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基于CoES模型的系统性金融风险测度

2019-10-28分类号:F832;F224

【作者】崔静  
【部门】周口师范学院经济与管理学院  
【摘要】文章以CoVaR方法为基础,构建CoES模型,结合我国金融市场的实际,测度我国系统性金融风险。结果表明,一是CoES方法可有效地测度系统性金融风险;二是不同行业的VaR和DCoES值存在差异,银行业对系统性金融风险的贡献最大,房地产和保险次之,多元金融最小;三是各机构的动态DCoES值具有一定趋同性。银行业和房地产行业对系统性风险的影响大致相同。在极端情况下,类金融业对系统性风险的影响较大。
【关键词】CoES  VaR  CoVaR系统性风险
【基金】河南省哲学社会科学规划项目(2018BJJ067);; 河南省教育厅人文社会科学研究项目(2019-ZDJH-305)
【所属期刊栏目】统计与决策
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