本文是一篇國際金融論文，本文基于東盟六國2002年1月至2021年9月的上市銀行的數(shù)據(jù)，運(yùn)用SRISK方法計(jì)算對(duì)東盟六國銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證研究，計(jì)算了東盟六國銀行的SRISK值后，進(jìn)而得出了各國銀行之間與東盟六國之間的SRISK與SRISK/資產(chǎn)規(guī)模排名。
第一章  引言
1.1選題背景和研究意義
1.1.1 選題背景

國際金融論文怎么寫

2008年全球金融危機(jī)暴發(fā)的主要原因之一是資本不足的金融機(jī)構(gòu)普遍虧損與破產(chǎn)，進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了巨大的負(fù)外部性。次貸危機(jī)為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究提供了現(xiàn)實(shí)案例，2008年G20峰會(huì)發(fā)表了對(duì)美國次貸危機(jī)的成因描述：“在經(jīng)過一段時(shí)間全球經(jīng)濟(jì)增長過后，全球資本流量規(guī)模加大，但經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定仍是市場(chǎng)常態(tài)，在此種背景下，市場(chǎng)對(duì)于高收益的追求逐漸增強(qiáng)，并且放松了對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)，導(dǎo)致沒有采取足夠的風(fēng)險(xiǎn)管控措施。與此同時(shí)，薄弱的風(fēng)險(xiǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)，不健全的風(fēng)險(xiǎn)管理規(guī)范，愈來愈復(fù)雜和不透明的金融產(chǎn)品加大了金融杠桿，所有這些因素疊加到一起，風(fēng)險(xiǎn)不斷累積，造成了當(dāng)前的金融危機(jī)”。
自1997年金融危機(jī)以后，東盟的經(jīng)濟(jì)在復(fù)蘇中加速成長，最新數(shù)據(jù)顯示，2020年東盟10國的總GDP已超過3萬億美元，是繼中國和印度之后增速最快的經(jīng)濟(jì)體。而經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展也促進(jìn)了東盟經(jīng)濟(jì)體金融業(yè)的蓬勃發(fā)展，自2005年以來，東盟的金融業(yè)發(fā)展迅速，并且從結(jié)構(gòu)上看，東盟國家的金融業(yè)主要由銀行主導(dǎo)，東盟金融部門中銀行業(yè)處于舉足輕重的地位。
東南亞地區(qū)自古以來就是“海上絲綢之路”的重要樞紐，我國更視東盟為周邊外交優(yōu)先方向和高質(zhì)量共建“一帶一路”重點(diǎn)地區(qū)。隨著“一帶一路”的建設(shè)逐漸推進(jìn)，我國與東盟國家在政治、經(jīng)濟(jì)、文化方面溝通交流日益密切。2020年，我國已經(jīng)連續(xù)成為東盟的第一大貿(mào)易伙伴，而東盟也首次成為我國第一大貿(mào)易伙伴，2020年中國與東盟貿(mào)易額6846.0億美元，同比增長6.7%。自東盟進(jìn)口3008.8億美元，同比增長6.6%。2020年11月，東盟10國與中國、日本、韓國、澳大利亞共15個(gè)亞太國家正式簽署了《區(qū)域全面經(jīng)濟(jì)伙伴關(guān)系協(xié)定》（RCEP），中國東盟的經(jīng)濟(jì)金融聯(lián)系更加緊密。
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1.2研究內(nèi)容、研究方法和研究思路
1.2.1 研究內(nèi)容
東盟國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，金融發(fā)展水平更是參差不齊。為研究東盟國家銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，我們采用目前廣泛使用的SRISK指標(biāo)來度量東盟國家銀行的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。并且就系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素展開研究。
本文的研究邏輯遵循引文背景-理論研究-實(shí)證研究-結(jié)論的基本框架，第一章為引文背景部分，第二至三章為理論研究部分，第四至五章為實(shí)證分析部分，第六章為研究結(jié)論部分。研究內(nèi)容主要由以下六個(gè)部分構(gòu)成：
第 1 章為引言。主要闡述本文的研究背景、研究意義，界定相關(guān)研究概念，交代論文的研究思路、研究方法、研究內(nèi)容、創(chuàng)新點(diǎn)及其不足。
第2章為文獻(xiàn)綜述，主要是對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的成因，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度以及系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行了研究綜述。關(guān)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的成因目前有多種理論，本文對(duì)各種理論進(jìn)行了梳理，并為后面理論分析提供理論基礎(chǔ)和方法借鑒。其次關(guān)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度目前有多種方式，本文論述了多種方法，并且對(duì)為什么選取SRISK指標(biāo)做出了分析說明，最后對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素做了研究綜述。
第3章為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)理論分析框架。該章節(jié)主要分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的成因、測(cè)度與影響因素理論。分析風(fēng)險(xiǎn)成因時(shí)從微觀、中觀與宏觀等三個(gè)角度來分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的成因和生產(chǎn)演化機(jī)制。隨后分析了SRISK的定義與度量機(jī)制，最后分析了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的微觀因素與宏觀因素。
第4章定量分析了東盟國家銀行業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。首先介紹東盟六國的銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀，其次將東盟六國銀行的SRISK計(jì)算出來，將各國樣本銀行的SRISK加總后進(jìn)行排序。并且為了剔除銀行資產(chǎn)規(guī)模的影響，我們選用了SRISK/資產(chǎn)規(guī)模這一指標(biāo)作為銀行的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值，我們對(duì)這個(gè)相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行了加總，對(duì)東盟六國進(jìn)行排序。
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第二章  文獻(xiàn)綜述
2.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的定義與成因研究綜述
De Bandt（2000）較早地給出了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的定義：即某個(gè)金融機(jī)構(gòu)的倒閉或單個(gè)金融市場(chǎng)的崩潰導(dǎo)致一些其他金融機(jī)構(gòu)或市場(chǎng)倒閉或崩潰。廣義的定義還包括金融機(jī)構(gòu)或市場(chǎng)受到一系列負(fù)面沖擊而在同一時(shí)間段內(nèi)倒閉或崩潰的風(fēng)險(xiǎn)，這些沖擊通常為經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)或通貨膨脹率的突然上升。另一個(gè)關(guān)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的定義為一個(gè)或一系列系統(tǒng)性事件對(duì)于市場(chǎng)上大量的金融機(jī)構(gòu)或市場(chǎng)產(chǎn)生了明顯的負(fù)面沖擊，對(duì)金融系統(tǒng)的正常運(yùn)行造成嚴(yán)重的損傷，進(jìn)而妨礙經(jīng)濟(jì)增長，降低實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平，最后導(dǎo)致社會(huì)福利下降。其他一些研究，如Schwarcz（2008）和IMF（2009）從相關(guān)暴露、負(fù)外部性、傳染的角度定義了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的含義。
系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的成因可分為內(nèi)部因素和外部因素。內(nèi)部因素又包括單個(gè)金融機(jī)構(gòu)以及金融體系內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)因素。
（一）內(nèi)部因素
金融機(jī)構(gòu)的過度創(chuàng)新、高杠桿經(jīng)營、存貸款期限錯(cuò)配等因素導(dǎo)致單個(gè)金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生及累積金融風(fēng)險(xiǎn)（陶玲，2015）。一是金融機(jī)構(gòu)扭曲的激勵(lì)機(jī)制（Schwarcz等人，2011）。Minsky（1982）認(rèn)為代理人如果希望通過投資來獲取短期的高額回報(bào)，會(huì)導(dǎo)致公司經(jīng)營短視，而忽視了長期價(jià)值，利益會(huì)驅(qū)動(dòng)代理人進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)的金融實(shí)踐活動(dòng)。在經(jīng)濟(jì)繁榮期，市場(chǎng)表現(xiàn)會(huì)刺激代理人承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)來獲取高回報(bào)，但長期的高風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)并不可持續(xù)，市場(chǎng)的集體行為會(huì)加強(qiáng)資產(chǎn)泡沫，情況嚴(yán)重時(shí)引發(fā)金融危機(jī)。二是金融市場(chǎng)的過度創(chuàng)新以及高杠桿運(yùn)營。金融產(chǎn)品的過分創(chuàng)新，和金融中對(duì)杠桿工具的過量使用，使得產(chǎn)品和服務(wù)的復(fù)雜程度不斷上升，加劇了市場(chǎng)震蕩，機(jī)構(gòu)的高杠桿操作將明顯增強(qiáng)金融體系的脆弱度，加大金融風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)較低，商業(yè)銀行的加杠桿動(dòng)作將增加其對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的流動(dòng)性供應(yīng)，在流動(dòng)性充裕的條件下，金融系統(tǒng)的投機(jī)資本與龐氏融資資本比例會(huì)提升，推高資產(chǎn)價(jià)格，累積金融風(fēng)險(xiǎn)，在資產(chǎn)價(jià)格泡沫的形成過程中，此時(shí)市場(chǎng)上資金供求的敏感性已經(jīng)大幅提升，當(dāng)市場(chǎng)受到負(fù)向沖擊時(shí)，容易引起資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)大幅增加，加劇風(fēng)險(xiǎn)的傳播（Aikman等人，2017；Jorda等人，2016）。三是銀行的存貸款期限錯(cuò)配（Brunner Meier and Oehmke，2013）。銀行通過將負(fù)債轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)從而為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供流動(dòng)性，但存貸的期限不一致會(huì)造成流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，而流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)暴發(fā)往往會(huì)引發(fā)銀行破產(chǎn)倒閉，通過同業(yè)傳染效應(yīng)導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)的集中暴發(fā)。四是金融機(jī)構(gòu)的順周期性。在經(jīng)濟(jì)繁榮期，人們會(huì)產(chǎn)生樂觀的利潤增長預(yù)期，這種預(yù)期會(huì)導(dǎo)致社會(huì)內(nèi)部的信貸規(guī)模逐漸增加，市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)有助于投機(jī)的金融創(chuàng)新機(jī)會(huì)，增大資產(chǎn)價(jià)格泡沫。而非理性的市場(chǎng)行為會(huì)增加市場(chǎng)的波動(dòng)，在市場(chǎng)下行期會(huì)使得大量的企業(yè)面臨困境，最終導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（Kindleberger，1987）。五是在金融體系內(nèi)代理人的道德風(fēng)險(xiǎn)（Bongani等人，2015）。因?yàn)槿狈ΡO(jiān)管，當(dāng)金融機(jī)構(gòu)得到政府直接或隱性擔(dān)保時(shí)，道德風(fēng)險(xiǎn)就將造成機(jī)構(gòu)過度承受的金融風(fēng)險(xiǎn)（Corsetti等人，1998）。
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2.2 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究綜述
按照使用的方法和模型的不同，我們將銀行業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的文獻(xiàn)分為四類。
一是基于收益歷史分布的簡(jiǎn)約化方法。金融機(jī)構(gòu)通過系統(tǒng)內(nèi)重要性金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)收益率組合分布反映金融風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)。Acharya等人（2010）給出了“邊際期望經(jīng)濟(jì)損失（MES）”和“系統(tǒng)性期望經(jīng)濟(jì)損失（SES）”等指數(shù)，以反映一個(gè)銀行對(duì)金融市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)值。Adrian等人（2011）構(gòu)造了條件在險(xiǎn)價(jià)值（CoVaR）來衡量一個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)金融系統(tǒng)在危險(xiǎn)性價(jià)值上的反映水平。Banulescu等人（2015）給出了一種同樣考察“規(guī)模”與“互聯(lián)性”的成分預(yù)期損失（CES）指數(shù)。Brownlees和Engle（2012）則在Acharya等人（2010）的基礎(chǔ)上把系統(tǒng)性事件修改為“一段時(shí)間內(nèi)（六個(gè)月）股票市場(chǎng)總體下滑高于某一閾值”，并提出了“系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（SRISK）”。Segoviano和Goodhart（2009）使用CDS數(shù)據(jù)和Copula模式評(píng)估極端狀態(tài)銀行間尾部事件之間的相關(guān)性。
二是基于流動(dòng)性不足的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度。當(dāng)金融市場(chǎng)上出現(xiàn)了系統(tǒng)性金融危機(jī)時(shí)，由于受到“羊群效應(yīng)”的影響，在金融市場(chǎng)上可能會(huì)產(chǎn)生人們恐慌性地拋售金融資產(chǎn)從而使得負(fù)債價(jià)值大幅度貶值，從而引起了金融市場(chǎng)的流動(dòng)性緊張，增加了市場(chǎng)的脆弱性。Brunnermeier和Pedersen（2009）認(rèn)為單個(gè)金融機(jī)構(gòu)遇到風(fēng)險(xiǎn)時(shí)會(huì)降價(jià)出售資產(chǎn)，并且會(huì)引起相似資產(chǎn)的減值。極端情況下會(huì)減持資產(chǎn)獲取流動(dòng)性尋求自保，使得資產(chǎn)價(jià)格進(jìn)一步下降。這種相似性資產(chǎn)價(jià)格拋售可能會(huì)使得單個(gè)的金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)橄到y(tǒng)性沖擊。
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第三章  銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)分析框架 ..................................... 18
3.1 銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)成因 ....................................... 18
3.1.1 微觀機(jī)制 .............................. 18
3.1.2 中觀機(jī)制 ................................. 19 
第四章 東盟國家商業(yè)銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度 ................ 28
4.1 東盟六國經(jīng)濟(jì)金融運(yùn)行概況 ................................... 28
4.1.1  東盟六國經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展簡(jiǎn)介 ............................ 28
4.1.2  東盟六國銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)概況............................. 32
第五章  東盟國家商業(yè)銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素分析 .............................. 45
5.1 模型設(shè)定 ................................................ 45
5.2變量選取與說明 ................................... 45
5.2 結(jié)果分析 ..................................... 49
第五章  東盟國家商業(yè)銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素分析
5.1 模型設(shè)定
本章利用上一章的SRISK/資產(chǎn)數(shù)據(jù)，來分析銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。我們把影響因素分為微觀因素和宏觀因素，微觀因素分別有銀行資產(chǎn)規(guī)模，不良貸款率、貸存比、非息收入占比、凈資產(chǎn)收益率與杠桿率，宏觀因素有GDP增長率與國際金融市場(chǎng)波動(dòng)率。
cap指銀行的資產(chǎn)，單位是百萬美元。size 以百萬美元為單位，資產(chǎn)數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)值。nlr具體是指不良貸款金額占銀行總貸款金額的比率，計(jì)算公式為不良貸款額/總貸款。ldr指銀行貸款與存款的比值，計(jì)算公式為總貸款/總存款。Nonintre指的是銀行非利息收入占主要營收的占比，計(jì)算公式為非息收入/主營業(yè)務(wù)收入。roe指的是銀行的凈資產(chǎn)收益率，具體計(jì)算公式為凈利潤/股東權(quán)益。leverage指的是銀行的經(jīng)營杠桿率，具體計(jì)算公式是總資產(chǎn)/股東權(quán)益。gG DP代表銀行所在國家的GDP增速，vol代表國際金融市場(chǎng)的動(dòng)蕩水平，本文用美國標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)波動(dòng)率的年化值，衡量國際金融市場(chǎng)的金融動(dòng)蕩程度。參照Sun-YongChoi(2020）的做法，季度波動(dòng)率是根據(jù)每個(gè)季度的平均每日收益計(jì)算的。具體來說，季度波動(dòng)率是一個(gè)季度中每日對(duì)數(shù)收益的平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

國際金融論文參考

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第六章  研究結(jié)論
6.1 主要結(jié)論
本文基于東盟六國2002年1月至2021年9月的上市銀行的數(shù)據(jù)，運(yùn)用SRISK方法計(jì)算對(duì)東盟六國銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證研究，計(jì)算了東盟六國銀行的SRISK值后，進(jìn)而得出了各國銀行之間與東盟六國之間的SRISK與SRISK/資產(chǎn)規(guī)模排名。其次我們對(duì)東盟國家銀行的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響因素進(jìn)行了分析，主要從微觀因素和宏觀因素兩大方面，從資產(chǎn)規(guī)模、不良貸款率、貸存比、非息收入占比、凈資產(chǎn)收益率、杠桿率、GDP增速和國際金融市場(chǎng)波動(dòng)率等因素對(duì)銀行的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行面板回歸，并做出相應(yīng)分析。主要結(jié)論有：
（1）以樣本銀行的SRISK值分國別來看，東盟六國目前的SRISK值按從大到小排序分別為：泰國、新加坡、馬來西亞、菲律賓、越南與印度尼西亞。其中泰國與新加坡的SRISK遠(yuǎn)大于其余4國，風(fēng)險(xiǎn)處于最高水平，印度尼西亞的SRISK值最低，且遠(yuǎn)小于其余5國。
（2）若按照SRISK的平均值來看，SRISK的平均值按由大到小排序?yàn)椋盒录悠?、泰國、越南、馬來西亞、菲律賓、印度尼西亞。由于新加坡銀行銀行平均資產(chǎn)遠(yuǎn)大于其余5國，導(dǎo)致新加坡的SRISK平均值大于其余5國。泰國的銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)近年來快速增長。泰國、馬來西亞、菲律賓與越南的SRISK平均水平較為接近，印度尼西亞SRISK平均水平仍遠(yuǎn)小于其余5國。
參考文獻(xiàn)（略）