网络舆情对中国上市金融机构系统性风险影响研究

作者：欧阳资生; 李虹宣; 杨希特^*

来源：系统科学与数学, 2021, 41(05): 1339-1354.

• 网络舆情
• 系统性金融风险
• CoVaR
• 动态面板模型

使用2015年1月到2018年12月期间东方财富网45家上市金融机构1000万余条发帖信息为研究载体,从网络关注度和网络情绪两个角度构建"网络关注度"、"网络情绪"和"网络意见分歧"共3个网络舆情指数;然后使用DCC-GARCH模型估计CoVaR度量系统性金融风险指标;之后采用系统广义矩估计(SGMM)和差分广义矩估计(DGMM)方法实证分析了网络舆情对系统性金融风险的影响效应.研究发现:网络关注度对系统性金融风险具有显著影响,投资者网络关注度越高,系统性金融风险水平越高;网络情绪对系统性金融风险的影响具有非对称性,并且网络积极情绪较之消极情绪对系统性金融风险的影响更大;另外,网络意见分歧越大,系统性金融风险水平越高.文章研究表明,基于"互联网+风险管理"对系统性金融风险的防范和化解具有重要的理论及现实意义.

• 单位
  湖南工商大学; 湖南师范大学