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[期刊] 统计与决策
[作者]
佘笑荷 艾蔚 袁芳英 徐吟川
文章以中信证券、太平洋证券、国海证券等10家上市证券公司为研究对象,借助多种类型的Vine Copula模型,结合极值理论,基于尾部相依视角对证券业系统性风险进行了度量。结果表明,各证券公司收益率序列有明显的尾部相依性和不对称性,Kendal Tau系数在0.5～0.7之间,证券公司之间具有较为显著的尾部相依关系,条件相依结构也证实了我国证券行业具有较强的系统性风险。另外还发现,利用Vine Copula模型研究尾部相依结构,不仅可以捕捉到金融风险的系统性,还能够刻画出微观机构在系统性风险中引发以及传染的作用。
[期刊] 经济学(季刊)
[作者]
田正磊 罗荣华 刘阳
基于中国A股市场2005—2015年的历史数据,本文探讨了股票所处信息网络的结构特征与其系统性尾部风险之间的关系。本文发现在市场极端下跌时,同一网络的基金之间存在信息传递,使得它们的资产组合调整行为更为一致、呈现出集体踩踏的特征,而这种集体踩踏行为的程度会受到特定信息传递机制的影响,进而影响个股的系统性尾部风险。具体表现为个股所处信息网络的集中度越高、密度越小,系统性尾部风险越高。本研究有助于更好地理解中国股票市场极端波动背后的机理。
关键词：
系统性尾部风险 信息网络 信息传递
[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄玮强 郭慧敏 姚爽
金融机构的尾部风险关联模式及结构在金融系统性风险的形成演化中发挥重要作用。利用CoVaR指标及分位数回归方法,衡量金融机构之间的尾部风险传染强度,进而建立金融机构尾部风险动态网络。分析全连接网络及阈值法下过滤网络的全局和局部拓扑结构特征及其动态演化规律。建立面板数据回归模型,研究网络拓扑结构特征对金融机构系统性风险贡献的影响。实证研究发现,全连接网络的节点强度,能有效地衡量金融机构尾部风险传染强度及承受强度,并揭示其动态变化规律;各机构的尾部风险传染强度及承受强度排序匹配性存在差异;随着时间推进,各金融机构间的平均尾部风险传染路径缩短、系统性风险更易迅速累积和爆发;滞后一期的节点出度、节点入度及聚集系数越大,相应金融机构的系统性风险贡献越小;滞后一期的节点介数和节点接近中心度越大,相应金融机构的系统性风险贡献越大。研究结果对于金融机构的宏观审慎监管及系统性风险管理,提供了一个全新的基于金融机构尾部风险网络的视角。
[期刊] 金融经济学研究
[作者]
严伟祥 徐玉华
快速发展的资管市场创新出大量的交叉性金融产品和业务,使金融各行业的联系愈加密切和复杂化,由此产生的交叉性风险也越来越值得警惕。利用分层阿基米德Copula模型,选取2010年1月1日至2017年6月30日之间的交易数据,刻画中国的银行、证券、保险、信托和基金五个金融子行业间的尾部风险相依关系,捕捉它们在极端事件下可能产生的危害。实证结果表明,中国五个金融子行业的尾部风险存在明显的分层相依结构,不同行业间的风险相依程度存在明显差异,且风险相依性整体偏高,因此系统性金融风险不容忽视。业内机构需提高风险自律意识
[期刊] 金融经济学研究
[作者]
朱子言 刘晓星
基于上市金融机构尾部风险感知模型，通过QRNN(神经网络分位数回归)对多种状态下的CoVaR进行估计，结合中国63家上市金融机构2011—2021年的市场数据，研究了各机构的系统性风险溢出与脆弱度及其影响因素。研究结果发现，尾部风险感知模型通过选择非线性模型，能够更好地预测金融机构的尾部风险，且以此测度的风险溢出可以解释系统性风险在具体事件中的累积；与银行和保险类相比，证券类机构和其他类金融机构向金融系统溢出了更多风险，但溢出水平自2015年起已显著降低；通过测度系统溢出度和脆弱度，发现少数机构具有显著的“风险缓释”作用，“吸收”了系统整体风险，而有些机构则具有“反脆弱性”,能够在市场下行时获益；通过个体效应控制前后的回归结果对比，显著影响系统溢出度与脆弱度的是机构自身风险，而非机构的规模、杠杆等。本文构建的模型和研究结论可为监管部门识别重要性金融机构和机构脆弱性测度提供经验佐证。
[期刊] 经济学动态
[作者]
李政 鲁晏辰 刘淇
基于LASSO分位数回归,本文提出了系统性风险度量新指标,并采用该指标构建2011-2017年我国上市金融机构时变的尾部风险网络。在此基础上,本文一方面从系统、部门和机构三个层面衡量其网络关联水平;另一方面,识别风险在金融机构间传递的方向路径等关联结构,而且在兼顾关联水平和关联结构的基础上,测度单个机构在风险网络中的系统性风险贡献。研究发现:第一,我国金融机构的系统关联水平具有明显周期性特征,在风险积累阶段系统关联水平迅速攀升,直至风险爆发阶段达到阶段性高点,而后随着风险释放逐步回落。第二,银行、证券和保险三个部门风险输出关联水平的时序变化差异较大,但风险输入关联水平的时序变化基本一致,风险在部门间的传染是真实存在的。第三,总体上,同部门且规模相近、商业模式相似、业务同质性较高的机构间关联水平更高,但在风险积累和爆发阶段,跨部门、同部门中差异较大的机构间关联水平也有所上升。第四,在同时考虑关联水平和关联结构时,四家大型商业银行的系统性风险贡献最大,且远高于其他金融机构;同时,一些保险企业也开始成为系统重要性机构。基于尾部风险网络的研究,本文为我国金融业监管提供了具有可行性的政策建议。
[期刊] 财贸经济
[作者]
蒋海 张锦意
中国经济进入新常态之后,经济下行压力加大,有效防范系统性金融风险已成为当前经济发展中亟须面对的重大问题。基于此,本文利用中国上市银行2010年8月19日至2017年3月31日的股票交易数据,采用分位数回归和LASSO算法,构建了上市银行尾部风险网络,同时使用滚动时间窗口法,分析了网络的动态关联性和拓扑结构。在此基础上,实证检验了上市银行尾部风险网络的关联性对系统性风险的影响。结果表明,银行尾部风险网络关联性与系统性风险显著正相关。虽然个体银行的尾部风险溢出会降低自身的风险承担水平,但也显著增强了银行网络的关联性,从而提高了系统性风险的整体水平。同时我国上市银行尾部风险网络存在较明显的时变特征,在风险积聚过程和经济下行期间,其关联性显著增强。另外,大型国有银行在整个银行网络中居中心地位,具有较强的尾部风险溢出效应。
关键词：
尾部风险溢出 网络关联性 系统性风险
[期刊] 世界经济
[作者]
方意 荆中博 吴姬 李政
非核心负债是银行业系统性风险累积的重要驱动因素,本文将刻画时间维度系统性风险特征的非核心负债指标与刻画机构关联性的尾部依赖技术相结合,得到中国银行业系统性风险度量指标。在捕捉冲击事件有效性方面,本文指标可以捕捉样本期间的4次重大冲击事件,包括2008年国际金融危机、2013年银行业"钱荒"、2015年股市异常波动和2018年中美贸易摩擦;在捕捉规模特征有效性方面,本文指标能够规避传统风险指标中出现的"小机构、大贡献"这种不符合现实的问题;本文提出系统性风险度量领域的安慰剂检验方法,发现本文指标能排除股票市场风险等噪音信息。
[期刊] 金融研究
[作者]
张伟平 曹廷求
本文以2007—2021年沪深A股上市房企为样本，首先基于SIM单指数分位数回归技术提出测量系统性风险的新指标SIM-CoVaR,并结合前沿的TENET网络模型，构造跨房地产企业风险动态传染的尾部风险网络，然后采用块模型探究房地产市场系统性风险溢出的聚类性、触发机制及传播路径，最后考察网络整体结构和宏观经济变量对房地产市场系统性风险溢出的影响。研究表明：(1)我国房地产企业间存在明显的系统性风险联动性和溢出效应，在市场动荡时期房地产部门是金融风险溢出的放大器；(2)评估系统重要性节点企业时，除考虑企业规模等内部属性，还应考虑房企间关联结构，利用系统性风险指数可有效捕捉网络中系统重要性节点；(3)跨房企的系统性风险溢出具有显著的聚类特征，尾部风险网络可被划分为4个不同的功能模块，各模块的成员及其角色呈现明显的时变特性，监管部门可据此从供给端“因企施策”;(4)网络聚集性、网络效率和网络匹配性的降低能显著降低房地产市场的系统性风险溢出效应。本文从企业微观层面探讨房地产市场风险的形成机制，为促进房地产业健康发展和防范化解宏观层面的系统性金融风险提供参考。
[期刊] 财贸研究
[作者]
高岳 朱宪辰
以沪综指为实证研究对象,利用AR-GARCH模型捕获沪综指对数收益序列中的自相关和异方差现象,获得近似独立同分布的残差序列,再利用极值理论中的POT方法对残差序列进行极值分析,并采用给出了极值分布的各参数极大似然估计,进一步计算置信水平下的VaR值,结果表明,根据AR-GARCH-POT方法所得的VaR对沪综指实际损失风险的刻画准确。而基于所得的VaR序列分析沪综指收益率的系统性风险历史波动趋势,结果发现系统性风险历史趋势存在先高后低,且自2006年后逐年升高的特征,目前阶段的总体性风险处于较高水平。
关键词：
POT模型 VaR 厚尾 风险度量
[期刊] 证券市场导报
[作者]
李政 赵轶薇 卜林
数字化转型已成为引领企业迈向高质量发展的新动能，本文以A股上市公司为研究样本，考察企业数字化转型对尾部系统风险的非线性影响。研究发现：企业数字化转型与尾部系统风险间呈现U型关系。数字化转型通过影响信息质量和资金状况作用于个股的尾部系统风险。就信息质量而言，数字化转型与企业信息操弄程度和股价信息含量分别呈现U型和倒U型关系。就资金状况而言，数字化转型将降低企业内部现金充裕度，并增强企业金融投资趋势。此外，数字化转型对尾部系统风险的影响在有数字化研发项目、高管薪酬水平较低、财务风险水平较高、技术密集型行业以及地方金融监管强度较差的企业中更显著。本文为深化企业改革、维护金融市场稳定提供了经验证据。
[期刊] 经济问题
[作者]
曹源芳 蔡则祥
以国内16家上市证券机构和16家上市商业银行为样本,通过构建函数,结合系统性风险检测方法,从宏观审慎的角度对证券机构与银行机构的系统性风险进行实证分析。研究结果表明各金融机构的系统性风险存在较大差异,但证券业与银行业的系统性风险均存在显著的收敛效应。从金融领域看,传统印象中"证券业系统性风险远比银行业大"的观点在中国市场上得不到验证,反而是以安全性作为首要原则的银行业系统性风险要大得多。这些研究结论不仅充分反映出中国金融市场发展的复杂性与特殊性,也给未来金融监管部门在保持金融业健康发展中加强宏观审慎监管和有效防范系统性风险提供一定的思路与帮助。
关键词：
证券业 银行业 系统性风险 检测法
[期刊] 生态经济
[作者]
杜子平 刘升旭
EUA和CER已成为碳期货市场最重要的两种交易商品,文章基于BP检验将2008—2017年两资产连续期货数据分为三时期;通过VAR模型,以线性、非线性格兰杰检验和脉冲响应及方差分解方法研究两者的因果关系;进而运用GARCH-Copula分析各时期动态相依结构;基于Copula函数,结合蒙特卡罗方法计算EUA资产及投资组合的风险值。结果表明:(1)各时期两者间均存在单向或双向的先导关系,且联动性逐渐降低;(2)EUA序列用ARMA-GARCH-t模型拟合较好,而CER的非对称波动更倾向于ARMA-GJRGARCH-N模型;(3)三时期最优连接函数分别为t-Copula、Gumbel Copula和时变RG Copula,且尾部相关系数依次减小;(4)投资组合风险显著低于单个EUA资产风险,且风险降低比例较大。这些结论为以碳期货为投资主体的投资组合策略提供了决策依据。
[期刊] 投资研究
[作者]
曾裕峰 向修海 陈学彬
以我国四种代表性的商品期货指数为例，分别运用ＣＡＶｉＡＲ和条件ＥＶＴ两类半参数模型对尾部数据进行动态ＶＡＲ测度，同时在现有ＣＡＶｉＡＲ模型基础上构造了双门限常数－ＴＧＡＲＣＨＴ模型和双门限ＡＲ－ＴＧＡＲＣＨ模型，最后通过３个似然比检验和１个动态分位数检验对比了各个模型的预测效果以及在不同分位数的适用情况。实证结果发现：两类半参数模型各有优劣，其中ＣＡＶｉＡＲ模型更适合于刻画低分位数的尾部风险，而条件ＥＶＴ模型对高分位数的极端尾部风险具有更强的预测能力；新建的双门限常数－ＴＧＡＲＣＨ模型显著地提升了原有模型的预测绩效，而双门限ＡＲ－ＴＧＡＲＣＨ模型提升的效果不如前者。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
朱福敏 宋佳音 刘仪榕
防范化解金融风险是牢牢守住不发生系统性风险底线的重要工作，描述资产价格规律、准确度量尾部风险是风险管理的前提。为研究非对称性和非高斯性对我国股市收益率预测和尾部风险度量的影响，本文使用20种Levy-GARCH模型对上证综合指数进行实证分析，计算噪声服从跳跃过程时的VaR和CVaR值，结合快速傅里叶变换数值计算和回溯测试进行检验。研究结果表明：在中国股市中，非高斯性和非对称性是不可忽视的重要特征，跳跃行为在收益率拟合、预测和风险度量方面有重要影响；在尾部风险度量上，带跳跃的非仿射结构条件方差模型表现稳定地优于仿射结构模型，而且有限跳跃过程模型的综合表现优于带无限活动率跳跃过程的模型。总的来说，非对称、非高斯、非仿射的Levy-GARCH模型在收益率拟合与尾部风险测度上表现更好，而且有限跳跃形态可以更准确地解释中国股票市场的尾部风险。
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