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[期刊] 金融与经济
[作者]
张炜 童中文
本文利用系统性或有权益分析法(SCCA),优化采用时变多元Copula函数测度了我国14家上市银行2007年第4季度至2016年第3季度的系统性风险。实证结果表明:基于时变多元Copula函数的SCCA方法能很好地体现银行系统性风险的整体性和时变性;回归分析证明银行资产的流动性水平、资本充足率、信贷资产质量和宏观经济形势等对系统性风险都有显著影响。本研究对我国商业银行风险监管提供了理论支持。
[期刊] 金融与经济
[作者]
张炜 童中文
本文利用系统性或有权益分析法(SCCA),优化采用时变多元Copula函数测度了我国14家上市银行2007年第4季度至2016年第3季度的系统性风险。实证结果表明:基于时变多元Copula函数的SCCA方法能很好地体现银行系统性风险的整体性和时变性;回归分析证明银行资产的流动性水平、资本充足率、信贷资产质量和宏观经济形势等对系统性风险都有显著影响。本研究对我国商业银行风险监管提供了理论支持。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
宋清华 姜玉东
运用边际预期损失(MES)方法,通过DCC-GARCH模型和非参数估计计算我国14家上市银行的边际预期损失,并结合资产规模和杠杆率等因素度量各上市银行的系统性风险。研究结果表明,虽然资产规模、杠杆率和边际期望损失都是决定系统性风险的重要因素,但我国上市银行的系统性风险总体表现为:规模越大的银行,系统性风险也越大,即大型商业银行的系统性风险最大,股份制商业银行次之,城市商业银行的系统性风险最小。此外,三类商业银行的系统性风险随时间呈不同的变化趋势。
[期刊] 当代经济科学
[作者]
王擎 白雪 牛锋
本文基于ＣＣＡ方法测度我国商业银行的个体风险，利用ＰＯＴ－ＣＯＰｕｌＡ方法考察危机时期银行间违约相关性的变化，并对商业银行的系统性风险贡献及其影响因素进行实证分析。结果表明：在当前深化金融改革时期，我国商业银行的个体风险急剧攀升；与国有大型商业银行和城市商业银行相比，全国性股份制商业银行的系统性风险溢出效应总体较高；各商业银行的系统性风险贡献呈现明显的时变特征；杠杆率高、盈利能力强和业务复杂程度高的商业银行具有更高的系统性风险贡献。本研究为监管当局根据商业银行的系统性风险制定逆周期的宏观审慎监管政策提供了有益参考。
[期刊] 金融论坛
[作者]
郭卫东
本文测度在未发生危机和发生危机期间中国14家上市商业银行各自对整个金融系统风险的边际贡献程度,验证MES和SES之间的显著性关系,通过建立面板计量回归模型对银行系统性风险边际贡献度的影响因素进行实证分析。实证结果表明:银行自身的VaR与其对整个金融系统风险边际贡献度之间并无显著关系;银行自身的不良贷款率、杠杆率和总资产收益率是决定其对整个金融系统风险边际贡献度的重要因素;非危机时期对金融系统风险边际贡献较大的银行,在危机期间其单位资产对整个金融系统风险的边际贡献也较大。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
杨有振 王书华
基于我国12家上市商业银行2007～2012年的周股票价格波动,构建了商业银行系统性风险溢出效应的分位数回归模型,并在分位数估计的基础上,运用VaR、CoVaR技术对12家商业银行的系统性风险溢出进行了计量。分析结论和程序运算结果均证实了我国上市商业银行系统性风险溢出效应的存在,特别在危机冲击时期,各商业银行系统性风险溢出效应的大小和方向对于金融系统的稳健运行均有重要影响。因此,建立商业银行危机冲击的系统性风险测度系统、维护商业银行的风险监管制度对于保持银行业的稳健运行具有重要意义。
[期刊] 技术经济
[作者]
于蓓
通过实证分析我国14家上市商业银行以及金融指数的收益率的波动情况、相关系数和协方差,分析了我国上市商业银行的系统性风险中的共同风险因素。得到结论:14家上市商业银行对共同风险因素的反应较为一致;与其他上市商业银行相比,共同风险在大型商业银行的系统性风险中所占比重较大;与其他风险相比,大型商业银行对共同外部风险的反应更显著;金融指数能够较好地代表金融风险因素。
关键词：
系统性风险 商业银行 金融风险
[期刊] 统计研究
[作者]
龚金国 罗焱 龚晓岑 史代敏
为研究包商银行这类区域性商业银行的风险暴露对我国上市银行系统性风险的影响，本文提出Vine Copula SCCA半参数模型，基于2013—2019年我国上市银行数据构建银行业整体及三大类银行机构的联合预期损失分布，并计算联合预期亏损作为系统性风险度量指标。该模型融入R-Vine Copula函数和半参数建模思想，放宽了传统SCCA模型关于风险相依结构和边际分布的假设，提升了国内银行业系统性风险测度的适应性，从而更加科学地测度我国银行业系统性风险的演变特征。研究发现，相较于传统SCCA模型，Vine Copula SCCA半参数模型成功捕捉到包商银行两次延披年报和被接管所预示的潜在风险暴露危机，能更好地刻画上市银行系统性风险的演变轨迹。本文给出更加合理的系统性风险测度模型，为我国区域性商业银行的高质量发展、风险防控以及相关监管政策的制定提供借鉴参考。
[期刊] 金融研究
[作者]
李志辉 李源 李政
金融危机以来，随着国际金融监管组织、各国监管当局和学术界加强系统性风险监测技术的开发和应用，新方法、新技术不断涌现，ＳＣＣＡ是其中具有代表性的方法之一。本文结合我国银行业实际情况，设计了针对ＳＣＣＡ技术关键环节的优化算法，并采用非参数统计方法估计时变相依函数，提出了新的系统性风险监测指标Ｊ－ＶＡＲ。在此基础上，本文动态监测了后危机时代我国银行业系统性风险的演变过程。研究表明，优化后的ＳＣＣＡ技术具有较好的适用性，时变风险相依结构对系统性风险理论和实证研究至关重要。
关键词：
系统性风险 SCCA 风险相依结构
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐苑清 童中文
文章通过Co Va R模型,采用2007年11月16日至2014年2月7日12家上市的商业银行收盘价的周数据,利用分位数回归法考察我国不同上市银行与银行系统之间的双向溢出效应以及上市银行的风险贡献度。实证结果表明,在q￡0.05区间内,单个银行与银行系统之间存在双向的风险溢出效应且两种风险溢出之间存在关联;对中国银行系统而言,风险贡献度最大的银行是工商银行、中国银行和浦发银行,12家上市银行系统重要性之间的差别不大,但是稳健性存在较大差别。
关键词：
银行系统性风险 双向溢出效应 风险贡献度
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
刘春志 范尧熔
银行贷款集中度与系统性风险之间的关联是金融危机之后监管改革的重要议题,但鲜有文献从行业、地区及客户细分的角度加以深入分析。鉴于此,本文选取中国14家上市商业银行2007—2013年期间的面板数据,对上市商业银行贷款集中度对系统性风险的影响进行了实证检验。研究结果表明:中国上市商业银行贷款行业集中度、地区集中度和客户集中度与其对系统性风险的贡献度之间分别存在正相关、正相关和负相关关系,其可能原因在于企业关联性影响、地区经济发展水平制约和银行对客户的监管效率作用。据此,中国商业银行应着力优化银行贷款结构,切实防范系统性风险,监管当局也应该就监管标准和监管导向问题作出妥善安排。
[期刊] 金融论坛
[作者]
顾海峰 卞雨晨
盈余管理是商业银行财务管理的常用工具，但其风险效应存在被夸大的现象。文章基于2008-2021年中国32家A股上市银行数据，就盈余管理对银行系统性风险的影响展开研究。研究表明：商业银行进行盈余管理能够降低银行系统性风险，并且该影响在股份制银行、高资本质量银行和信贷收缩期银行更为明显。机制检验表明：盈余管理主要通过提升银行盈利能力和盈利稳定性、降低影子银行规模和提升银行竞争度来降低银行系统性风险；经济政策不确定性增强会减弱盈余管理对银行系统性风险的抑制作用。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
冯超 谈颢阳
文章对我国商业银行系统性风险进行评估,采用系统性预期期望损失和边际预期期望损失两个测度变量,以此作为系统重要性指数,通过预期期望损失方法利用我国14家上市商业银行的面板数据评估我国商业银行系统性风险水平。实证结果表明:虽然国有银行系统重要性虽然占据主要地位,但系统性风险贡献排名却远低于其他商业银行,主要原因是国有银行的现金流更稳定,加上政府隐性担保及政策优惠对弱化系统性风险贡献度有很大帮助。另外我国中小城市商业银行更有可能带来系统性风险,因为股份制商业银行资产总规模虽然相对较小,但资产扩张速度过快、盈利大幅波动、资本充足率低且负债率较高,相比较国有银行更需要得到监管部门的重点监管。
[期刊] 国际金融研究
[作者]
张晓玫 毛亚琪
现有国内文献多以破产风险作为银行风险来分析其与非利息收入的关系,而LRMES方法能深入分析单个银行的风险溢出效应,测度单个银行系统性风险的影响度。本文基于我国16家上市商业银行收益率数据,首次运用LRMES方法测度了我国上市商业银行的系统性风险,并用各银行季度LRMES与非利息收入等变量建立面板数据模型。对非利息收入和系统性风险进行实证研究发现,本文计算得出的LRMES比较符合我国银行业实际情况,并与非利息收入呈显著负相关。
关键词：
非利息收入 银行业系统性风险 LRMES
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)
[作者]
郭卫东
采用当前度量银行机构系统性风险贡献测度的CoVaR方法,运用分位数回归技术,对中国14家上市银行的系统性风险价值和风险溢出价值进行了测算。实证结果表明:大银行的风险贡献系数大,负外部性就大;小银行的风险贡献系数小,负外部性就小;大银行的系统性风险价值较大,小银行的系统性风险价值较小。一般来说,规模大的银行的系统性风险溢出价值较大。中国银行、中国建设银行、中国工商银行和中国交通银行可以列为中国金融系统的重要性银行,应重点加强监管。
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