十九大报告明确提出，要健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线。中央经济工作会议将“防范化解重大风险”列为三大攻坚战之首，并明确“重点是防控金融风险”。

天津大学管理与经济学部金融工程与数字金融团队从国家重大需求出发，以科学理论分析为重点，对于系统性风险的度量、传染和预警进行了理论研究。团队成员宫晓莉、熊熊、张维在系统性金融风险方面的研究成果，相继在期刊《金融研究》《管理世界》发表论文。

宫晓莉、熊熊、张维

宫晓莉，熊熊

波动溢出网络视角的金融风险传染研究

[J]，金融研究，2020，（5）：39-58

摘要：当前各类经济风险交叉关联，金融系统的风险溢出效应备受关注，为刻画我国金融系统性风险传染的路径特征，本文从波动溢出网络的视角分析金融系统内部的风险传染机制。首先使用广义动态因子模型对收益波动的共同波动率成分和特质性波动率成分进行区分。然后，根据货币市场、资本市场、大宗商品交易市场、外汇市场、房地产市场和黄金市场之间的特质性波动溢出效应，利用基于TVP-VAR模型的方差分解溢出指数分析金融系统波动溢出的动态联动性和风险传递机制。在分析方向性波动溢出效应的基础上，采用方差分解网络方法构建起信息溢出复杂网络，从网络视角分析金融系统内部的风险传染特征。实证研究发现，房地产市场和外汇市场的净溢出效应绝对值相较于其他市场更大，其受其他市场风险冲击的影响强于对外风险溢出效应，而股票市场的单向对外风险溢出效应强度最大。在波动溢出的基础上，进一步考虑股市波动率指数与其他市场波动率指数进行投资组合的资产配置权重，计算了波动率指数投资组合的最优组合权重和对冲策略。研究结论有助于更好地理解我国金融系统的风险传染机制，对监管机构加强宏观审慎监管、投资者规避投资风险具有重要意义。

宫晓莉，熊熊，张维

我国金融机构系统性风险度量

与外溢效应研究

[J]，管理世界，2020,36（8）：65-82

摘要：为研究系统性风险在金融系统内的传染情况，本文首先根据金融机构间相互关联的信息溢出效应，采用方差分解网络方法对我国上市金融机构建立信息溢出网络，甄别出金融网络风险传染中的系统重要性金融机构。考虑到金融资产收益率的随机波动特性，以及金融变量间的动态相关性，计算了我国金融系统性风险测度指标条件风险价值和边际期望损失，以研究金融系统的风险溢出效应以及时变特征。并从宏观经济层面（同业拆借利率和通胀率水平）、公司层面（杠杆水平和盈利能力）以及网络关联程度层面考察了系统性风险外溢因子的驱动因素。进而，采用机器学习方法考察风险外溢因子驱动因素对系统性风险的预警程度，并使用Logit模型对系统性危机状况进行预警。实证研究采用包括银行、证券、保险和信托公司的上市金融机构市场数据展开，发现股份制商业银行在金融风险传染中的影响力要大于国有商业银行，大型国有商业银行在系统性风险上升时期反而会起到稳定器的作用。我国银行业和非银行业与整体金融系统的违约风险相关性较高，非银行机构对其他金融机构的风险溢出效应强于银行业，系统性风险具有明显的周期性。对系统性风险驱动因素进行分析发现，通货膨胀水平和债务杠杆水平会明显地助长系统性风险的外溢。银行同业拆借成本和金融机构盈利能力负作用于系统性风险外溢指标。金融机构间信息溢出网络紧密度增加会推高整体系统性风险水平。为保持金融市场的稳定安全，宏观审慎风险防范机制应考虑“太关联而不能倒”的监管理念，加大对民营银行、中小型银行的支持力度，进行差异化监管。同时，所选取指标为构建宏观审慎系统性风险预警体系提供了参考依据。

金融工程与数字金融团队简介

天津大学管理与经济学部金融工程与数字金融团队创建于上个世纪90年代中后期，以团队负责人张维教授主持承担国家自然科学基金重大项目下的课题“金融风险分析、防范与控制”作为起始标志。团队根据金融市场的构成特点，选择了从复杂系统的视角来认知金融体系的运行和风险规律，从基础的金融工程、到金融系统工程、再到计算实验金融、技术驱动的金融创新（FinTech）、金融大数据分析和智能量化投资，始终秉承“技术+金融”的交叉学科思想和学术价值观，以“瞄准国际金融学术研究前沿，服务中国金融发展重大需求”为宗旨展开科学研究、人才培养和社会服务。

团队目前围绕数字技术下的微观金融运行规律及其风险管理开展研究，承担了国家自然科学基金重大/重点/面上、以及天津市和企业委托的多项研究项目，近五年在JEBO、JEDC、《管理科学学报》《系统工程理论与实践》等相关领域高水平中英文学术期刊发表论文数十篇。团队还翻译出版了国内第一部实物期权专著，出版了国内第一本计算实验金融专著《计算实验金融研究》；团队（合作）提出的关于引导互联网金融有序发展、应对新冠疫情有序复工等方面的政策建议分别得到了中央和天津市领导的重视和批示；团队依托计算实验金融平台在产品研发、风险控制方面的技术成果，在包括中国金融期货交易所、国泰君安等在内的多家重要金融机构得到应用。