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电竞小说blnp:互聯網金融對行業影響的統計

电竞传奇攻略 www.wyilw.icu 电竞传奇攻略金融論文發表2019-05-25 09:57關注(1)

  這篇論文主要介紹的是互聯網金融對行業影響的統計的內容,本文作者就是通過對互聯網金融的相關內容做出詳細的闡述與介紹,特推薦這篇優秀的文章供相關人士參考。

互聯網金融對行業影響的統計

  關鍵詞:互聯網金融;統計;VaR;風險排序;位次變動

  目前互聯網金融已經成為金融系統不可缺少的一部分,從2014年到2017年,互聯網金融連續四年被寫入政府工作報告。在信息化時代下互聯網金融是傳統金融與互聯網結合的產物,它通過借助互聯網技術和平臺,一方面彌補了傳統金融長期忽視長尾客戶的不足,另一方面降低了融資門檻、增加了金融的包容度、融資成本較低、交易支付便捷,可以最大限度地滿足客戶的金融需求。然而,針對互聯網金融對經濟發展及傳統金融行業的影響國內外學者眾說紛紜。國內學者何師元(2015)指出互聯網金融是一種創新的資金配置模式,改變了經濟主體之間的資金配置方式,優化資本在經濟各部門間的配置效率,最終促進經濟增長。張李義等(2017)從內生增長理論視角研究,認為互聯網金融的發展能夠有效促進中國宏觀經濟的增長。周斌等(2017)認為雖然互聯網金融整體發展對經濟增長還有一定的負效應,但是互聯網投資發展、互聯網保險發展、互聯網支付發展均對經濟增長產生了正效應。魏麗萍等(2018)互聯網金融是一個創新型事物,加之對其監管的法律法規不健全,易出現信用風險、交易風險等金融風險。針對互聯網金融對傳統金融行業的影響,國內學者賈林青(2014)認為互聯網保險已經成為互聯網金融的組成部分,尤其對傳統保險的營銷模式產生重大影響。?;碌?2015)、陳嘉欣等(2016)、梁燕子(2017)皆認為現階段互聯網金融對不同的商業銀行影響不同,互聯網金融支付及平臺對商業銀行有一定的沖擊,但是長期看它不會對商業銀行產生顛覆性影響,反而促進商業銀行改革創新。張慶君等(2017)、靳永輝(2017)認為互聯網金融對傳統商業銀行存在替代作用,一定程度上減少了商業銀行的利潤,但其影響程度有限同時對銀行資本配置效率存在一定的負面影響。韓麟琪(2018)認為互聯網金融對傳統金融行業的業務辦理、經營模式、收入來源等均產生巨大影響。綜上所述,一方面,有的學者認為互聯網金融彌補了傳統金融機構的不足,對商業銀行等傳統金融機構產生一定的正效應,促進經濟增長;另一方面,有的學者認為互聯網金融的出現增加了金融的風險,同時瓜分了傳統金融機構如銀行、保險等的蛋糕有一定的負效應,不利于經濟增長。但國內學者集中于從宏觀層面研究互聯網金融與經濟增長的關系或其對傳統商業銀行的影響,很少有學者研究互聯網金融的出現對各個具體行業及傳統金融行業整體風險收益的影響。根據有效市場假說,行業指數價格中必然包含互聯網金融對其影響的有效信息。鑒于此,本文利用VaR風險管理模型及排序位次變動的思想,研究互聯網金融對中信證券82個行業風險收益的影響,同時重點關注互聯網金融對傳統金融行業的影響。

  一、理論模型

  對于行業投資風險的研究,早期的方法過度依賴財務報表分析,缺乏時效性,無法準確定義和度量金融風險。1993年G30集團發表了題為《衍生產品的實踐和規則》的報告用于研究衍生品種,提出了度量市場風險的VaR(ValueatRisk)。1994年,J.P摩根公司推出的用于計算VaR的RiskMetrics風險控制模型,并將該公司計算VaR的風險及計量模型公之于眾,隨后VaR方法開始為各個金融機構廣泛使用,迄今為止,已經成為金融風險測度特別是市場風險測度的最主要的一種風險管理工具。國內學者史美景等(2012)利用Spline-GARCH模型對我國股票市場的長期波動趨勢進行了分析,并得出股票長期波動的主要影響因素。巢文等(2017)利用VaR模型預測巨災風險,得出藤Copula方法對巨災風險條件VaR的預測能力要優于常用多元Copula方法。綜上可知,VaR模型已經被作為當今衡量股價波動風險的重要要方法之一,而且受到越來越多的學者廣泛關注。VaR風險管理模型,即在正常的市場條件和給定的置信水平的情況下,資產或資產組合在未來特定一段時間內可能遭受的最大損失。VaR是一種用規范的統計方法來全面綜合衡量風險,較其主觀性、技術性較強的傳統風險管理方法能夠更加準確地反映金融資產面臨的風險情況,大大增強了風險管理系統的科學性。VaR適用于衡量包括匯率風險、股票價格風險及衍生金融產品的風險等各種市場風險,使得金融機構可以使用一個具體的指標數據(VaR值)就可以概括地反映整個金融機構的風險狀況。由此可知,通過VaR的計算我們可以更好的判斷投資存在的風險,進而為投資者做出正確的投資策略提供依據。VaR是指在一定的置信水平α下,資產或組合在未來特定一段時間內可能遭受的最大損失,而VaB與之相反,是指在一定的置信水平1-α下,資產或組合在未來特定一段時間內可能獲得的最大收益。通過VaR、VaB的計算我們可以比較在相同的置信水平下,不同的投資或組合的最大風險及收益。其中VaR和VaB的計算公式如下:VaR(α)=-F-1r(α)VaB(1-α)=F-1r(1-α)從上式我們可以看出VaR和VaB的實質就是投資組合收益率在某個置信水平上的分位數。根據計算VaR是否估計參數可分為:參數法,半參數法,非參數法。目前參數法主要是通過RiskMetric和ARCH模型對參數進行估計計算而得,參數法雖然簡單,但是估計出來的參數通常與實際差距較大,進而導致計算出來的VaR值與真實值差別很大。半參數法主要有:QMLGARCH、極值理論法、分位數回歸法、神經網絡法及CAVaR等。非參數法不對收益率分布做出假設,通過歷史數據或模擬數據計算構建未來收益率的分布,如歷史模擬法、蒙特卡洛模擬法等。雖然非參數法遇到極端的情況時也不能很好的估算真實的VaR值,但是相對的比其他方法更可靠、更接近現實。鑒于上述原因,本文采用非參數法計算互聯網金融出現前后各行業指數的VaR和VaB值,并計算出VaB/VaR比值,通過分析互聯網金融出現前后VaR、VaB/VaR排序位次變化,進而對比研究互聯網金融對行業風險收益的影響。

  二、實證研究

  (一)數據來源及描述性統計

  考慮到數據時效性及可得性,本文選取2011年05月01日-2018年08月31日中信證券二級行業指數的收盤價,數據來源于東方財富choice金融終端,數據處理及實證分析均采用MATLAB軟件。本文依據同花順編制互聯網金融指數的時間(2013年06月)為分界點,將數據分為2011年05月-2013年06月和2013年07月-2018年08月兩個時間段。為了對比互聯網金融出現前后傳統金融行業的股價波動情況,分別對國有銀行、保險等行業進行統計性描述。結果如下表所示:由表1可知,從中位數來看,互聯網金融出現后,除了保險行業的中位數下降20點左右,其余四個行業的中位數均比互聯網出現高出300-500點;從均值看,所選的五個行業的均值均不同幅度的增加,尤其證券行業由5156增加到9938,幾乎增加了互聯網金融出現前的1倍;從極大值、極小值看,互聯網金融出現后他們的極大值、極小值均比互聯網金融出現前大,且五個行業的增幅變化中保險行業變動幅度相對較小;從標準差看,股價波動幅度最大的是信托及其他行業,其互聯網金融出現股價波動是互聯網金融出現前的7倍左右,而股價波動幅度最小的是保險行業。同時本文利用ranksum對互聯網金融出現前后兩個總體的中位數、均值進行一致性檢驗,結果顯示:中位數、均值h=0兩者總體差別顯著,表明互聯網金融前后82個行業收盤價的中位數和均值都發生了變動,與我們統計描述中互聯網金融出現后大部分行業的均值和中位數均不同程度的上升相吻合。

  (二)實證結果分析

  為了研究互聯網金融出現前后行業的風險變化,本文利用VaR模型對82個行業風險的VaR值進行了對比分析。從圖1中我們可以很直觀的看到,在互聯網金融出現后,82個行業中91%行業的風險明顯比互聯網金融出現前高,表明互聯網金融確實給大部分行業帶來了不同程度的風險?;チ鶉誄魷趾蠓縵兆畬蟮?0個行業分別是:儀器儀表、酒店和餐飲、房地產服務、航運港口、計算機硬件、傳媒、通信設備制造、計算機軟件、IT服務、品牌服飾。從風險最大的行業可以看出,互聯網界金融出現后風險較大的行業主要是計算機行業、通信設備制造業等,這與計算機行業和通信設備行業高技術、高創新、高收益高風險的行業屬性息息相關。其中傳統金融行業中,國有銀行、證券和保險行業的風險增大,而商業銀行及股份制銀行和信托及其他風險反而降低,這與國內學者?;碌?2015)、陳嘉欣等(2016)、梁燕子(2017)的研究結果“互聯網金融不會對商業銀行造成較大沖擊”相一致。同時,本文利用VaB/VaR比值分析互聯網金融出現給這些行業帶來風險收益的整體變化情況。從圖2中可以看出,所有行業中有77%的行業比值比互聯網金融出現后高,表明互聯網金融出現后整體上風險收益呈上升趨勢。其中互聯網金融出現后比值上升較大的10個行業分別是:貴金屬、稀有金屬、普鋼、其他鋼鐵、新能源設備、林業、信托及其他、航空機場、電信運營、增值服務。而從風險收益綜合看傳統金融機構發現,互聯網金融出現后,無論是國有銀行、保險、證券、還是商業銀行及股份制銀行、信托及其他,收益與風險的比值均比互聯網金融出現前高,說明互聯網金融出現后并未對傳統金融行業產生沖擊。為了進一步驗證結果的正確性,本文對互聯網金融前后兩段時間的VaR和VaB/VaR進行kstest2和ranksum檢驗,結果如下表所示:由上表可知,在5%的置信水平下:一、kstest2檢驗結果表明互聯網金融出現前后的VaR不屬于同一分布,且互聯網金融前的VaR總體分布函數小于互聯網金融出現后的VaR總體分布函數,與統計數據得出的大部分行業互聯網金融前VaR小于互聯網金融后相一致;同時互聯網金融前的VaB/VaR總體分布函數小于互聯網金融后的VaB/VaR總體分布函數,與實證結果中絕大多數行業互聯網金融前的VaB/VaR小于互聯網金融出現后的VaB/VaR相符合。二、ranksum檢驗表明互聯網金融出現后各個行業的VaR均值大于互聯網金融出現前,佐證了互聯網金融出現后各行業風險顯著增大;同時各行業風險比值顯示互聯網金融出現后明顯增大。由此表明,由統計數據得出的實證結果與檢驗結果相一致,進一步說明本文實證結果的正確性。上述從VaR的大小、VaB/VaR比值分析行業的風險,僅能分析單個行業風險、單個行業收益與風險比值的相對變化,并不能分析在互聯網金融出現前后單個行業在所有行業中VaR及VaB/VaR的變化程度。因此,本文利用互聯網金融出現前后所有行業VaR及VaB/VaR排序的位次變化,對單個行業在所有行業中的風險變動情況和收益風險綜合變動情況進行對比分析。首先,本文對互聯網金融前后所有行業的VaR及VaB/VaR值進行升序排序。其次,分別選出互聯網金融出現后排序位次上升最大的10個位次和排序位次下降最大的10個位次,并選擇了傳統金融行業的代表行業,觀測它們在互聯網金融出現后位次變動情況。所選位次對應的行業如表2、表3所示:表2中,VaR按照升序排序,即第一位風險最小,互聯網金融出現后風險排序位次變化最大的前10個位次均包含10個行業,并選取國有銀行等五個行業為傳統金融行業的代表。從表2我們可以觀察到,互聯網金融出現后位次上升最大的前10個位次共10個行業,其中計算機軟件行業風險位次變動最大高達46個位次的變化,由互聯網金融前風險排名第34位上升到第80位,剩余9個行業的排序位次變動均在28個位次及其以上,表明互聯網金融出現后,這10個行業在所有行業中投資風險增幅較大。而在互聯網金融出現后風險位次下降的10個位次共包含10個行業,其中紡織制造行業由互聯網金融前風險第81位下降到風險排序第27位,位次變化幅度最大,其余9個行業風險位次下降程度均在27個位次及其以上,表明互聯網金融出現后這10個行業的明顯風險下降。而從互聯網金融出現后傳統金融行業的風險排序位次變動情況看,除了國有銀行依然保持風險最小外,其余四個行業風險均不同程度降低。由此可知,互聯網金融出現后一些高新技術行業的風險有所上升,而實體經濟行業風險下降,投資者應該相應調整投資策略,重點投資實體行業,而傳統金融行業風險普遍降低,表明投資者仍可保持對傳統金融行業的投資。表3中,VaB/VaR均按照升序排序,即第一位收益與風險的比值最小互聯網金融出現后VaB/VaR排序位次變化最大的前10個位次均包含10個行業,并觀測傳統金融行業整體收益風險的位次變動。從表3我們可以看到VaB/VaR位次上升最大的行業中,普鋼行業的位次上升最大為38個位次,由互聯網金融出現前的第14位上升到互聯網出現后第52位,IT服務、林業和航空機場位居其次,其余行業上升位次均在24個位次以上,說明互聯網金融出現后工業金屬、普鋼、林業等行業收益與風險的比值上升幅度較大,具有較好的投資前景。VaB/VaR位次下降最大的10個行業中,照明設備及其他行業、傳媒行業下降位次幅度較大,分別從互聯網金融前第72位、第73位下降到互聯網金融出現后第22位、第28位,其余行業均下降21個位次極其以上,由此表明互聯網金融出現后化學原料、建筑專修、水泥等行業收益與風險的比值下降幅度較大,不具備好的投資前景。從互聯網金融出現后傳統金融行業的VaB/VaR位次變動看,保險行業的收益風險比值略有降低2個位次,股份制與城商行位次沒有變化,而國有銀行、證券、信托及其他位次均不同程度的上升,其中信托及其他位次上升最明顯,由第68位上升到第80位,綜上可知,互聯網金融出現后傳統金融行業的收益風險比值明顯上升了,互聯網金融對傳統金融行業并未產生不利影響。從上述結果可知,互聯網金融出現后化學原料等行業收益與風險的比值下降幅度較大,投資者應謹慎對這些行業進行投資。

  三、結論和啟示

  通過利用VaR模型及運用數據挖掘的方法,從統計學角度對比分析互聯網金融出現后對二級行業市場的影響,本文研究發現:1.互聯網金融出現后82個行業中91%的行業風險上升,77%的行業VaB/VaR比值上升;2.互聯網金融出現后,其他醫藥行業、電子設備行業風險上升、VaB/VaR下降;3.傳統金融行業中,除國有銀行風險仍然保持在最低水平外,股份制與城商行、證券、保險、信托及其他風險均不同程度的下降,同時,除保險行業VaB/VaR下降2個位次外,其余四個行業略有上升。針對以上結論,提出以下建議:第一,政府應加強對互聯網金融的引導,讓互聯網金融充分為我國經濟發展服務,帶動其他行業發展,使其對經濟的發展產生更大的正效應;傳統金融行業應與時俱進、取其精華,加強業務創新。第二,其他行業應充分利用互聯網金融的融資模式,促進該行業的發展。第三,投資者,尤其個人投資者,應關注行業風險的變化及時調整自己的投資策略,防范投資風險。

  作者:李曉寧 蔣文江 王恒

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