信用衍生品创新扩散下CRT市场信用风险传染机制研究

王杰朋　陈庭强　王冀宁

摘 要：信用衍生品的创新扩散，在某种程度上增加了信用风险转移市场交易对手信用风险的复杂性和传染效应。本文在信用衍生品创新扩散的内涵和外延界定的基础上，分析了标准信用衍生品的同质创新扩散与异质创新扩散的扩散路径，并对合成信用衍生品的交互扩散模式进行剖析。基于上述研究，从产品、市场、信息不对称和交易对手行为属性四个角度深入挖掘和剖析了信用衍生品创新扩散下CRT市场信用风险传染机制。本文研究对我国信用衍生品发展及CRT市场信用风险传染控制对策制定具有一定的参考价值。

关键词：信用衍生品；创新扩散；信用风险；传染机制

中图分类号：F830 文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2018）05-0020-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.05.003

一、引言

信用风险转移（Credit Risk Transfer，CRT）是指金融机构（一般是指商业银行）通过使用各种金融工具把信用风险转移到其他银行或者金融机构。随着市场经济和金融创新向更广和更深的层面发展，信用风险转移市场得到了迅速发展，信用衍生品在整个金融系统中的功能和作用也愈加凸显。信用衍生品是有效分散、转移及对冲信用风险的工具，其管理成本低、灵活性高等优点为有效管理信用风险发挥了重要的作用，极大丰富了银行等金融机构回避风险、保证收益的手段，提高了金融市场的流动性和弹性。同时，信用衍生品的价格发现机制降低了标的资产价格信息的不对称性，对金融市场产生正向促进作用（曹亚延，2013）。而另一方面，信用衍生品本身具有较高的杠杆风险，容易成为众多机构和个人进行套利和投机的工具，其创新扩散增加了交易对手间信息的不对称性和复杂性。在杠杆交易和投机套利作用下，信用衍生品改变了信用风险传导机制，扮演着风险扩散的放大器、助推器和加速器的角色，并加大了各国金融市场和交易对手之间的关联性（史永东和赵永刚，2008）。2008年美国次贷危机及其后续的2011年欧洲主权债务危机使得信用衍生品的“双刃剑”特性得到了充分印证。

从现有文献看，学术界目前主要关注于如何对信用衍生品进行定价，不论是结构模型（Merton，1974）、简化模型（Jarrow and Turnbull，1995）、综合模型（Giesecke，2004）或者经验事实模型（史永东和赵永刚，2007；Nakashima和Saito，2009），都希望能对信用衍生品进行合理且准确的定价。鲜有文献针对信用衍生品创新扩散中信用风险传染机制进行深度研究。而2008年美国次贷危机及其后续的2011年欧洲主权债务危机的深刻教训反映了CRT市场上信用衍生品的同质创新扩散和异质创新扩散模式所带来的信用风险传染已日益凸显，不容忽视。因此，本文运用文献分析和理论推演的方法，剖析信用衍生品的创新扩散路径及其机制，深入挖掘信用衍生品创新扩散下CRT市场信用风险传染的动因及影响因素，从而揭示信用衍生品创新扩散下信用风险传染的路径及其机制。

二、信用衍生品创新扩散机制分析

金融创新扩散是金融创新产品随着时间的推移在空间上传播、转移和推广应用（梁大鹏等，2005；姚爽和黄玮强，2015）。国内王仁祥（2001）最早对金融创新扩散进行了界定，认为金融创新成果在传播过程中必须借助一定的扩散渠道。随后，学者们从扩散周期（唐珺，2005）、静态和动态（王仁祥和喻平，2002；Fung和Cheng，2004；吴定远和周毓萍，2004；梁大鹏等，2005；易志高，2007；庄新田和黄玮强，2009；孙国茂，2013；姚爽和黄玮强，2015）等多角度描述金融创新扩散机理，发现了金融创新的S型扩散路径①。信用衍生品作为金融创新的代表产品，其创新扩散概念的界定集中在其主體、成果形式、扩散渠道以及扩散环境四个方面：（1）信用衍生品创新扩散主体是信用衍生品创新扩散的研发者和采纳者；（2）信用衍生品创新扩散成果形式由单一化走向多元化；（3）信用衍生品创新扩散渠道不断拓宽；（4）信用衍生品创新扩散环境瞬息万变，信用衍生品创新扩散要跟上金融创新环境的动态变化。因此，信用衍生品创新扩散是一个动态多变的过程。而且，由于场外市场（Over the Counter Market，OTC）交易环境的不断变化以及交易对手群体范围的增加，信用衍生品由最初的标准化产品结构催生出了纷繁多样的创新品种，这使得信用衍生品创新扩散的内涵与外延变得更加复杂。

按照标的资产风险的大小和交易流程是否透明，信用衍生工具能够被分为标准结构信用衍生产品与合成结构信用衍生产品两类，而后者被认为是在基础衍生工具基础上设计的信用衍生产品。对于标准结构的信用衍生产品，主要存在着同质创新扩散与异质创新扩散两种不同创新扩散路径（见图1）。同质创新扩散一般是通过模仿、复制的形式达成合约、产品在根本结构上的扩散，存在着相似性。这种创新扩散机制主要被应用于银行内部领域。如将可交易的债券和贷款作为标的资产的总收益互换合约（Total Return Swaps，TRS），银行通过信用违约互换（Credit Default Swaps，CDS）往往也能达成相同的效果，究其根本原因在于该类别产品在结构设计方面存在着同质性。而异质创新扩散的信用衍生产品往往结构全然不同，一般从对冲、转移信用风险的角度来设计产品。此创新扩散机制主要存在于不同金融机构的交易中，不同产品之间由于针对具体不同的标的资产设计合约，其交易相对独立，一般不存在相互联动性。

相对于标准结构的信用衍生产品，合成结构的信用衍生产品创新扩散过程则相对复杂，不同产品之间的关联性较强。除内嵌了其他信用衍生工具的信用联系票据产品（Credit-Linked Note，CLN）外，担保债务凭证（Collateralized Debt Obligations，CDOs）的再设计与合成证券化结构的出现，对传统债务抵押债券市场产生了深远影响。如图2点划线框内所示，除了资产池范围的不断扩张外，特殊目的发行机构（Special Purpose Vehicle，SPV）②为了满足不同投资者的风险偏好和交易需求，利用分层技术，根据违约风险的高低将发行的债券分成高级层、中间层、权益层，级别越高，风险越低，然后参考资产的违约损失，按照债券级别由低到高的顺序由相应的投资者承担对应的部分。SPV更可以基于基本CDOs发行其他信用衍生产品。CDOs被不断地设计、打包和分级，CRT市场上出现了CDOs平方、立方甚至N次方产品。在传统的结构中，发行CDOs的收入被直接或间接地用来购买标的信用投资组合。而合成结构在创新扩散过程则脱离原始实体标的，发行的收入一般被用来购买投资群组，而这些资产却被部分用来作为CDS的标的。投资者投资的各档证券往往通过CDS合约合成，而如图2的虚线部分所示，这些CDS合约卖方极有可能也与SPV存在CDS合约关联。随着创新扩散程度不断加深，合成结构的信用衍生品变得越来越复杂，其信用风险的可预测和可控程度也不断降低，一旦扩散路径中任一标的债务资产出现违约，与之相关的衍生产品及交易对手都将遭受损失，且形成关联违约的局面，造成“多米诺”连锁反应。

三、信用衍生品创新扩散下的信用风险传染机制分析

信用衍生品在创新扩散下分散、转移、对冲信用风险的同时，致使信用风险的传染不再局限于银行，而是由信贷市场迅速传染至货币市场和证券市场，影响整个金融市场的稳定（Instefjord和Norvald，2005；Allen和Carletti，2006；Heyde和Neyer，2010；史永东和赵永刚，2008；邓斌和张涤新，2011；陈庭强和何建敏，2013；陈庭强等，2016；Chen等，2017），在市场风险暴露时引发更大范围的信用风险传染效应。而且，信用衍生品的创新扩散使得产品设计、市场结构、交易对手间信息不对称性和交易对手决策行为等变得更加复杂，产品的定价难度增加，信用风险的可预测性和可控制性大幅降低，信用风险传染效应增强。

（一）基于产品视角的信用风险传染分析

信用衍生品创新扩散的一种表现形式为单一信用衍生品→组合型信用衍生品。组合信用衍生产品一般的标的资产是如债券、贷款和CDS等标准结构信用衍生品的组合。信用指数（Credit Index）③、一篮子信用CDS④和CDOs是这类衍生产品的典型代表，其创新扩散的核心主要取决于标的合约间违约相关性（Sch?nbucher，2003；龚朴和胡祖辉，2011）。由于创新过程涉及的参考信用数量多、覆盖面广、契约设计复杂（陈庭强等，2017），导致了信用衍生产品的重复交易以及交易链条的延长。此外，创新的交互扩散无疑使标的资产的违约性大大增强，使信用风险交叉传染变得更为简单。

另一方面，银行等金融机构在异质创新扩散下会高成本地设计各种不同的信用衍生品，从而满足不同风险偏好投资者对金融产品的需求。比如，传统的CDS产品能为银行转移、分散、对冲信用风险，提高银行对信用风险的容忍度和新增风险的偏好程度（Froot和Stein，1998；Wagner，2007）。但是对于风险偏好程度较小、脆弱性较高的金融机构，投资银行往往高薪聘请金融工程师量体裁衣设计信用衍生品满足其个性化需求，比如引入不完全保护机制的CDS（邓斌和张涤新，2011），这便使得CDS票息率增加以弥补高成本的投入。因此，这些信用衍生品通过复杂的数理模式设计并经过多次创新扩散后，投资者根本没有能力来甄别这些产品的风险及其水平，也会减弱投资者对产品的风险关注（易宪容和王国刚，2010）。此外，在设计这些产品时，其基本假定背离了现实金融市场，加之其历史数据时间短而且没有连续性等因素的影响，无疑增加了信用风险传染的复杂性。比如穆迪公司在信用衍生品定价中常用的Vasicek模型，运用了保险业中广泛使用的大数定律，然而大数定律却并不适用于CDOs等信用衍生品的定价⑤（曹亚延，2013）。

美国次贷危机及其后续的欧洲主权债务危机后，信用衍生品设计过程中的大量理论假设与现实情况严重不符的缺陷暴露无遗。同时，简单的模型假设⑥和复杂的定价模型，加上创新扩散下交易链条的延长和分散范围的扩大，使得信用衍生品不但没有降低信息不对称而降低信用风险，反而加剧了交易双方信息不对称性而隐藏了信用风险，甚至造成了新的信用风险的产生，从而引发交易对手间信用风险传染。

（二）基于市场视角的信用风险传染分析

CRT市場贯穿于资本市场、保险市场、证券市场以及信贷市场之间（李利平，2011）。从宏观层面看，CRT市场有利于信用风险的优化配置，对金融系统效率和稳定性都有正面的影响（Rule，2001；Wagner和Marsh，2004；Jorge和Li，2006；Wagner和Marsh，2015）。但是由于信用衍生品没有谨慎监管场外交易的特性，一些发起产品的金融机构为了追求自身利益最大化，不仅让信用衍生品更为复杂化、不透明化及定价困难，而且还不断地把这些资产移到表外⑦，用货币市场的短期商业票据来购买高收益的、无法流动的长期资产，以便通过资产和负债的长短错配（易宪容和王国刚，2010；张萍和党怀清，2015）来获得利差收益。信用衍生品创新扩散为这类金融机构追求过高杠杆率和交易对手间信用风险传染创造了条件，当市场风险暴露时信用风险传染效应会被快速放大。

此外，宽松监管政策下，信用衍生品创新扩散过分地为交易对手的快速扩张创造了流动性。由于一级市场缺乏相关基础设施，二级市场的间接参与型贷款缺乏流动性，使得投资者的投资方式受到了限制。如图3所示，为了加大其货币市场基金的资金投入，投资者可以通过另外与交易方签订TRS来完成。在此类交易中，TRS与CDS呈现出同质性创新扩散。

注：在合约中，投资者从交易方接受相关贷款的总收益，作为交换，投资者需要向对方支付LIBOR与差额。值得注意的是，投资者运用CDS也能达到类似的效果，投资者通过CDS将信用保护卖给交易方来防止参考实体违约。

图3：投资者运用总收益互换基本模型

随着交易对手范围的扩大，进入CRT市场的参与者不断增多，二级市场的交易水平迅速增长，从而信用衍生品市场逐渐成为一个高流动性的信用风险市场。伴随着非银行类金融机构参与程度的加深，CRT市场结构和信用风险分布发生了深刻变化，这种变化对于市场主体的行为更加难以预测，不确定性增大（金中夏，2007）。另外，信用衍生产品交易的宽松监管导致交易对手的杠杆率不断攀升，风险抵御能力越来越弱。在创新扩散下，信用衍生品的应用也越来越从信用风险管理功能转向纯粹的投机套利功能，因而成为CRT市场信用风险传染的媒介和放大器。如图4所示，银行参与CDS交易的套利动机占比由2005年的71%上升到2009年的89%。

由于信用衍生品假定在违约风险不存在的情况下可以识别风险及给风险资产排序，以此来减弱投资者对风险规避的疑虑及诱导更多的投资者进入市场，以此制造了市场的非理性繁荣。信用的快速扩张，必然导致金融市场内在不稳定或吹大金融市场的泡沫（易宪容和王国刚，2010）。因此，场外交易的特性为信用风险传染创造了条件。信用衍生品同质创新扩散下交易对手参与者的迅速扩张虽然促进CRT市场的高流动性，但是导致信用衍生品被过度投机从而带动信用风险的传染。

（三）基于信息不对称视角的信用风险传染分析

金融市场一直存在信息不对称问题，逆向选择以及道德风险对金融市场的效率存在阻碍作用（Stiglit和Weiss，1981；Morrison，2005；Minton等，2009）。信用衍生品创新扩散所蕴含的风险，源于信息不对称。由于CRT市场中信用风险转移方和接收方的信息不对称，信用衍生品的创新扩散改变了银行的行为（韩琳和胡海鸥，2005；邓斌和张涤新，2011）。为降低贷款的信用风险，银行等金融机构通常利用私人信息对借款者进行监督。然而，一旦信用风险在信用衍生品创新扩散下被转移，银行等机构很大程度上弱化了银行审查监督信贷资产（Morrison，2005；Kiff和Morrow，2000；安毅和赵婷，2010；陈庭强等，2011；Rama等，2012）和控制风险的积极性，增强其发放高风险贷款的动机。由于信息不对称问题的存在，CDS等信用衍生品投资者无法取得银行等金融机构的私有信息从而取代银行对借款人进行有效监督。于是在交易完成后，银行监督水平的降低导致借款者违约概率增大，而交易对手间存在很强的关联违约效应，即一个债务人的违约发生，将会推动风险向高等级转换，促使其他债务人的违约强度随之上升（Davis和Lo，2001；Hull和White，2001；杨星和胡国强，2013；李永奎和周宗放，2015），最终致使交易对手间发生信用风险传染效应。

另外，信息不对称的存在增大了信用价差（Duffie和Lando，2001；Lindset等，2008；Giesecke和Goldberg，2011），将促使信用风险接收方要求额外的费用（Skinner和Diaz，2003；Errais等，2007），以抵消信息不对称带来的不确定风险。银行等金融机构会对信用风险的质量进行分析，利用信用衍生品创新扩散机制实现逆向选择，即高质量信用风险自售自买，低质量信用风险出售给CRT市场上其他交易方（陈庭强等，2011）。因此，信用衍生品创新扩散，逐步实现了信用风险逐级传递、扩散和传染。

（四）基于交易对手行为属性视角的信用风险传染分析

从广义上看，信用衍生品创新扩散过程包括两个层次：金融机构对信用衍生品的研发和投资者对信用衍生品的投资（姚爽和黄玮强，2015）。第二层次的扩散是潜在投资者评估、选择并投资信用衍生品的主动的经济活动（李春燕和俞乔，2006；庄新田和黄玮强，2009；姚爽和黄玮强，2015）⑧。而由信用联结的经济活动促使CRT市场中各类交易对手之间的相互关联性越来越复杂（Chen等，2015；Mlila等，2016；陈庭强等，2016）。

现实世界中，信用衍生品创新扩散系统由大量的交易对手组成，交易对手之间存在复杂的非线性相互作用。此外，相关信息作用（包括信息渠道、信息的获取和认知）（Sch?nbucher，2003；Jarrow和Protter，2004；Giesecke和Weber，2004；Giesecke和Goldberg，2004；李国荣等，2010）、信用衍生品创新投资决策的羊群效应等情绪（庄新田和王健，2007；陈庭强等，2014），都通过信用衍生品创新扩散下交易对手信用关联网络进行传染。在信用衍生品创新扩散的网络视角下，交易对手的决策行为是由多方因素考量的。一方面，交易对手是异质的，存在其特有的风险偏好与投资情绪；另一方面，交易对手间存在财务、股权等更为多样复杂的关联。正是以上因素的耦合影响以及连锁违约的集聚效应⑨（Azizpour和Giesecke，2008），才让信用风险的传染难以预测和控制。

四、结论

本文吸收国内外文献的研究成果，基于信用衍生品创新扩散机制，对CRT市场信用风险传染机制进行了研究。在界定信用衍生品创新扩散的内涵和外延的基础上，创新性地提出标准信用衍生品创新扩散的两种模式：同质创新扩散和异质创新扩散。借助基本CDOs创新扩散对合成信用衍生品的交互扩散模式进行阐述，然后，从产品、市场、信息不对称和交易对手行为属性四个角度深入挖掘和剖析了信用衍生品创新扩散下CRT市场信用风险传染机制。研究发现：（1）信用衍生品的产品结构创新扩散、信用衍生品个性化设计以及设计过程的缺陷会阻碍投资者对风险的识别与认知，是信用风险传染的动因之一。（2）场外交易的特性、信用衍生品创新扩散下交易对手参与者的扩张促进CRT市场的高流动性，导致信用衍生品被过度投机从而带动信用风险的传染。（3）信用衍生品创新扩散下信用风险的传染源于信息不对称及其导致的逆向选择和道德风险。（4）信用衍生品创新扩散系统中交易对手异质性和多因素耦合增加了信用风险传染的不可预测性和不可控性。

注：

①法国社会学家塔尔德在1904年首次提出了“S型传播曲线理论”，认为模拟是重要的传播手段，而且在传播过程中模拟者比率呈S形曲线。

②SPV由不同金融机构设立，专门用于收购资产并出于法律与核算的目的，实现资产负债表外处理。

③信用指数比较著名的有CDS指数系列创新和iTraxx系列创新。

④一篮子信用CDS涉及的是一篮子或者某一类型经济主体的信用风险，其CDS创新产品主要包括二元违约互换（Binary Default Swaps）、一篮子信用违约互换（Basket Credit Default Swaps）、可撤銷违约互换（Cancellable Default Swaps）、或有违约互换（Contingent Default Swaps）和杠杆违约互换（Leveraged Default Swaps）。

⑤尽管CDS等信用衍生品类似于保险，但是由于金融市场的波动性远远大于保险产品收益，且大数定律所要求的无相关性资产数目也远远大于金融市场特别是CDOs产品中资产数目，所以保险市场中保险资产组合的收益在样本足够大时会趋向于一个稳定状态的假设条件，而在CDOs产品定价中不具备现实条件。

⑥例如，違约概率测算时对资产包中所有资产的同质性假设（相同的违约率和β系数），对诸如“两房”被美国政府接管等极端情况未被纳入吸引风险当中，更不要谈对相关系统性风险的违约率测度和定价。

⑦比如，2006年，花旗银行的表外资产价格高达2.1万亿美元，已经超过了其1.8万亿美元的表内资产。

⑧目前研究主要是采用宏观扩散模型（如Bass模型及其扩展模型等），并利用信用衍生品等金融创新产品的宏观扩散数据所做的实证研究。

⑨2007年次贷危机爆发以后，风险金融资产的违约率快速上升，表现出强烈的违约集聚现象。这种违约集聚现象正是违约自我反馈（self-effect或self-exciting）效应的体现。

参考文献：

[1]Merton R. 1974. On the Pricing of Corporate Debt： the Risk Structure of Interest Rates[J].Journal of Finance，2（29）.

[2]Jarrow R， Turnbull S. 1995. Pricing Derivatives on Financial Securities Subject to Credit Risk[J].Journal of Finance，1（50）.

[3]Giesecke K. 2004. Correlated Default with Incomplete Information[J].Journal of Banking and Finance，28.

[4]Nakashima K，Saito M. 2009. Credit spreads on corporate bonds and the macroeconomy in Japan[J].Journal of the Japanese & International Economies，23（3）.

[5]Fung M K， Cheng A C S. 2004. Diffusion of off-balance-sheet financial innovations： information complementarity and market competition[J].Pacific-Basin Finance Journal，（12）.

[6]Instefjord N. 2005. Risk and hedging： Do credit derivatives increase bank risk？[J].Journal of Banking & Finance，29（2）.

[7]Allen F，E Carletti. 2006. Credit Risk Transfer and Contagion[J]. Journal of Monetary Economics，53（1）.

[8]Heyde F， Neyer U. 2010. Credit Default Swaps and the Stability of the Banking Sector*[J].International Review of Finance，10（1）.

[9]Chen T， He J， Li X. 2017. An evolving network model of credit risk contagion in the financial market[J]. Technological and Economic Development of Economy，23（1）.

[10]Sch?nbucher P. 2003. Information-driven default contagion[R].Working paper，Department of Mathematics， ETH Zurich.

[11]Froot K， Stein J. 1998. Risk management，capital budgeting，and capital structure policy for financial institution：An integrated approach[J].Journal of Financial Economics，47（1）.

[12]Wagner W. 2007. The Liquidity of Bank Assets and Banking Stability[J].Journal of Banking & Finance，31（1）.

[13]Rule D. 2001. Risk Transfer between Banks， Insurance Companies and Capital Market： an Overview[R].Financial Stability Review，11.

[14]Jorge A， Li L O. 2006. The Credit Risk Transfer Market and Stability Implications for U.K. Financial Institutions[R]. IMF working paper， 2006， NO.06/139.

[15]Marsh I W， Wagner W. 2015. New Specific Price Discovery in Credit Default Swap Market[J].Financial Management，45（2）.

[16]Stiglitz J E， Weiss A. 1981. Credit Rationing in Markets with Imperfect Information[J].American Economic Review，71（3）.

[17]Morrison A D. 2005. Credit derivatives， disintermediation and investment decisions[J].Journal of Business，78（2）.

[18]Minton B A，Stulz R，Williamson R. 2009. How Much Do Banks Use Credit Derivatives to Hedge Loans？[J]. Journal of Financial Services Research，35（1）.

[19]Kiff J， R Morrow. 2000. Credit Derivatives[R].Working Paper，Bank of Canada Review，Autumn.

[20]Rama C，Cathrine J. 2012. Constant Proportion Debt Obligations （CPDOs）[J].Quantitative Finance，12（8）.

[21]Davis M， Lo V. 2001. Infectious defaults[J].Quantitative Finance，2001，1（4）.

[22]Hull J，White A. 2001. Valuing credit default swapsⅡ：Modeling default correlations[J].Journal of Derivatives， 8.

[23]Duffie D，Lando D. 2001. Term structure of credit spreads with incomplete accounting information[J].Econometrica.

[24]Lindset S， Persson S A. 2008. Continuous Monitoring：Look Before You Leap[R].Discussion paper，8，Norwegian School of Economics.

[25]Giesecke，Goldberg. 2011. A top-down approach to muti-name credit[J].Operations Research，59（2）.

[26]Skinner F，Diaz A. 2003. An Empirical Study of Credit Default Swaps[J].The Journal of Fixed Income，13（1）.

[27]Errais E，Giesecke K， Goldberg L R， et al. 2007. Pricing credit from the top down with af?ne point processes[R].Working Paper，Stanford University.

[28]Chen T， Li X， Wang J. 2015. Spatial interaction model of credit risk contagion in the CRT Market[J].Computational Economics，46（4）.

[29]Jarrow R，Protter P. 2004. Structural versus reduced form models：a new information based perspective[J].Journal of Investment Management，2（2）.

[30]曹延亚.信用衍生品发展与银行业稳定：理论与实证[D].复旦大学博士研究生论文，2013.

[31]史永东，赵永刚.信用衍生品的国际发展机理研究[J].财经问题研究，2008，（10）.

[32]史永东，赵永刚.信用衍生产品定价理论文献综述[J].世界经济，2007，（11）.

[33]王仁祥，宋阳.金融创新扩散机理研究[J].武汉理工大学学报，2001，23（2）.

[34]唐珺.金融创新的采纳与扩散：以银行卡为例[D].暨南大学硕士研究生论文，2005.

[35]王仁祥，喻平.论金融创新的扩散机理[J].经济评论，2002，（1）.

[36]吴定远，周毓萍.显性金融创新与隐性金融创新的扩散研究[J].海南金融， 2004，（5）.

[37]梁大鹏，吴隽，齐中英.金融创新产品的扩散研究[J].数量经济技术经济研究，2004，（1）.

[38]易志高.完全开放背景下国内金融业创新战略选择研究：基于创新扩散机理的视角[J].唯实， 2008，（2）.

[39]庄新田，黄玮强.基于消费者网络的金融创新扩散研究[J].管理科学学报， 2009， 12（3）.

[40]孙国茂.金融创新的本质，特征与路径选择：基于资本市场的视角[J].理论学刊， 2013，（6）.

[41]姚爽，黄玮强.金融创新产品扩散研究——基于复杂投资者网络[J].首都经济贸易大学学报（双月刊），2015， 17（2）.

[42]陈庭强，何建敏.CRT市场信用风险传染机制研究[J].金融发展研究，2013， （10）.

[43]陈庭强，何建敏，李心丹.基于熵空间交互理论的CRT网络信用风险传染模型[J].中国管理科学，2016，24（6）.

[44]陈庭强，李心丹，王冀宁.多因素耦合下CRT市场信用风险传染的熵空间模型[J].系统工程理论与实践，2016，36（1）.

[45]龚朴，胡祖辉.信用衍生产品隐含相关性结构研究[J].金融研究，2011，（1）.

[46]邓斌，张涤新.金融危机背景下信用违约互换道德风险研究[J].经济评论，2011，（1）.

[47]易宪容，王国刚.美国次贷危机的流动性传导机制的金融分析[J].金融研究，2010，（5）.

[48]李利平.信用衍生品对货币政策信用传导渠道影响的实证分析[J].经济经纬，2011，（3）.

[49]张萍，党怀清.互联网金融创新扩散中的策略错配与监管机制[J].管理世界（月刊）， 2015，（9）.

[50]韩琳，胡海鸥.国外信用风险转移市场作用机制研究述评[J].外国经济与管理，2005，27（12）.

[51]陈庭强，何建敏，尹群耀，吴亚丽.基于银行信贷行为的CRT市场信用风险传染评述[J].金融理论与实践，2011，（11）.

[52]杨星，胡国强.交易对手信用违约事件与信用违约互换公允价值[J].系统工程理论与实践，2013，33（6）.

[53]李永奎，周宗放.基于无标度网络的关联信用风险传染延迟效应[J].系统工程学报，2015，30（5）.

[54]李春燕，俞乔.网络金融创新产品的市场扩散——针对银行卡产品的实证研究[J].金融研究， 2006，（3）.

[55]李国荣，刘启贵，唐晓.基于信息的违约传染[J].重庆科技学院学报（自然科学版），2010，12（3）.

[56]庄新田，王健.非理性信息交易者的羊群行为均衡分析[J].管理学报，2007， 4（1）.

[57]陈庭强，何建敏.基于复杂网络的信用风险传染模型研究[J].中国管理科学，2014，22（11）.

Abstract：The innovation diffusion of credit derivatives increases the complexity of counterparty credit risk in CRT market in a way. And it exacerbates counterparty credit risk contagion effect in CRT market as well. In view of this，based on the definition of the connotation and denotation of innovation diffusion，this paper analyses the path of homogeneous innovation diffusion of standard credit derivatives and heterogeneous innovation diffusion. It also dissects the interactive diffusion model of synthetic credit derivatives. Based on the research above，this article explores the mechanism of credit risk contagion with credit derivatives innovation diffusion in CRT market from four perspectives，which are products，market，information asymmetry and behavior property of counterparty. The results of this article are of certain value for reference to the development of credit derivatives market and credit risk contagion control countermeasures formulated in CRT market in our country.

Key Words：credit derivatives，innovation diffusion，credit risk，contagion mechanism

（責任编辑 孙 军；校对 GY，GX）