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[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋坤良 王洁 宋加山
文章采用2010—2019年沪深300指数和申万一级行业指数数据，基于GAS构建动态权重-混合Copula模型，分析各行业与市场尾部相依性，并基于边际期望损失（MES）探究各行业的系统性风险贡献。实证结果表明：农林牧渔、非银金融等行业尾部相依性较小，房地产、家用电器等行业指数的尾部相依性较大；银行业系统性风险贡献最小，建筑材料行业最大；在2015年“股灾”期间，房地产、采掘等行业指数与市场指数的尾部相依性上升，国防军工、化工行业的风险贡献度增加最为明显。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
刘祥东 吴宇轩 段泉杉
考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征,构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模,并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计,通过数学优化和Monte Carlo模拟方法求得投资组合的最优权重,以及相应的Va R和CVa R值。最后,利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析,检验了模型的可行性和有效性,为高维非线性相关的投资组合决策提供有价值的参考。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
刘祥东 吴宇轩 段泉杉
考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征,构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模,并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计,通过数学优化和Monte Carlo模拟方法求得投资组合的最优权重,以及相应的Va R和CVa R值。最后,利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析,检验了模型的可行性和有效性,为高维非线性相关的投资组合决策
[期刊] 工业技术经济
[作者]
申敏
本文利用国民经济中九大门类行业相关数据，将度量行业信用风险的ＣＣＡ方法加以改进，并构建正则藤ＣｏｐｕｌＡ模型，揭示了样本行业间信用风险的非线性相依结构及信用风险传染路径。实证结果显示：各行业信用风险水平不一，但都较好地拟合了实际经济；任意两行业间无条件信用风险大多表现为下尾相关性，但条件信用风险的尾部相关性总体较弱；国民经济行业体系中存在加剧和减缓行业信用风险传染的＂风险催化行业＂和＂条件隔离行业＂。最后，提出了有效控制系统性金融风险、防范金融危机的措施建议。
关键词：
CCA 信用风险 正则藤Copula
[期刊] 管理评论
[作者]
高国华 潘英丽
本文以银行股票收益率的动态相关性作为银行业系统性传染风险的市场衡量指标,采用多元GARCH-BEKK模型对我国上市银行自1999-2010年间的动态相关系数进行测算,并应用Markov区制转换模型对系统性风险状态进行识别和判断,研究表明,银行股票收益率的动态相关系数可以作为监测系统性风险的一项有效市场指标,结合Markov区制转换模型可以很好的判断整体系统性风险的变化,识别出高风险状态,为系统性风险的监测提供一定预警和防范作用。
[期刊] 南方金融
[作者]
杨小玄 王一飞
基于我国目前的经济和金融形势,为守住不发生系统性金融风险的底线、采取切实有效的应对之策,需要更加客观地度量我国面临的系统性金融风险状况。本文综合考虑银行业、债券市场、股票市场、外汇市场、宏观经济数据和银行业监管数据等六大类指标,运用混频数据动态因子模型,构建反映经济、金融周期和系统性金融风险的指标体系,对我国的系统性金融风险水平进行测算,结果表明,目前我国的系统性金融风险较2015-2016年期间有所缓释,但仍处于较高水平,宏观经济下行压力较大。上述实证研究结论带来的启示:一是要保持经济平稳增长,推动实体经济高质量发展,进一步缓释和化解各类金融风险、降低杠杆率,增强抵御风险冲击的能力;二是要构建和完善系统性金融风险度量指标体系,充分发挥系统性金融风险度量指标的预警作用和前瞻性指引作用;三是要完善货币政策和宏观审慎政策"双支柱"调控框架,建立适合我国国情的微观审慎与宏观审慎有机结合的逆周期调节政策安排。
[期刊] 财经论丛
[作者]
王培辉 袁薇
本文结合未定权益分析法和动态因子copula模型研究了2008年1月至2016年3月我国金融机构系统性风险。研究结果表明:(1)基于未定权益分析法计算的信用价差指标较好地揭示了单一金融机构违约风险动态变化,次贷危机期间较高,2015年以来再次升高,具体来看,证券公司最高,保险公司和信托公司居中,银行最低。(2)基于动态因子copula模型计算的系统性风险指标较好地反映了我国金融机构系统性风险演进,2009年下半年至2014年底系统性风险较高,样本期间内金融机构在系统重要性上没有显著差异。比较发现单一金融机
[期刊] 金融研究
[作者]
刘春航 朱元倩
本文从度量系统性风险的国际经验人手,结合金融体系脆弱性评估框架BLISHER中对金融结构脆弱性的要素分析,构建适合中国银行业系统性风险的度量框架,分别从宏观经济冲击、银行自身经营脆弱性以及传染和扩散的角度构建了多层次的系统性风险矩阵,为宏观审慎监管的有效实施奠定了基础。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
郑玉华 崔晓东
利用参数方法计算VaR的关键在于对收益率分布形式的假定是否合理。为了充分反映金融收益的统计特性,并更好地刻画厚尾特征,本文在利用ARMA-GARCH模型过滤了收益序列的自相关和波动聚类特性后,采用混合正态分布模型分析资产收益的VaR度量,并对上证综指获得的日收益率序列进行了实证研究。比较分析混合正态分布和正态分布两种假定下的VaR。结果表明:混合正态分布假设能够反映收益分布5%的厚尾特征并准确地刻画1%的厚尾部分,避免了正态分布假设低估风险的缺陷,保证了VaR的准确性。
[期刊] 保险研究
[作者]
张琳 汤薇 林晓婕 周媛
从我国保险业现状出发,度量占市场份额70%的前18家保险公司引发系统性风险的可能性。本文采用SRISK方法度量上市公司系统性风险大小,运用数据挖掘中的支持向量机SVM回归模型,利用其适用小样本、高维性和非线性数据分析的特点,建立系统性风险大小与公司财务指标之间的相关关系,从而实现非上市公司系统性风险SRISK以及系统性风险贡献度SRISK%的度量,为我国非上市保险公司系统性风险的度量方法提供了理论参考依据。实证发现我国保险公司SRISK年均增长率达50%以上;财险公司占比27.8%,对系统性风险的贡献却为0;非上市公司对系统性风险的平均贡献在2014年约5.53%略低于上市公司的5.67%,在2015年上升至6.3%,在2016年小幅下跌至6.0%,说明度量非上市公司系统性风险的必要性。同时,本文研究发现存在系统性资本短缺的保险公司实际财务杠杆率大于其适用的杠杆率,因此监管部门有必要对保险机构实施偿付能力充足率监管的同时,加强其审慎财务杠杆率的监管。
[期刊] 预测
[作者]
淳伟德 付君实 赵如波
本文在金融市场典型事实约束下,运用ARFIMA和FIAPARCH模型分别对金融收益率与波动率进行建模,以排除金融市场典型事实对风险传染效应的影响,进而运用极值理论(EVT)对标准收益的极端尾部建模,并运用由Clayton、Frank和Gumbel组成的混合Copula模型对金融风险传染进行实证研究。研究结果表明:次贷危机的爆发对于股市的长记忆性具有一定的影响;在次贷危机后,中国大陆股市与香港股市、日本股市以及新加坡股市发生了显著的极端风险传染,而香港股市与日本股市、新加坡股市以及日本股市与新加坡股市之间未发生显著的极端风险传染。
[期刊] 金融研究
[作者]
何青 钱宗鑫 刘伟
本文综合考虑机构个体风险、联动和传染效应、波动和不稳定性以及流动性与信用等风险因素,采用主成分分析分位数回归法(PCQR)构造出可以全面反映实体经济运行情况的系统性金融风险指数,并对系统性风险影响实体经济的传导途径进行了探究。实证结果表明,该指数能较为准确、有效地预测未来宏观经济冲击的分布情形。系统性金融风险主要通过信贷这一渠道传导至实体部门,进而对宏观经济产生负面影响。依据本文构建的指数,当前中国的系统性金融风险处于中高位,防范和化解系统性风险,保持信贷的稳健,是当前中国宏观经济调控的重要任务。
[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] 南方金融
[作者]
荆中博 杨海珍 杨晓光
银行业系统性风险的度量是有效金融监管的前提条件。本文提出了符合当前中国经济金融特征的银行业系统性风险定义，结合中国金融发展特征，以货币市场压力指数波动率作为中国银行业系统性风险的度量指标，利用１９９６－２０１４年的数据进行测算，发现中国银行业系统性风险在１９９６－２００１年间较高，随后呈现下降趋势，２００８年国际金融危机后再次趋于上升。在此基础上，运用ＶＡＲ模型对中国银行业系统性风险的影响因素进行实证检验，发现银行体系自身对风险水平的影响最为重要，而在外部风险来源中，房地产价格风险是较为显著的影响因素。
[期刊] 经济经纬
[作者]
张家臻 刘亚
以监管者视角,通过时变的Copula-ΔCoVaR模型计算了2011—2016年中国商业银行的系统性风险,从横截面和时间两个维度分析同时期中国银行业系统性风险的特征,并利用面板回归分析其影响因素。研究表明,在截面维度,国有商业银行的系统性风险高于股份制银行和城商行,其中中国工商银行最高;在时间维度,中国工商银行的系统性风险能够较好地反映中国银行业系统性风险的变动,提前3~6个月对银行业风险预警;影响因素上,银行关联度、GDP增长率、杠杆率和不良贷款率对银行业系统性风险的影响显著。建议监管当局采用微观和宏观审慎工具,实施逆周期监管降低银行业的系统性风险水平。
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