张 杨 刘 影 李东辕 尹 琳

（1.中国人民银行济南分行，山东 济南 250021；2.山东大学，山东 济南 250100）

近年来，随着金融创新延展和金融改革深化，我国金融市场交易日趋多元和复杂，融资渠道、金融工具和金融业态日益丰富，金融体系的关联度、复杂度大幅提高，金融体系脆弱性增强，防范系统性风险的压力加大。党的十九大报告指出，“健全货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架，深化利率和汇率市场化改革。健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线。”金融系统的稳定并非决定于单一机构或单一产品，而是要建立宏观审慎评估体系，对金融市场尤其是重点领域进行风险监测、识别和预警，通过货币政策、财政政策以及产业政策的高效融合，防范和化解系统性金融风险。

目前，资管业务已成为我国第二大体量的金融业态，在满足居民和企业投融资需求、改善社会融资结构等方面发挥了积极作用，但也存在部分业务发展不规范、规避金融监管和宏观调控等问题，潜在风险不断加大，成为系统性金融风险防范的一个重要主体（杜金富等，2021）。因此，在“双支柱”调控框架下，加强资管产品研究，进行风险监测及监管政策效果评估，具有重要现实意义。同时，伴随金融业综合统计的深入推进，中国人民银行实现了对理财与资金信托产品的逐笔统计，为定量研究提供了数据支撑。本文运用大数据技术探索监测资管产品之间关联性、传染性的有效方法，深入分析资管产品间的关联嵌套关系，及时识别风险传导的关键节点，以期能够及时预警重大风险隐患，为完善金融风险监测、评估、预警和处置体系提供参考。

目前针对资管产品系统性风险测度的研究较少，相关文献主要集中在系统性金融风险测度方法和资管产品风险管理两方面。

2008年金融危机后，系统性金融风险研究进一步深入，尤其是系统性金融风险测度方法研究明显增多。imf（2009）列举了4 种分析系统关联性的定量分析模型，包括网络分析法（network analysis approach）、共同风险模型法（co-risk）、困境依赖矩阵法（distress dependence matrix）和违约强度模型法（default intensity model）；各国中央银行、金融监管部门也分别开发了一系列较为成熟的风险监测预警方法，如欧洲中央银行改进的综合指数法（ciss）、英国系统性机构风险评估系统（ramsi）、韩国中央银行的宏观审慎政策系统性风险评估模型（samp）等。

近年来，国内关于系统性金融风险测度的研究也日益增多。研究者将复杂网络理论应用于系统性金融风险测度，从时间维度研究金融系统的周期性，从空间维度研究金融系统的传染性，但研究领域多集中在银行。如范小云等（2012）通过构建网络模型考察了银行间关联性对系统性金融风险的影响，认为相比银行规模，银行间关联程度尤其是负债关联程度是诱发系统性危机的更重要的因素，其破产造成的损失也更大。邓晶等（2013）认为银行间网络具有风险传染和流动性转移两种相反的作用，并且这两种作用在不同的流动性环境下占据不同的地位。邹冬（2018）从网络视角分析了我国金融机构尾部风险传染效应以及系统重要性金融机构的识别和评估问题，认为金融机构间的尾部相依性具有时变特征，从尾部风险关联性的视角看，不仅要关注金融机构“大而不能倒”的风险，也需要关注“关联太紧密而不能倒”的风险。

随着我国资管业务飞速发展，资管产品风险管理研究明显增多，但囿于数据可得性等，研究主要集中在业务模式、业务风险、业务转型等角度，且研究方法更多采用定性分析。胡宇新（2017）总结了资管产品的三个风险点：一是产品规则不统一，层层嵌套，拉长了债务链；二是没有严格遵守投资者适当性原则，很多投资者的风险承受能力与投资方向不匹配；三是数据和投向不清晰，难以对风险作出判断。靳羽（2018）认为资管产品交易结构复杂，多层嵌套的行业常态将资管行业异化为发挥信用中介功能的影子银行。金延（2019）通过实证研究发现，《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》（以下简称资管新规）的实施在短期内将导致银行理财资金的运行规模和效率有所下降，从而导致城商行流动性比例下降，但从长期来看，将更有利于构建稳健的流动性风险管理机制。

目前机构和学者对系统性金融风险的测度方法日益丰富，但研究领域尚未突破银行这一传统金融机构主体，研究方法仍局限于定性分析。为此，本文拟以sd 省资管产品为例，从宏观和微观两个角度对资管产品风险进行定量监测分析。同时，进行对比分析：一是对sd 省和全国风险进行对比分析，以便更有针对性地对区域系统性风险进行监测和防控；二是对资管新规出台前后数据进行对比分析，研究探讨资管新规政策效果及改善资管产品风险现状的措施思路。

图论和复杂网络分析方法可以直观展示各主体之间的关系，可用于反映金融风险的关联性及传染性，本文选用该方法研究资管产品的系统性风险，从关联关系分析、整体风险测度、系统重要性产品风险监测、风险动态监测及政策效果分析四个层次对资管产品投资关系网络进行研究。

1.关联关系分析。绘制多级关系网络图可对整个网络关联关系进行可视化、系统化分析。资管产品投资关系网络包含了资管产品之间的所有投资关系，各类资管产品为该网络中的“节点”，各产品之间的投资关系为网络中的“边”，边是有方向的，它的方向代表了资金流动的方向。这些“节点”和“边”构成以“投出产品→被投产品”为方向、以投资金额为权重（或无权重）的有向图。在这个有向图中，每个节点代表一只资管产品，每条边代表一个投资关系。节点的“度”是指和该节点相连的边的条数，“出度”指该资管产品投资的产品只数，“入度”指向该产品投资的产品只数。根据出入度值细分资管产品种类，从而从网络结构层面了解各产品之间多级投资、资金流向等情况。

2.整体风险测度。具体从关联性、分散性、传染性三个方面对资管产品风险进行可量化、可测度分析。

（1）关联性分析：中介中心性。由于现实中网络的节点数量可能非常大，无法通过直观图更深入地理解网络的内部细节，因此，通常采用邻接矩阵来描述一个图，若图g 包含n 个端点，那么图g n×n 的邻接矩阵表示为a（g）。中介中心性测算公式为：

公式（1）中， g为节点i 和节点j 之间最短路径的总数， g( i )指节点i 和节点j 之间经过节点i 的最短路径总数。

节点的中介中心性越大，说明