论文题目:我国中小企业融资对影子银行风险溢出效应的实证研究
摘要:金融危机以后,我国国民经济开始复苏,中小企业作为实体经济重要支撑力量如雨后春笋般出现并且迅速发展。然而,当时我国资本市场还不够完善,资金供给以银行信贷为主,难以弥补中小企业巨大的资金缺口。这时,作为金融创新形式的影子银行在我国资本市场上开始崭露头角,由于其审批速度快、贷款门槛低、手续简便等特点,能够及时解决中小企业的融资困境,逐渐成为中小企业重要的融资渠道,弥补了银行正规贷款的缺陷,因此,影子银行规模也开始快速扩张。近几年来,我国在政策层面也逐渐加强对实体经济的支持力度,2017年7月14日至15日召开的全国第五次金融工作会议明确指出要统筹金融资源配置,把金融工作的出发点和落脚点重点放在支持和服务实体经济上。据估算,截止至2016年底,我国影子银行资金规模已经达到47.2万亿元,占社会融资总规模的30.28%。虽然大量涌现的影子银行成为中小企业融资的便捷通道,但是由于大部分中小企业属于“家族世袭制”,管理权集中且单一,导致企业内部管理制度不完善,经常出现财务造假、欠债跑路等负面事件,从而使其信用等级较低,社会公信力逐渐下降。同时,由于中小企业本身资本规模较小,能用于抵押担保的资产价值也较低。因此,影子银行机构为了得到风险溢价,发放给中小企业的信贷利率往往较高,这无疑加重了中小企业的负担,易导致中小企业出现违约,从而给影子银行带来风险。本文的研究目的在于探究当中小企业出现极端风险时对于影子银行的风险溢出效应,从而为合理规范中小企业融资及对影子银行监管提供建议。而现有考察中小企业与影子银行之间关系、中小企业融资困境及影子银行发展对中小企业融资影响的文献比较多,但是能够将中小企业对各类型影子银行的融资依赖性进行量化并且基于融资依赖性的视角考察中小企业对影子银行的风险溢出效应大小的文献并不多见,这也是本文主要的创新之处。基于此,本文首先将影子银行分类为银行类影子银行与非银行类影子银行,并测算不同类型影子银行放贷的资金规模。然后,基于现金-现金流敏感性模型量化中小企业对于各类型影子银行的融资依赖性。最后,运用ARMA-GARCH-CoVaR模型测度中小企业对各类型影子银行的风险溢出效应。研究结果表明,中小企业对银行内部影子银行的融资依赖性较弱,但是对各类型银行均有不同程度的风险溢出,其中,中小企业对五大国有商业银行风险溢出效应最强,对八家股份制银行及三家城市商业银行风险溢出效应相当且较弱,说明中小企业资金的重要供给源头仍然是国有商业银行;中小企业对民间借贷类影子银行的融资依赖性最大,信托类影子银行次之,而中小企业对信托类影子银行的风险溢出效应却强于民间借贷类,这是源于民间借贷类影子银行的放贷具备“小额、分散”的特点。中小企业对证券类影子银行的融资依赖性与风险溢出效应均是最小的,原因在于证券类影子银行的资金大多流入资本市场以获得超额收益,很少流入实体企业。由于我国金融监管相对严格,影子银行的形式更加隐蔽,几乎渗透了整个金融市场的各个层面。因此,影子银行资金链条较长且杠杆率水平很高,当其遭受损失时,容易将风险传导至整个金融市场,从而导致金融系统性风险。而影子银行资金的主要输出端与利益来源端都是资质较差中小企业,由此中小企业也是影子银行重要的风险源头。本文的研究将有助于影子银行及监管机构识别中小企业对不同类型影子银行的融资依赖性及风险溢出效应,通过在控制风险的前提下大力扶持中小企业融资依赖性较大的金融机构,有利于缓解中小企业的融资约束,从根本上支持我国实体经济的发展。
关键词:影子银行;中小企业;ARMA-GARCH-CoVaR模型;风险溢出
学科专业:数量经济学
摘要
ABSTRACT
1 引言
1.1 选题背景与意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 选题意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容和结构安排
1.3.1 研究内容
1.3.2 结构安排
1.4 创新点及不足之处
2 中国式影子银行对中小企业融资的作用机制分析
2.1 我国中小企业的融资模式及融资约束
2.1.1 我国中小企业的融资模式
2.1.2 我国中小企业面临的融资约束
2.2 中国式影子银行分类及其对中小企业融资的作用机制
2.2.1 中国式影子银行分类及其规模
2.2.2 中国式影子银行及其对中小企业融资的作用机制
3 中小企业融资对中国式影子银行的依赖性测度
3.1 现金-现金流模型设定
3.2 数据选取及处理
3.3 实证结果分析
3.3.1 各变量描述性统计
3.3.2 中小企业融资对银行内部影子银行的依赖性
3.3.3 中小企业融资对银行外部影子银行的依赖性
4 中小企业对中国式影子银行风险溢出效应的实证分析
4.1 ARMA-GARCH-CoVaR模型设定
4.1.1 风险溢出效应度量指标简介
4.1.2 计算风险溢出效应的ARMA-GARCH-CoVaR模型设定
4.2 数据选取及处理
4.3 实证结果分析
4.3.1 各收益率序列的描述性统计与ARCH效应检验
4.3.2 中小企业及各类型影子银行的VaR及CoVaR估计模型
4.3.3 中小企业对银行类与非银行类影子银行的风险溢出效应
5 研究结论与政策建议
5.1 研究结论
5.2 政策建议
参考文献
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