of the failure of a significant part of the financial system. We focus on an important form and component of systemic risk, i.e., systemic jump risk. Our research addresses two important questions: What drives the systemic jump risk? How systemic jump risk spillovers to the entire financial market? To answer the first question, we first employ the jump test proposed in recent literature to identify the likelihood of jumps in the index of Chinese banking sector. High frequency data on the index are used to estimate the likelihood of jumps. With the estimates of jump likelihood, we examine how systemic jump risk is related to various variables, including macroeconomic variables, banking sector variables and housing prices, and conditions of international financial markets. To answer the second question, we estimate the correlation and co-skewness between the banking sector index and market portfolios. We then examine how systemic jump risk spillovers to the entire financial market through the correlation and co-skewness. In particular, we perform both back testing and stress testing to investigate how systemic jump risk can arise under certain economic conditions and how it affects the risk of financial market. Our research provides new insights on the systemic risk in Chinese banking section with important implications for macro-prudential banking regulation in China.

现有许多文献研究了金融市场的系统风险，即大部分金融体系崩溃的风险。本项目的研究重点是系统风险的重要形式和组成部分，系统跳跃风险。我们提出两个问题：什么因素造成了系统跳跃风险？系统跳跃风险是怎样扩散到整个金融市场的？为回答第一个问题，我们首先使用最近文献提出的跳跃检验来识别中国股市银行业指数存在的跳跃并估计出跳跃发生的概率。基于估计出的跳跃发生概率，我们考察系统跳跃风险与各种经济变量之间的关系，包括宏观经济变量、银行业变量与房地产价格和国际金融市场变量等。为回答第二个问题，我们首先估计银行业指数与市场指数之间的相关性和协偏度。然后基于估计出的相关性和协偏度，我们考察系统跳跃风险如何扩散至整个金融市场。我们用回顾测试和压力测试来考察系统跳跃风险如何在一定的经济条件下产生及其对金融市场风险的影响。本项目的研究为深入了解中国银行部门的系统风险提供新视角，因此对中国银行业的宏观审慎管理具有重要意义。

随着市场微观结构的变化和技术进步，在过去十年，金融市场交易和下单速度有了大幅度上升。最近金融市场上与算法或高频交易相关的发展使监管部门、金融业界和学术界开始关注交易的速度。市场有效性的一个重要方面是资产价格对新信息的调整有多快。另一方面，因为新信息到达后产生的更快的下单速度和更高强度的订单流量，市场对信息到达后作出反应的时间大大降低。在一个理想的环境中，更密集的交易和更快的下单能帮助把信息更快地融入资产价格之中。然而，由于过去几年中市场指数发生的一些突发和扰乱市场的事件，下单速度的增加的同时也引起监管部门的关注，担心对市场价格稳定的一些潜在影响。. 我们记录了2006至2011年间预排新闻发布后订单强度有显著的增加，此现象与趋小的交易规模相关。我们研究了订单强度增加的可能决定因素及其与价格形成的联系。我们发现，除公共信息冲击之外，算法交易能显著地解释订单强度的增加。分析师预测的分散度只是稍稍与订单强度的增加有关。. 我们发现高的超常订单强度与跳跃相关。即使控制公共信息冲击和流动性冲击之后，当订单强度高时跳跃发生的可能性也高。利用工具变量法回归，我们发现更进一步的证据表明，高订单强度导致更大的跳跃发生概率。对于订单强度与价格形成之间的关系，我们发现高订单强度与债券价格的持续性相关。特别地，相对于低订单强度，与高订单强度相连的跳跃与发布时和将来的收益率具有显著的更高的相关性。因此，与高订单强度相连的跳跃产生回复的可能性较小。我们把这一发现解释为跳跃加速了价格的形成。最后，我们考察了订单强度影响价格形成的机制。我们提供的证据显示，订单强度与市价指令和限价指令的订单流之间同样具有正向关系。当我们控制订单流之后，订单强度与价格跳跃发生的可能性之间的关系不再显著为正。. 我们的研究能促进理解全球各个监管部门对订单活动增长相关的一些讨论。我们的分析显示，主要由于算法交易的兴起而寻到的订单强度与重要市场事件引发的跳跃相关。然而，它同时带来了更快的价格形成并增进了价格的有效性。因此，在实施监管时，高订单强度产生的成本和收益是需要仔细权衡的因素。