■馮 燕，王耀東

一、引言

十八大以來，黨中央高度重視防控金融風(fēng)險、保障金融安全。2017年4月份以來，習(xí)近平總書記更是反復(fù)強調(diào)了金融工作的重要性，指出“金融安全是國家安全的重要組成部分”，明確提出“防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險是金融工作的根本性任務(wù)，也是金融工作的永恒主題”。十九大報告中，再次把“健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線”作為新一階段中國金融監(jiān)管機構(gòu)的工作方向。保險業(yè)作為金融體系中的重要組成部分，主動對其系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行研究和防范極其重要。實際上，自改革開放以來，我國保險業(yè)持續(xù)快速增長。在保險監(jiān)管機構(gòu)嚴(yán)格審慎監(jiān)管下，我國保險行業(yè)一直處于相對穩(wěn)定的經(jīng)營環(huán)境下，系統(tǒng)性風(fēng)險并未顯現(xiàn)。然而近年來，保險行業(yè)與其他部門的業(yè)務(wù)聯(lián)系日益緊密。并且，近年來險資運用渠道有日益擴寬的趨勢，將有更多的險資投入到股票、回購協(xié)議、互換等風(fēng)險更高，收益也更高的創(chuàng)新型金融產(chǎn)品中，使得保險公司面臨的風(fēng)險重心正在從傳統(tǒng)意義上的因偶然的巨大沖擊導(dǎo)致的償付能力不足轉(zhuǎn)移到由副業(yè)引起的風(fēng)險上來，美國國際集團（AIG）的破產(chǎn)就證明了這一點。而引致這種風(fēng)險的業(yè)務(wù)往往是和其他金融機構(gòu)相聯(lián)系的，從而極有可能引發(fā)系統(tǒng)性的金融風(fēng)險。

傳統(tǒng)上來講，系統(tǒng)性風(fēng)險傳染是對整個金融系統(tǒng)而言的，是指在經(jīng)濟不景氣時，一些相互關(guān)聯(lián)的金融機構(gòu)通過業(yè)務(wù)聯(lián)系使得流動性不足、償付能力不足以及經(jīng)營損失風(fēng)險在金融機構(gòu)之間快速傳播的現(xiàn)象。因為當(dāng)下中國保險公司與其他金融機構(gòu)聯(lián)系密切，所以本文所要研究的風(fēng)險傳染是涵蓋保險、銀行、證券、信托的大金融系統(tǒng)的風(fēng)險傳染。通過選取在行業(yè)內(nèi)有一定影響力的上市金融機構(gòu)股票收益率數(shù)據(jù)，進(jìn)行線性Granger因果檢驗，得到各金融機構(gòu)之間有向的Granger因果網(wǎng)絡(luò)圖，分析機構(gòu)之間風(fēng)險傳染的路徑，并通過出度與入度數(shù)探究各金融機構(gòu)特別是保險公司的風(fēng)險傳染的能力特點。此外，由于股票收益率反映了公眾對上市公司的收益率預(yù)期，那么按正常邏輯，在股市波動性增強時，金融機構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性也是增強的。為驗證這一假設(shè)的真實性，本文根據(jù)整個樣本區(qū)間收益率特點，將研究區(qū)間劃分為平穩(wěn)期、牛市兩個時間段，通過對比保險業(yè)在不同市場情況下的Granger因果關(guān)聯(lián)度，判斷保險業(yè)與其他金融機構(gòu)的關(guān)聯(lián)性是否確實會隨著市場波動性增大而增強。

二、文獻(xiàn)綜述

Billio&Getmansky（2012）對系統(tǒng)性風(fēng)險的解釋為“任何威脅到金融系統(tǒng)穩(wěn)定性或者影響到公眾對金融系統(tǒng)信心的事件都可被認(rèn)為是系統(tǒng)性風(fēng)險”，由于我國相對嚴(yán)格的金融監(jiān)管環(huán)境，目前尚未發(fā)生該定義項下令公眾對金融系統(tǒng)普遍恐慌的事件；歐盟中央銀行對系統(tǒng)性風(fēng)險的定義是金融不穩(wěn)定的風(fēng)險相當(dāng)廣泛以至于影響到金融系統(tǒng)的功能乃至經(jīng)濟增長和社會福利受到巨大損失。由于系統(tǒng)性風(fēng)險是一個相對宏觀的概念，學(xué)者們嘗試從不同特征角度進(jìn)行研究，如不均衡、相關(guān)的風(fēng)險暴露、對實體經(jīng)濟的溢出效應(yīng)、信息擾亂、反饋行為、資產(chǎn)泡沫、風(fēng)險傳染以及負(fù)外部性等（Moussa，2011）。

在以上特征中，風(fēng)險傳染相對而言更為重要，因為無論是微觀層面一家機構(gòu)面臨危機致使其他多家金融機構(gòu)受到波及，還是極端事件發(fā)生使整個金融系統(tǒng)的功能同時受到影響，危機的擴大都是風(fēng)險的傳染所致。而危機中一家機構(gòu)能否受到影響，以及受到多大影響在很大程度上取決于該機構(gòu)與其他金融機構(gòu)間的關(guān)聯(lián)性程度。美國全國經(jīng)濟研究協(xié)會（2010）指出關(guān)聯(lián)性是指一個主體對其他主體的影響程度和受其他主體的影響程度。

目前，金融機構(gòu)關(guān)聯(lián)度的研究方法主要可以分為機構(gòu)數(shù)據(jù)法（資產(chǎn)負(fù)債表和銀行間風(fēng)險敞口數(shù)據(jù)）和市場數(shù)據(jù)法（股票、期權(quán)價格和信用違約掉期價差）。機構(gòu)數(shù)據(jù)法又主要圍繞資產(chǎn)負(fù)債關(guān)系展開，包含直接關(guān)聯(lián)和間接關(guān)聯(lián)。直接關(guān)聯(lián)是指個別銀行債務(wù)違約，會給與其具有債權(quán)債務(wù)關(guān)系的銀行造成影響。間接關(guān)聯(lián)是指持有共同資產(chǎn)的金融機構(gòu)，某些機構(gòu)在面臨償付能力危機時，為了釋放流動性而拋售資產(chǎn)，使資產(chǎn)市場價格降低，進(jìn)而使持有共同資產(chǎn)的金融機構(gòu)凈資產(chǎn)降低，甚至資不抵債，出現(xiàn)破產(chǎn)風(fēng)險。如方意和鄭子文（2016）研究了持有共同資產(chǎn)的網(wǎng)絡(luò)模型假設(shè)下，系統(tǒng)性風(fēng)險的傳染過程。其他學(xué)者則根據(jù)資產(chǎn)負(fù)債表的總體數(shù)據(jù)，用最大熵法模擬風(fēng)險傳染效果，但最大熵法假設(shè)負(fù)債均勻分布，與現(xiàn)實情況有一定的偏離?？傊?，機構(gòu)數(shù)據(jù)法對機構(gòu)間數(shù)據(jù)的可獲得性和可靠性有較高的要求，數(shù)據(jù)處理有一定的難度。

隨著金融市場數(shù)據(jù)的公開化和數(shù)據(jù)處理能力的增強，市場數(shù)據(jù)法得到了更多的運用。即以金融市場有效性假設(shè)為前提，利用股票收益率和風(fēng)險之前的緊密聯(lián)系，通過處理上市公司股票、期貨等高頻統(tǒng)計數(shù)據(jù)，發(fā)掘出金融機構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系。在高頻數(shù)據(jù)處理中，Granger因果檢驗方法被廣泛采用。Billio&Getmansky（2012）在系統(tǒng)性風(fēng)險傳染性研究中，運用主成分分析和Granger因果檢驗方法，識別出系統(tǒng)性風(fēng)險的指標(biāo)和系統(tǒng)重要性銀行，鄧向榮和曹紅（2016）根據(jù)中國股市的數(shù)據(jù)，用Granger檢驗方法，分析了中國金融機構(gòu)間的風(fēng)險傳染關(guān)系。這種方法運用高頻數(shù)據(jù)，體現(xiàn)了金融市場的及時性和動態(tài)性特征，具有一定的借鑒意義。

但目前的研究主要是以銀行業(yè)為中心，以保險業(yè)為對象的研究并不多。因此本文根據(jù)Billio&Getmansky（2012）的方法，以保險業(yè)為主，研究中國金融市場的Granger關(guān)聯(lián)度特點，探索不同市場環(huán)境下，保險公司對其他金融機構(gòu)的影響變化情況。本文的創(chuàng)新之處在于以保險業(yè)為中心，探究在不同市場環(huán)境下保險業(yè)對整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險傳染變化特點。在“守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線”的主題下，具有一定的現(xiàn)實參考價值。

三、理論模型

（一）Granger因果模型

Granger于1969年提出了Granger因果模型，之后Sims（1972）對該模型進(jìn)行了推廣，用以檢驗變量之間的因果關(guān)系。該模型最初只是統(tǒng)計意義上的因果關(guān)系，但是后來有學(xué)者將Granger因果模型引入到經(jīng)濟學(xué)的研究中，取得了很好的效果。

Granger因果關(guān)系檢驗的實質(zhì)是驗證一個變量的滯后項對其他變量是否有影響。如果變量Y受到變量X滯后項的影響，就說明變量X和Y之間有Granger因果關(guān)系，以p階滯后項VAR模型的Granger因果檢驗為例，用數(shù)學(xué)方式表達(dá)如下：

xt和yt是兩個時間序列數(shù)據(jù)，a10和a20是常數(shù)項，（p=1，2，3…）是各階滯后項的系數(shù)，ε1和ε2是不相關(guān)的白噪聲過程。

另外，Granger因果檢驗的結(jié)果與滯后階數(shù)p的選取有很大依賴性，需要根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)來確定最優(yōu)階數(shù)，如使AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則等。而且以上檢驗需要建立在序列xt和yt是平穩(wěn)性序列的前提下，當(dāng)xt和yt不是平穩(wěn)序列時，首先要將其處理為平穩(wěn)序列，再對平穩(wěn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

Billio&Getmansky（2012）根據(jù)該模型的特點，將Granger因果應(yīng)用到系統(tǒng)性風(fēng)險的度量中。根據(jù)強有效市場的定義，在強有效的金融市場環(huán)境下，證券價格已充分反映了證券一切公開和未公開的信息，此時證券的價格體現(xiàn)的就是其內(nèi)在價值。這樣一來，市場在完全有效的情況下，短期內(nèi)，資產(chǎn)收益率的波動與歷史的信息并沒有關(guān)系。但是如果存在交易成本、借貸約束、信息收集成本和賣空約束等市場摩擦，金融資產(chǎn)的收益率之間將存在Granger因果關(guān)系。本文將據(jù)此分析各金融機構(gòu)股票收益率，探究各機構(gòu)之間的聯(lián)動關(guān)系。

（二）關(guān)聯(lián)度指標(biāo)

借鑒高波等（2013）關(guān)聯(lián)度指標(biāo)的構(gòu)建方法，選取N家樣本金融機構(gòu)，根據(jù)Granger檢驗的結(jié)果，采用以下指標(biāo)度量系統(tǒng)性風(fēng)險：

1.Granger因果關(guān)聯(lián)度（Degree of Granger Causality，DGC）

N表示樣本金融機構(gòu)數(shù)目，本文為32；N(N-1)表示特定樣本區(qū)間內(nèi)所有可能的Granger因果關(guān)系數(shù)，等式右邊分子項表示實際上的Granger因果關(guān)系數(shù)，DGC代表每家機構(gòu)平均所能形成的Granger因果關(guān)系數(shù)。很明顯，指數(shù)DGC的增大代表金融機構(gòu)間聯(lián)系緊密度增強。

2.其他關(guān)聯(lián)度指標(biāo)

“出度”表示金融機構(gòu)j對樣本中其他金融機構(gòu)的Granger影響，“入度”表示樣本中其他金融機構(gòu)對機構(gòu)j的Granger影響?！俺龆?入度”表示上述兩個指標(biāo)的和，可以知道，該指標(biāo)值越大，表示該金融機構(gòu)與系統(tǒng)中其他金融機構(gòu)之間的聯(lián)系越緊密，一旦該機構(gòu)發(fā)生經(jīng)營失敗等風(fēng)險，就會使與之關(guān)系緊密的機構(gòu)受到波及，極端情況下風(fēng)險將擴大到整個金融系統(tǒng)。

對外出度：

α、β表示金融機構(gòu)的類型，包含銀行、保險、證券、信托四類，S表示每家具體的金融機構(gòu)。

“對外出度”表示機構(gòu)j對其他與j屬于不同類型但具有Granger原因的金融機構(gòu)的數(shù)目；“外部入度”表示其他與j屬于不同類型但對j有Granger原因的金融機構(gòu)的總數(shù)。“外部出度+入度”表示上述兩個指標(biāo)的和，該值越大，表明機構(gòu)j與其他行業(yè)的聯(lián)系越緊密，在發(fā)生經(jīng)營風(fēng)險時，將更有能力使風(fēng)險傳遞到行業(yè)外的金融機構(gòu)。鑒于本文主要研究保險業(yè)風(fēng)險傳染路徑，故著重以保險公司為對象，詳細(xì)分析上述關(guān)聯(lián)指標(biāo)在各家上市保險公司的情況。

四、實證分析

（一）數(shù)據(jù)選取

鑒于金融機構(gòu)業(yè)務(wù)特點，系統(tǒng)性風(fēng)險傳染一旦發(fā)生，很有可能跨行業(yè)傳播。因此，本文綜合考慮了銀行、保險、證券、基金和信托四類機構(gòu)。綜合各公司市值規(guī)模和上市公司股票收益率數(shù)據(jù)的可獲得性，選擇銀行15家、保險公司4家、證券公司10家、信托類機構(gòu)3家，共32家金融機構(gòu)進(jìn)行研究①本文選取的金融機構(gòu)名稱及各公司代碼如下：X1（平安銀行）；X2（寧波銀行）；X3（浦發(fā)銀行）；X4（民生銀行）；X5（招商銀行）；X6（南京銀行）；X7（興業(yè)銀行）；X8（北京銀行）；X9（農(nóng)業(yè)銀行）；X10（交通銀行）；X11（工商銀行）；X12（光大銀行）；X13（建設(shè)銀行）；X14（中國銀行）；X15（中信銀行）；Y1（中國平安）；Y2（中國太保）；Y3（中國人壽）；Y4（中國太平）；Z1（東北證券）；Z2（國元證券）；Z3（廣發(fā)證券）；Z4（長江證券）；Z5（中信證券）；Z6（國金證券）；Z7（西南證券）；Z8（太平洋）；Z9（興業(yè)證券）；Z10（華泰證券）；W1（民生控股）；W2（愛建集團）；W3（安信信托）。。

本文數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫2013.06～2015.06回報率的周數(shù)據(jù)，回報率根據(jù)A股上市企業(yè)的收盤價進(jìn)行年化處理后得到。根據(jù)我國上證指數(shù)2013年至2017年收盤行情變化趨勢圖，以高波等（2013）熊、牛市區(qū)分的辦法，將我國股市在圖1所示區(qū)間中2014年6月12日至2015年6月12日劃分為牛市，2015年6月13至2015年9月30日劃分為熊市。同時，2013年6月13日至2014年6月12日股價變動相對平穩(wěn)，將該段時期定義為平穩(wěn)期。由于平穩(wěn)期、牛市時間較長，數(shù)據(jù)較為充足，故本文以樣本金融機構(gòu)在平穩(wěn)時期、牛市時期的股票收益率周收益率數(shù)據(jù)為研究對象，探究我國金融體系尤其是保險機構(gòu)在兩個時期背景下的Granger因果影響力，對比分析不同市場狀態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)特點。

圖1 上證綜指收盤行情變化

（二）Granger因果檢驗及關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)分析

1.各時期數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

文章用ADF法對各時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗，在5%置信度水平下，平穩(wěn)時期各金融機構(gòu)原始數(shù)據(jù)均滿足平穩(wěn)性要求，牛市時期僅有三家金融機構(gòu)（Y2、Y3、Z5）原始股票數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，但在一階差分后也會轉(zhuǎn)變成平穩(wěn)序列。

2.平穩(wěn)時期Granger檢驗

本文采用具有p階滯后項的VAR模型進(jìn)行Granger檢驗，最優(yōu)滯后階數(shù)p的選擇依據(jù)AIC準(zhǔn)則。以中國平安和中國銀行為例，根據(jù)AIC準(zhǔn)則選擇滯后階數(shù)為2，在5%顯著性水平下，中國平安不是中國銀行的Granger原因，中國銀行也不是中國平安的Granger原因，詳細(xì)檢驗結(jié)果呈現(xiàn)如下：

表1 中國平安與中國銀行Granger檢驗結(jié)果

參照上述方法，對平穩(wěn)時期32家金融機構(gòu)兩兩配對，進(jìn)行Granger因果檢驗，在5%置信水平下，共得到49條Granger影響路徑，理論上總共可能形成992條Granger因果關(guān)系路徑，計算關(guān)聯(lián)度指標(biāo)為：

3.牛市Granger檢驗

對牛市時32家樣本金融機構(gòu)平穩(wěn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行Granger因果檢驗，在5%的置信水平下，共得到239條Granger影響路徑，計算DGC指標(biāo)如下：

表2 不同市場狀態(tài)下各金融部門總Granger因果關(guān)系

對比平穩(wěn)時期和牛市的Granger因果關(guān)聯(lián)度可知，牛市DGC明顯大于平穩(wěn)時期DGC，說明各金融機構(gòu)在牛市時的關(guān)系緊密性顯著增強，也預(yù)示著風(fēng)險的傳染能力在波動的市場環(huán)境下的急劇增加。

4.兩時期Granger因果關(guān)聯(lián)度對比分析

綜合平穩(wěn)時期和牛市其他Granger因果關(guān)聯(lián)度指標(biāo)數(shù)據(jù)，得到表2表格，其中，表2數(shù)字表示行向部門對列向部門的“出度”。

分析表2可以發(fā)現(xiàn)，第一，相較于平穩(wěn)時期，牛市時幾乎每家金融機構(gòu)都增強了與其他金融機構(gòu)的Granger關(guān)系數(shù)。從相對影響力的變化看，銀行、保險、證券部門的影響力都有一定幅度上升，總影響力由79.6%上升到98.3%，而信托部門的影響力則急劇下降，由20.4%下降到1.7%。

第二，在部門內(nèi)部，銀行、保險、證券業(yè)對本部門的Granger影響均有所增加，但從絕對增加量來看，保險部門變化并不顯著，Granger因果關(guān)系僅由平穩(wěn)時期的0條上升到3條，然而考慮到樣本保險機構(gòu)僅有四家，這個增幅相對明顯，即保險業(yè)內(nèi)部的關(guān)聯(lián)度在牛市大大增強。從部門間影響的變化看，牛市時保險機構(gòu)與其他金融機構(gòu)的關(guān)聯(lián)增加明顯，其相對影響力由6.1%增加到11.3%，增幅85%，其中，對銀行業(yè)的影響由2條增加至9條，對證券業(yè)的影響由0條增加至14條，說明保險公司的市場影響力不可小覷。這也預(yù)示著，股市發(fā)生較大波動時，一旦保險業(yè)發(fā)生風(fēng)險，很有可能發(fā)生風(fēng)險在金融體系中跨行業(yè)傳播的情況。

第三，在受影響方面，銀行部門始終是最大的受影響方，這可能跟樣本中銀行機構(gòu)的數(shù)目占半數(shù)有關(guān)。但和平穩(wěn)時期相比，牛市時銀行部門受影響比重有所下降，而保險、證券、信托部門受到的影響均有所上升，這可能是因為樣本銀行的資產(chǎn)總規(guī)模較大，更不易受市場波動影響。

但上述分析是建立在部門總數(shù)層面的，考慮到各類型金融機構(gòu)樣本數(shù)不一致的情況，還應(yīng)對各部門的Granger影響數(shù)取平均值進(jìn)行分析，結(jié)果如表3。

分析平均Granger影響可以發(fā)現(xiàn)，牛市時各部門平均影響力均有所提升，其中，保險部門的變化尤其顯著，平均影響力由平穩(wěn)時期的0.8上升至牛市的6.8，增加了7.5倍，遠(yuǎn)高于整個金融體系平均關(guān)聯(lián)度增加的倍數(shù)。過去普遍認(rèn)為，保險公司因其業(yè)務(wù)性質(zhì)，與其他金融部門之間的關(guān)聯(lián)性不大，風(fēng)險傳染能力不強，但是上述分析表明，保險公司是具備將行業(yè)內(nèi)部風(fēng)險傳染到其他行業(yè)的能力的，即保險行業(yè)引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險的可能性是存在的，并且這種可能性會隨著股市波動性的增強而急劇增大，所以保證保險機構(gòu)經(jīng)營穩(wěn)健性至關(guān)重要。此外，不同行業(yè)相互影響的廣泛性也表明，監(jiān)管部門在進(jìn)行金融監(jiān)管時，不能只局限于某一行業(yè)內(nèi)部的情況，還應(yīng)綜合銀行、保險、證券、信托等部門，對整個大金融系統(tǒng)進(jìn)行有機的、統(tǒng)一的監(jiān)管。

表3 不同市場狀態(tài)下各金融部門平均Granger因果關(guān)系

（三）網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可視化

為使結(jié)果更加清晰，現(xiàn)根據(jù)上文得出的平穩(wěn)時期、牛市Granger因果關(guān)系分別構(gòu)建全金融市場和以保險機構(gòu)為主體的有向網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，將具有Granger因果關(guān)系的機構(gòu)用有向線段連接，箭頭方向表示Granger影響施加方向，圓圈代表金融機構(gòu)，圓圈越大表示該金融機構(gòu)與其他金融機構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性更強。結(jié)果如圖2和圖3所示。從中可以得到以下結(jié)論：

第一，從宏觀角度看，相比于平穩(wěn)時期的網(wǎng)絡(luò)圖，牛市的Granger網(wǎng)絡(luò)圖更加稠密，表明在市場波動性增強的情況下，各金融機構(gòu)面臨更大的不確定性，機構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性更強。且對比各部門路徑數(shù)可知，銀行始終是金融市場主要的影響施加方和接受方，相比而言，保險機構(gòu)的影響力微乎其微。

第二，從微觀角度看，保險部門在平穩(wěn)時期和其他機構(gòu)間的關(guān)聯(lián)性相對較弱，但是在牛市則成為重要的影響施加方，從y1（中國平安）、y3（中國人壽）發(fā)出多條指向其他金融機構(gòu)的箭頭來看，這可能與中國平安、中國人壽在四家保險機構(gòu)中業(yè)務(wù)規(guī)模相對更大，所以市場影響力更強有關(guān)。而且，平穩(wěn)時期，保險機構(gòu)（y代表的金融機構(gòu)）內(nèi)部之間沒有聯(lián)系，僅有的四條關(guān)聯(lián)路徑也主要是與銀行有關(guān)，機構(gòu)y2（中國太保）、y3（中國人壽）甚至不受其他機構(gòu)的影響，在網(wǎng)絡(luò)圖中居于獨立位置。但在牛市，保險機構(gòu)的角色發(fā)生變化，有大量箭頭指向y2（中國太保）、y3（中國人壽），保險機構(gòu)成為重要的受影響方。

第三，兩時期相比，銀行的影響力雖然都處于主要地位，但沒有發(fā)生顯著變化，說明銀行的風(fēng)險相對穩(wěn)定，隨市場環(huán)境變化不劇烈。

圖2 平穩(wěn)時期（左圖）和牛市（右圖）金融市場Granger因果網(wǎng)絡(luò)圖

圖3 平穩(wěn)時期（左圖）和牛市（右圖）保險機構(gòu)與其他金融機構(gòu)的Granger因果網(wǎng)絡(luò)

五、結(jié)論

本文基于32家上市金融機構(gòu)在平穩(wěn)時期和牛市的股票收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行線性Granger因果檢驗，構(gòu)建有向網(wǎng)絡(luò)模型，以Granger因果關(guān)聯(lián)度作為衡量風(fēng)險傳染能力的指標(biāo)。通過對比分析兩時期保險機構(gòu)之間以及保險機構(gòu)與其他金融機構(gòu)之間的Granger因果路徑數(shù)變化，得出保險業(yè)潛在的風(fēng)險傳染性是會隨著市場波動而變化的結(jié)論。具體表現(xiàn)為平穩(wěn)時期保險行業(yè)風(fēng)險傳染性極小，但在牛市，保險行業(yè)對行業(yè)內(nèi)、外的影響力急劇上升。說明保險公司在金融市場的影響力在逐漸增強，而且這一點在市場波動程度增加時更加凸顯。此外，牛市時Granger因果的廣泛聯(lián)系也表明沒有哪個行業(yè)或機構(gòu)可以單獨存在，整個金融市場一榮俱榮，一損則都要受到波及。所以確保保險業(yè)的穩(wěn)健經(jīng)營，對整個金融系統(tǒng)的安全運行至關(guān)重要。由于目前中國大部分保險公司尚未上市，小型保險公司的數(shù)據(jù)難以獲取，所以不能對保險業(yè)的風(fēng)險傳染狀況進(jìn)行更有針對性、更加精確的研究，這是本文的不足，也是未來的研究方向。

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