“新秀名师”讲座始于2016年中心发起的青年教师培育计划，旨在分享和展示我院青年教师最新研究成果。迄今已举办资深教师分享会、新秀名师系列讲座等20余场活动。

“新秀名师”重新启航，融“研究分享、现场讲座、音频课程”于一体，更系统、更完整地呈现青年教师们的研究成果及风采。

本期“新秀名师”活动邀请到我院决策科学系副教授周骐老师，与大家分享金融风险管理领域的研究心得。

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作者介绍

周骐

华南理工大学工商管理学院决策科学系

副教授、硕士生导师

主要研究领域：金融风险管理、绿色金融

研究成果发表于《管理科学学报》《International Journal of Production Research》等国内外重要期刊，主持国家自然科学基金等3项科研项目。

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研究缘起

信贷业务是银行业主要的收益和风险来源，其信贷配置效率影响社会资金对具有核心竞争力行业的支持，从而影响国家经济的运行质量。2019年习近平总书记在中共中央政治局集体学习时强调，要深化金融供给侧结构性改革，增强金融服务实体经济能力。银行业对实体经济的服务主要体现在控制风险的前提下为各行业的发展提供正常的信贷资金。因此，科学合理地进行银行信贷配置是实体经济正常运行的重要保障。

然而，我国的银行对行业风险进行评估的过程中，没有考虑行业间的聚类风险。行业聚类风险对基于行业层面的银行信贷配置有着极其重要的影响。传统的银行信贷配置研究忽略了单个行业在整个行业系统中的重要性以及行业网络之间的关联性，更容易面临由行业间风险传染导致的聚类风险，并有可能引发银行系统性金融风险。

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理论渊源

本文主要采用复杂网络方法研究行业指数的聚类风险问题和均值约束条件下的Min-C（最小聚类风险）模型，进而分析银行视角下的基于行业层面的银行信贷配置效率问题，提出一种“预测+配置”的银行信贷行业配置比例问题的模块化解决方案。

首先运用广义方差分解法构建了行业指数收益率溢出效应矩阵与行业关联有向加权网络。然后，基于网络聚类系数提出了四种类型聚类风险（循环型、风险中介型、风险吸收型和风险扩散型）。最后，根据聚类风险的具体特征和均值-方差模型的思想提出了均值约束条件下的Min-C模型，分析银行信贷的行业配置策略。

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实践价值

相比方差风险和CVaR风险，基于聚类风险的行业配置不仅可以分散风险，而且可以将风险分散到关联性较低的行业中，同时通过对高连接度节点的定位增强对高收益率行业的识别。

聚类风险的分析结果表明，国家应重点防范以传媒、通信、房地产、银行和非银金融等第三产业为代表的风险扩散型行业，上述行业如果发生风险，将对整个行业系统影响较大。此外，我国行业间的主要聚类风险类型为风险吸收型，应通过上下游供应链调整，行业自身技术升级等手段降低行业关联性，减少行业吸收风险。

Min-C模型的结果表明，即使银行信贷配置的行业个数较多、多元化明显，但是若所配置的行业属于同一聚类特征，也无法达到分散风险的效果。

C-I-HHI指标的实证分析表明，传统的信贷配置集中化指标HHI仅考虑了行业个数的多元化，忽略了行业上下游特征和关联特征。基于网络聚类风险的信贷配置集中化度量指标C-I-HHI在传统的HHI指数基础上利用网络聚类风险进行加权计算，在保留传统HHI指数性质的基础上，刻画了行业组合的聚类风险。

编辑：刘蕊