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[期刊] 统计与决策
[作者]
翁志超 颜美玲
文章采用2013—2017年商业银行指数和互联网金融指数的日度收盘价数据,结合GARCH-Copula-CoVaR模型来度量互联网金融对商业银行的系统性风险溢出效应。结果表明:互联网金融对商业银行的系统性风险溢出效应为正且明显,而且其对不同类型商业银行的系统性风险溢出具有异质性,股份制商业银行较敏感。
[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] 金融理论与实践
[作者]
王玉婷 马慧子 王向荣
基于18家互联网货币基金及银行理财产品指数的相关数据,建立了二元DCC-GARCH-CoVaR模型以探究互联网货币基金之间及其与商业银行之间的风险溢出效应。实证结果表明,第一,与互联网货币基金相比,银行理财产品的风险相对较大。第二,互联网货币基金与银行理财产品的风险溢出呈现非对称性,互联网货币基金对银行理财产品的风险溢出更强。第三,银行系、基金系互联网货币基金对银行理财产品有正的风险溢出效应,这意味着银行系、基金系互联网货币基金能够加剧我国商业银行所受到的风险冲击。
[期刊] 武汉金融
[作者]
宋美喆 胡丕吉
基于国内３家上市城商行２０１１～２０１５年的公开股市市场数据，利用Ｃｏ Ｖａ Ｒ模型和分位数回归技术对我国城商行系统性风险外溢效应进行了实证分析。结果表明，我国上市城商行系统性风险溢出效应整体走高，其中，北京银行对系统性风险平均溢出效应最小，南京银行和宁波银行风险平均溢出效应接近。且城商行对系统性风险的溢出效应并不仅仅取决于其资产规模和单体风险，而主要受机构间依赖度、市场关联度、业务复杂度等因素影响。这意味着监管部门应将系统性风险监管重点放在机构关联程度和业务复杂性上，并根据各家城商行系统性风险溢出效应的程度和特点，有针对性地实施监管和指导，以提高系统性风险防控的效能。
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
马麟
本文以我国15家商业银行2007年1月4日—2016年11月10日股票市场的每日收盘价作为样本,构建了风险溢出效应的分位数回归模型,通过计算及比较15家商业银行Va R、Co Va R值,研究结论表明:我国商业银行一旦受到危机冲击,会发生系统性风险溢出效应;Co VAR与Va R相比是一种更为有效的风险度量方法;在控制系统性风险方面,我国四大国有商业银行要强于股份制商业银行。针对上述问题,应改革当前分业监管模式以适应金融混业经营快速发展的需求,加强微观监管的同时完善宏观审慎监管,重视风险辨识,深化风险度量
关键词：
商业银行 系统性风险 分位数回归
[期刊] 浙江金融
[作者]
徐培文 白雪 杨育婷
本文利用ＡＲ－ＧＡＲＣＨ模型对我国商业银行的系统性风险和市场风险信息进行分离，并在此基础上，使用分位数回归和滚动时间窗口的方法考察了商业银行系统性风险溢出效应的动态变化。结果表明：我国商业银行的系统性风险贡献呈现明显的时变特征，在次贷危机、欧债危机以及银行间市场迅猛发展阶段，商业银行的风险溢出效应较高；我国商业银行的系统重要性排序随经济环境的变化而改变，中小商业银行的系统重要性程度逐渐上升。研究结论为监管部门识别系统重要性银行、实施逆周期的资本监管政策提供了有益参考。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
邹静 王洪卫
首先运用主成分分析法测算我国商业银行的系统性风险,接着运用突变分析和SVAR模型等计量方法实证互联网金融对我国商业银行系统性风险的影响。结果表明:互联网金融发展影响商业银行系统性风险的路径为:"互联网金融—商业银行的资产负债结构—商业银行的成本收入比—商业银行的系统性风险",且它对银行系统性风险的影响存在"期限结构效应",即互联网金融在短期内会增加我国银行系统性风险,但从中长期来看,对我国银行系统性风险的影响并不大,两者可作为互利共生的事物共同发展。互联网金融的存在对我国金融改革有很好的倒逼作用,能在一定程度上促进金融监管的创新。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
邹静 王洪卫
首先运用主成分分析法测算我国商业银行的系统性风险,接着运用突变分析和SVAR模型等计量方法实证互联网金融对我国商业银行系统性风险的影响。结果表明:互联网金融发展影响商业银行系统性风险的路径为:"互联网金融—商业银行的资产负债结构—商业银行的成本收入比—商业银行的系统性风险",且它对银行系统性风险的影响存在"期限结构效应",即互联网金融在短期内会增加我国银行系统性风险,但从中长期来看,对我国银行系统性风险的影响并不大,两者可作为互利共生的事物共同发展。互联网金融的存在对我国金融改革有很好的倒逼作用,能在一定
[期刊] 商业研究
[作者]
李庆华 李峰波 徐淑华
余额宝是我国规模最大的货币市场基金,本文从余额宝收益率与商业银行利率间联动关系和商业银行系统性风险两个视角分别构建DCC-MVGARCH模型和SVAR模型研究互联网金融对商业银行的冲击。研究结果表明,余额宝收益率与商业银行利率存在正向联动关系;从长期来看,余额宝的发展对商业银行系统性风险的影响趋于均衡,但在短期内,余额宝的发展增加了商业银行的系统性风险。因此,应当规范互联网金融的发展,强化监管,使互联网金融与商业银行互利共生的同时降低银行的系统性风险。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
刘晔 杨培祥 谢富生
文章基于交叉相关函数的信息溢出检验方法,对互联网金融与银行两个板块之间的风险溢出进行了实证研究。结果显示,两个市场之间的双向Granger因果关系检验在均值、波动率、1%下跌、5%下跌、1%上涨、5%上涨等六类信息溢出上皆显著,表示互联网金融与银行具有较高的市场一体化;单向的Granger因果检验只发现从银行板块到互联网金融的1%上涨和5%上涨信息溢出效应,未显示有从互联网金融到银行板块的任何单向溢出效应,表明互联网金融在资本市场主要受到来自银行板块的风险溢出影响,处在一个被动吸收风险信息的位置,监管部门要重点防范传统银行业的金融风险。
[期刊] 金融研究
[作者]
沈悦 郭品
立足技术溢出理论,本文剖析了互联网金融对商业银行全要素生产率的影响机制。在此基础上,借助无导向DEA-Malmquist模型测度商业银行全要素生产率,运用"文本挖掘法"从金融功能的四个维度构建互联网金融指数,并结合2003~2012年36家商业银行的数据进行实证检验。结果显示,互联网金融通过技术溢出效应,显著提升了我国商业银行的全要素生产率,但不同类型商业银行对互联网金融技术溢出的吸收能力具有差异:股份制商业银行的吸收能力最强,城市商业银行次之,大型商业银行较弱。因此,鼓励互联网金融健康发展,规范其有序竞争,对于完善传统金融模式,深化我国银行业改革意义深远。
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)
[作者]
丁慧 吴康成
选取14家上市商业银行2008—2016年的股票日度收益率数据,构建ARMA-GARCH-CoVaR模型,测度各家上市商业银行对整个银行体系的风险贡献程度以及商业银行之间的风险溢出强度。实证结果表明:每家商业银行都存在风险溢出效应,但不同商业银行对系统性风险的贡献程度存在明显差异,商业银行的系统性风险溢出程度与其自身风险水平的相关性较弱。值得注意的是,大型国有商业银行自身风险水平较低,但对银行系统性风险溢出强度最大;不同商业银行之间也存在风险溢出效应,但溢出程度呈现明显的非对称性,国有商业银行、城市商业银行对其关联银行的风险溢出大于股份制商业银行。此外,国内外经济金融形势对我国银行业系统性风险溢出具有重要影响,应将重大经济金融事件纳入到银行系统性风险的动态监测过程中。
[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] 中央财经大学学报
[作者]
何卓静 周利国 闫丽新
笔者基于商业银行与金融体系间的非对称相关结构,结合变分模态分解(VMD)和时变Copula-CoVaR方法度量金融体系系统性风险溢出的长期和短期效应,利用我国14家上市商业银行的股票市场数据进行了实证研究。结果表明:大型商业银行的系统性风险溢出效应高于小型商业银行。商业银行系统性风险溢出效应在时间维度上存在差异。工商银行、建设银行和南京银行短期系统性风险溢出效应高于其他商业银行,而民生银行、北京银行和平安银行的长期系统性风险溢出效应排名前三。从总体上说,股份制商业银行对金融体系系统性风险的贡献度要高于国有控股商业银行和城市商业银行。当股票市场处于异常波动时期,国有控股商业银行系统性风险短期溢出效应显著。
[期刊] 南开经济研究
[作者]
方意 陈敏 杨嬿平
将银行业纳入到包含金融市场以及银行业在内的金融体系框架下,从金融市场对银行业系统性风险的溢出效应入手,刻画更加内生性的系统性风险。考虑金融市场风险溢出效应构造的银行业系统性风险指标,其风险敏感性更强,能识别出样本期间的三次系统性风险事件,并可以将中国银行业系统性风险分为三个阶段。不同金融市场的溢出效应存在差异性,其中房地产市场和股票市场溢出效应最高,对中国银行业系统性风险贡献最大。根据金融市场溢出效应的解析式进行溢出效应的渠道识别,发现房地产市场、股票市场自身较大的风险以及银行在这些市场的风险承担对系统性风险的溢出效应发挥着关键性作用。最后,为有效防范银行业系统性风险,提出控制风险源波动、加强银行影子业务监控以及进一步完善逆周期监管政策等建议。
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