本书在梳理我国影子银行发展历程、特征、运行机理及其对宏观经济影响的基础上，探究经济“新常态”背景下我国影子银行的风险、对金融体系的风险溢出效应以及其对货币政策的影响，在此基础上提出我国影子银行监管的思路与对策。本书围绕两条主线展开：(1)微观层面，影子银行体系中单个金融机构对系统性风险的贡献度与风险溢出效应；(2)宏观层面，影子银行对宏观经济与货币政策的影响。本书采取理论建模、计量经济分析和对策建议相结合的研究范式，在对现有文献进行梳理、归纳的基础上，结合我国影子银行的特有形态，构建影子银行体系风险外溢和对货币政策影响的理论分析框架，进而用现有数据进行经验分析或进行数值模拟分析，得出研究结论，最后针对性地提出政策建议。

马亚明，1973年10月出生，湖北赤壁人，经济学博士，教授，博士生导师。现任中国滨海金融协同创新中心研究员，天津财经大学经济学院副院长，天津市“131”创新型人才培养工程第一层次入选人，天津市宣传文化“五个一批”社科理论人才入选人，兼任天津市金融学会理事、天津市保险学会理事。1995年、1998年在华中师范大学数学系分别获得理学学士学位和硕士学位，2001年在南开大学国际经济研究所获得经济学博士学位，2004年赴香港参加国内企业金融高级研修班，2008年赴美国加州州立大学富勒顿分校做高级访问学者。主要研究方向为信托理论与实务、资本市场与公司金融、货币金融理论与政策等。出版专著和教材4部，参编著作8部，在Rocky Mountain Journal of Mathematics、《世界经济》《国外社会科学》《国际金融研究》《南开经济研究》等国内外核心期刊公开发表论文50余篇，主持完成国家社会科学基金一般项目、天津社会科学基金项目、天津市政府重点咨询课题等各类项目8项，参与国家社科重大项目1项，国家自然科学基金项目2项，其他省部级项目多项，多次获天津市金融学会优秀调研课题一等奖。

第1章 导论
1.1 研究背景与选题的意义
1.2 文献综述
1.2.1 影子银行发展的驱动因素
1.2.2 影子银行的特征及微观机理
1.2.3 影子银行的宏观经济效应
1.2.4 影子银行的风险及监管
1.2.5 文献评述
1.3 研究思路与主要内容
1.4 研究方法、创新点与不足之处
第2章 我国影子银行的发展历程、运作模式与特征
2.1 我国影子银行的发展历程与运作模式
2.1.1 影子银行萌芽阶段(2003—2007年)
2.1.2 影子银行快速增长阶段(2008年—2013年4月)
2.1.3 影子银行平稳增长阶段(2013年4月—2017年)
2.1.4 影子银行强监管(2017年至今)
2.1.5 我国影子银行体系及运作模式
2.2 我国影子银行兴起的原因及特征
2.2.1 我国影子银行兴起的原因
2.2.2 我国影子银行的特征
第3章 我国影子银行对房地产市场和产业结构的影响
3.1 影子银行对房地产市场的影响机制
3.1.1 影子银行对房地产市场的影响机制
3.1.2 影子银行资金进入房地产市场的渠道
3.2 影子银行对实体经济和产业结构的影响
3.2.1 影子银行对实体经济的影响
3.2.2 影子银行对产业结构的影响
3.3 影子银行体系对房地产市场和产业结构影响的实证分析
3.3.1 TVP-VAR模型介绍
3.3.2 变量说明与数据检验
3.3.3 基于TVP-VAR模型的实证结果分析
3.4 本章小结
第4章 我国影子银行、房地产市场与宏观经济效应
4.1 引言
4.2 影子银行规模对宏观经济变量的冲击：基于VAR模型的经验分析
4.3 理论模型
4.3.1 家庭
4.3.2 房地产
4.3.3 影子银行与商业银行
4.3.4 货币政策
4.3.5 市场均衡
4.4 参数校准与估计
4.4.1 参数校准
4.4.2 贝叶斯估计
4.5 模型分析
4.5.1 各类冲击下的主要经济变量脉冲响应结果
4.5.2 敏感性分析和福利分析
第5章 我国影子银行对地方政府债务风险的溢出效应
5.1 我国影子银行对地方政府债务风险的传导机制
5.1.1 我国影子银行向地方政府债务传导的风险
5.1.2 我国影子银行对地方政府债务主要风险的传导机制
5.2 我国影子银行对地方政府债务风险溢出效应的实证分析
5.2.1 GARCH-CoVaR模型
5.2.2 样本数据的选取
5.2.3 描述性统计与数据检验
5.2.4 风险溢出效应的实证结果分析
5.3 本章小结
第6章 我国影子银行对商业银行的风险溢出效应
——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的分析
6.1 引言
6.2 影子银行风险及风险溢出
6.2.1 期限错配增大了流动性风险
6.2.2 信用风险
6.2.3 高度关联性加剧了风险的交叉传染
6.2.4 顺周期性强化了系统性风险
6.3 研究方法及模型
6.3.1 条件风险价值CoVaR
6.3.2 GARCH-Copula-CoVaR模型
6.4 我国影子银行对商业银行风险溢出效应的实证分析
6.4.1 数据选取和基本统计量描述
6.4.2 对商业银行风险溢出效应的计算
第7章 金融强监管与影子银行极端风险的动态演化
7.1 引言
7.2 文献综述
7.3 研究方法与网络指标测算
7.3.1 单变量Copula-EVT模型
7.3.2 双变量Copula-EVT模型与极端风险网络构建
7.3.3 极端风险网络指标测算
7.4 实证分析
7.4.1 样本说明与数据分析
7.4.2 影子银行机构自身极端风险
7.4.3 影子银行机构极端风险网络关联度
7.4.4 影子银行机构极端风险网络关联度影响因素分析
7.5 本章小结
第8章 中国影子银行顺周期性及其货币政策效应
——基于TVP-VAR分析
8.1 引言
8.2 文献综述
8.2.1 影子银行顺周期性
8.2.2 影子银行与货币政策
8.3 研究变量与实证检验
8.3.1 研究变量确定与数据来源
8.3.2 TVP-VAR检验模型设定及适用性检验
8.3.3 实证检验结果分析
8.3.4 稳健性检验
8.4 本章小结
第9章 影子银行、货币窖藏与货币政策经济效应
9.1 引言
9.2 实体经济货币循环与金融窖藏
9.2.1 实体经济货币循环
9.2.2 金融窖藏
9.3 考虑影子银行的DSGE模型构建
9.3.1 模型假定
9.3.2 高风险企业和影子银行系统
9.3.3 低风险企业与商业银行系统
9.3.4 家庭部门
9.3.5 最终品生产商、中间品生产商、资本品生产商
9.3.6 中央银行(货币政策)
9.3.7 市场出清及变量加总
9.4 参数校准与估计
9.4.1 参数校准
9.4.2 参数估计
9.5 脉冲响应分析
9.5.1 价格型货币政策冲击
9.5.2 数量型货币政策冲击
9.6 本章小结
第10章 新利率双轨制、企业部门杠杆率差异与我国货币政策传导：考虑影子银行体系的DSGE模型分析
10.1 引言
10.2 对利率双轨制和货币政策效果的探讨
10.3 新环境下货币政策传导效果的逻辑判断