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[期刊] 保险研究
[作者]
余博 邹宇翔 管超
目前,我国金融监管部门对于系统重要性金融机构的监管主要聚焦于银行,对于金融机构系统风险的确定和评估则主要关注机构的规模和结构特征,尚未从机构的风险传染状况及定价估值水平等视角进行考量。对此,本文采用学界新晋发展的Clayton Copula函数方法和MST网络模型,构建我国主要金融机构的下尾依赖网络;结合网络拓朴指标,从社区结构、集中度、分部门等维度综合评估我国上市金融机构的系统风险重要性;通过标准化树长探讨2008年国际金融危机对系统风险传染的结构性影响。研究结果表明:一是我国金融机构具有显著的网络社区结构特征,其中系统风险重要性最强的是证券公司和保险公司组成的社区,股份制商业银行和金融控股公司亦具有较高的关联度;二是金融机构节点在风险传染中呈现出差异化的作用性质,部分规模较小的机构具备超越其规模的重要性,东北证券、光大证券、广发证券和中信证券是风险传染的重要性节点;三是金融危机加剧了风险在网络中的传染性,也改变了金融机构的网络结构与系统风险重要性排序。本文研究为监管部门多角度考量金融机构风险重要性、完善系统重要性机构名单以及实施多维度梯度监管措施提供理论依据和新的思路。
[期刊] 上海金融
[作者]
贺晓宇 车翼
对我国而言,无论是金融混业经营程度的加深或是外资逐渐进入国内金融业,都加速了对于识别系统重要性金融机构的需求。本文基于此需求为监管机构提供了一种有效、简单、稳健的方法。本文选择基于EVT极值分布使用GARCH模型动态更新CoVaR法以及MES法,测度了我国上证上市的19家商业银行、18家券商机构、4家保险机构、1家信托机构和2家全牌照金融机构的系统重要性。CoVaR结果显示,全牌照机构对系统性风险的贡献度最大,区域性商业银行最小,说明混业经营会大幅增加对系统的风险溢出效应;MES测度结果则相反——券商的边际期望损失反而大于国有银行。对两种测度方法进行稳健性检验,本文认为CoVaR较之MES是更适合测度我国系统重要性金融机构的指标。
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
许晔
本文借鉴非对称斜率模型,改进了CoVaR估计,应用LASSO方法和单指标分位数回归估计了中国24家上市金融机构的尾部关联性水平,并通过构建尾部风险网络分析了这些金融机构对中国金融市场系统性风险的重要性。实证结果表明,该指标具有一定的先导性特征,其在金融危机与股灾期间都显著上升,能够较好地反映并预测金融市场系统性风险水平。本文所改进的系统性风险度量方法对有效防范中国系统性金融风险有一定借鉴意义。监管当局可根据各金融机构在尾部风险网络中的度中心性动态识别机构对系统性风险的重要性,实时监测重要性靠前的机构能够有效减小机构的个体风险在金融网络中传染的可能性,从而降低金融市场发生系统性风险的可能性。
关键词：
尾部风险 非对称斜率模型 分位数回归
[期刊] 管理世界
[作者]
欧阳红兵 刘晓东
本文提出采用最小生成树(MST)和平面极大过滤图(PMFG)两种方法构建和分析金融市场网络。运用银行间同业拆借市场数据进行的实证分析表明,方法可以动态识别金融网络中节点的系统重要性,且具有效性和稳健性,而最小生成树方法对系统性风险传导路径的识别对于实施金融风险的宏观审慎监管提供了重要而有效的手段。
关键词：
系统性风险 网络分析 系统重要性
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
邓向荣 曹红
以往国际监管组织的系统重要性金融机构测评指标体系偏重于银行群落与机构规模特征，影响了中国金融监管及理论研究的方向。笔者运用复杂网络模型、格兰杰因果检验及产品空间等方法构建中国金融风险传染网络，可视化系统性风险爆发后的风险传染路径，并通过节点出度、传染轮次、Ｋ－核分解值、ＬｅａｄｅｒｒａｎＫ值等指标综合评估各金融机构风险网络传染的速度、范围、深度及风险累积程度。结果表明，中国金融风险传染网络呈现出多层次、多通道的复杂关联，部分非银行金融机构在风险积聚与跨群落传导过程中发挥关键作用，规模与风险传染能力并非完全线性相关，机构关联性及负面信息传播速度等成为引发系统性风险的重要因素。打破既有群落式监管模．．．
关键词：
系统性风险 网络传染 系统重要性金融机构
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
聂思玥 马雯霞
基于改进的"去一法",运用前沿的?LGC(%)指标分析我国金融机构风险贡献度的截面和时序特征,并基于风险贡献度因子和规模因子构造了度量金融机构系统重要性的指标。研究结论认为:首先,相比于信托业,银行业、证券业和保险业的风险贡献度相对较高,其中规模相对较小的股份制商业银行的风险贡献度排名靠前;其次,风险贡献度指标所呈现的系统性金融风险的主要变动趋势与实际的金融风险事件的周期变动趋势相同,能有效识别风险事件;再次,分析影响风险贡献度的潜在因素,发现结果与现有文献相同,特别是金融机构的规模和业务活动是重要影响因素;最后,基于金融机构系统重要性指标分析结果发现,我国四大国有商业银行是系统重要性金融机构中排序靠前的金融机构,且相互之间的影响也是最大的。
关键词：
去一法 风险贡献度 系统重要性
[期刊] 管理评论
[作者]
高波 任若恩
基于金融机构异质风险的Granger因果关系构建金融系统的有向网络模型,分析银行、证券、保险和信托等金融部门在不同市场状态下的因果网络特征,并且根据关联度和资产规模评估金融机构的系统重要性。实证结果表明:我国金融系统在熊市具有更加紧密的Granger因果联系;银行部门是熊市里最具Granger影响力的金融部门,证券部门是牛市里最具Granger影响力的金融部门;工商银行、中国银行和建设银行在熊、牛市都具有最高的系统重要性,并且系统重要性和规模在熊市的顺序相关性强于牛市。
[期刊] 金融研究
[作者]
贾彦东
基于金融网络模型对风险扩散机制的分析,本文尝试将金融网络结构因素纳入到对系统风险的衡量中,并依此建立了以"直接贡献"和"间接参与"两种方式分析和评价金融机构系统重要性的模式。在结合我国2007～2010年的银行间支付结算数据基础上,本文对国内主要银行的系统重要性水平开展了综合评测,并进一步讨论了影响机构系统重要性水平的因素。通过分析:(1)考虑了金融网络结构对整个系统的影响,构建了"系统风险曲线",对金融网络条件下的系统风险进行了重新度量;(2)理论上将单一金融机构对整个系统的影响区分为直接影响与间接参与影响两部分,并分别使用"冲击测试"与"Shapley-Value"测算了两种效应所造成的全...
[期刊] 武汉金融
[作者]
王培辉 袁薇
本文比较了MES、SRISK和CES三种金融机构系统重要性评估方法的有效性和适用性,并评估了中国上市金融机构系统重要性。研究表明在均使用公开市场数据进行分析的条件下,MES和CES指标时效性较好;SRISK对于综合规模、杠杆率等信息的评估结果更可靠,时效性略差;SRISK和CES样本外预测效果较好。本文以SRISK指数为基础,参考MES和CES指标,按系统重要性将中国金融机构分为三大类,商业银行贡献了系统性风险的绝大部分,保险公司系统重要性有上升趋势。本文还发现样本期内金融机构系统重要性是动态变化的,具有明显周期性特征,系统性风险集中在少数金融机构。监管机构需要保持动态监测,加强金融机构宏观审慎监管。
[期刊] 武汉金融
[作者]
王培辉 袁薇
本文比较了MES、SRISK和CES三种金融机构系统重要性评估方法的有效性和适用性,并评估了中国上市金融机构系统重要性。研究表明在均使用公开市场数据进行分析的条件下,MES和CES指标时效性较好;SRISK对于综合规模、杠杆率等信息的评估结果更可靠,时效性略差;SRISK和CES样本外预测效果较好。本文以SRISK指数为基础,参考MES和CES指标,按系统重要性将中国金融机构分为三大类,商业银行贡献了系统性风险的绝大部分,保险公司系统重要性有上升趋势。本文还发现样本期内金融机构系统重要性是动态变化的,具有
[期刊] 管理评论
[作者]
易文德
本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。
[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] 统计与决策
[作者]
杨炜明 李勇
在空间数据分析中,由于空间预测在很大程度上依赖于对空间变化的现象分布的假设,因此建立空间数据分布模型是非常重要的问题。Stein(1999)指出,传统的方法利用变差函数描述插值的空间依赖性结构和基于似然方法的模型相比是相当不精确的。对于非正态分布的空间数据而言,Copula函数提供了一种可以分别指定相关结构和边缘分布而建立联合分布的可能性。文章基于Copula函数的非正态分布数据的空间插值方法,讨论模型参数的极大似然估计并运用生态环境数据进行实证研究。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
杜娟 李海滨
当结构中含有相关性变量时，结构可靠度的求解问题就会变得十分复杂。针对在Rosenblatt变换过程中变量的联合概率密度函数或条件累积分布函数难以求解的问题，提出一种基于Copula函数和对偶神经网络的Rosenblatt变换方法。通过引入Copula函数构造相关性变量的联合概率密度函数。另外，构建对偶神经网络模型，其中一个神经网络学习积分算式中的被积函数部分，另一个神经网络通过与被积函数网络在权值和激活函数上的特定联系，用于构建积分算式中被积函数的原函数，进而实现条件累积分布函数的求解。其中，为提高对偶神经网络的计算效率，分别采用dsigmoid和sigmoid作为被积函数网络和原函数网络的激活函数。该方法打破了Rosenblatt变换在求解结构可靠度时的局限性，拓宽了Rosenblatt变换方法的使用范围。
[期刊] 保险研究
[作者]
王茜
信度模型能够刻画风险类别组内的相关性，是风险定价中应用最广泛的模型之一。相较传统信度模型，基于ｃｏｐｕｌａ函数的信度模型能够突破传统信度模型变量间的相关性不随时间变化的假设限制。本文将ｃｏｐｕｌａ函数信度模型应用到我国车辆损失保险的定价中，以广义线性模型作为边际分布，利用ｔ－ｃｏｐｕｌａ函数度量赔付变量间的时间相关性，建立多元联合分布，并计算赔付金额的未来分布和预测值。实证结果表明不同地区车辆损失保险的赔付情况有差异，当年赔付金额对后续赔付的影响随时间减弱；ｔ－ｃｏｐｕｌａ函数ａＲ（１）形式相关系数矩阵的信度模型的预测误差最小，预测结果优于传统信度模型，说明ｃｏｐｕｌａ函数信度模型在风险定价的．．．
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copula函数 信度模型 风险定价
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