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[期刊] 管理现代化
[作者]
张瑞 熊巍
基于分位回归的条件风险价值(CoVaR)与边际期望损失(MES)的双重研究方法,以恒生综合指数金融成份股为研究对象,分别对12家金融机构的系统性风险溢出效应和时变特征进行实证研究。结果表明:银行类金融机构的风险均值大于非银行类,资产规模大的银行具有较高的系统性风险溢出效应;保险公司的边际期望损失较大;大部分金融机构的MES在时变特征上具有一致的趋势性和协同性,整体变动趋势与实际市场表现吻合,佐证了文中方法的合理性及有效性。
[期刊] 管理现代化
[作者]
张瑞 熊巍
基于分位回归的条件风险价值(CoVaR)与边际期望损失(MES)的双重研究方法,以恒生综合指数金融成份股为研究对象,分别对12家金融机构的系统性风险溢出效应和时变特征进行实证研究。结果表明:银行类金融机构的风险均值大于非银行类,资产规模大的银行具有较高的系统性风险溢出效应;保险公司的边际期望损失较大;大部分金融机构的MES在时变特征上具有一致的趋势性和协同性,整体变动趋势与实际市场表现吻合,佐证了文中方法的合理性及有效性。
[期刊] 当代财经
[作者]
卜林 李政
基于"自下而上"和"自上而下"两种视角,采用条件风险价值Co Va R和边际期望损失MES,研究了我国23家上市金融机构的系统性风险溢出效应及其时变特征。结果表明:(1)证券公司、保险公司和商业银行的MES均值依次递减,证券公司和保险公司单位资产的系统性风险贡献度高于商业银行;在银行部门内,股份制商业银行和城市商业银行的MES值高于大型国有商业银行。(2)商业银行、保险公司和证券公司的△Co Va R均值依次递减,从单个金融机构总的系统性风险贡献度来看,商业银行和保险公司对整个金融系统的风险溢出高于证券公司;而且,股份制商业银行对系统性的风险溢出高于大型国有商业银行。(3)我国金融机构系统性风...
[期刊] 商业时代
[作者]
李春红 杨扬
本文应用因子分析法构建了反映金融市场系统性风险程度及金融体系压力状况的金融压力指数(FSI),通过FSI与GDP增长率的IRF脉冲响应函数图验证了来自金融系统性风险的冲击在滞后5个季度会对宏观经济产生显著的不良影响。数据显示压力指数曾经历过两次巨大的波动并于2008年1月达到峰值100点,虽然指数近年来走势平缓,但现阶段又出现略微上升的态势。从各部门对金融压力贡献度看,银行、股票和外汇市场主导了大部分的压力变化,但债券、基金和保险市场的重要性也在最近几年开始凸显。
关键词：
金融压力指数 压力识别指数压力源 贡献度
[期刊] 会计之友
[作者]
屈剑峰
国际经验表明,系统性金融风险不仅危及一国的金融稳定,而且对宏观经济造成重大损失。我国目前处于转轨经济阶段,系统性金融风险呈现上升趋势。为了有效识别和防范系统性风险,文章立足于当前金融体系特点,构建了7个市场维度的系统性风险指数模型,并用分段映射法对模型进行修正和拓展。分析结果表明,该综合指数较为准确、有效地衔接微观和宏观风险,不仅可对整体风险进行分析,而且可对局部风险进行研究;综合指数在纳入指数修正机制后更加稳健,可更好地适应中国金融市场的动态运行。
关键词：
金融系统性风险 综合指数 指数修正
[期刊] 上海金融
[作者]
余建干 吴冲锋
本文首次将多重分形、市场无效性和市场风险放在一起进行研究,并基于此提出了多重分形测度模型,为此对沪深300股指期货和恒生股指期货进行了实证对比分析。本文主要在以下四方面有所贡献:一是发现多重分形概括总结了市场无效性和市场风险,市场无效性和市场风险是多重分形产生的原因;二是提出了通过度量多重分形强度来度量市场无效性和市场风险的多重分形测度模型;三是基于MF-DFA方法实证分析了沪深300股指期货多重分形特性,并实证比较分析了沪深300股指期货和恒生股指期货多重分形的异同及其原因;四是构建了比Hurst指数更有效的指标即市场无效性指数。
[期刊] 浙江金融
[作者]
阮湛洋
新常态下系统性金融风险的监测和防控较单体风险显得更为重要,但我国尚未形成应用性较强的系统性风险监测体系。本文通过对现有各种系统性金融风险的测度方法进行归纳,选择采用一种新指数合成方法——CISS指数方法,测度我国2000年1季度-2015年4季度期间系统性金融风险。结果表明我国局部金融风险虽有上升迹象,但系统性金融风险压力总体较小。该方法测算结果与我国实际情况较为吻合,对压力事件具有较强的识别能力,适宜用于我国系统性金融风险指数的构建。
关键词：
系统性 金融风险 CISS 指数测算
[期刊] 浙江金融
[作者]
阮湛洋
新常态下系统性金融风险的监测和防控较单体风险显得更为重要,但我国尚未形成应用性较强的系统性风险监测体系。本文通过对现有各种系统性金融风险的测度方法进行归纳,选择采用一种新指数合成方法——CISS指数方法,测度我国2000年1季度-2015年4季度期间系统性金融风险。结果表明我国局部金融风险虽有上升迹象,但系统性金融风险压力总体较小。该方法测算结果与我国实际情况较为吻合,对压力事件具有较强的识别能力,适宜用于我国系统性金融风险指数的构建。
关键词：
系统性 金融风险 CISS 指数测算
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨立勋 周之奇
文章立足于"银行稳定是金融稳定的核心"这一思想,选取用于测度金融稳定的核心指标,用熵值赋权重法构建了金融稳健指数FSI,用于度量以银行业为代表的金融稳定性。通过计算2003~2012年每年第二、四季度的FSI及其变化趋势,对金融稳定性作实证分析,从微观宏观两个方面提出对策建议,并通过金融稳健性对国民经济的影响作出分析。
[期刊] 上海金融
[作者]
朱南军 汪欣怡
本文基于条件在险价值法(CoVaR),引入状态变量模拟风险的时变性,运用分位数回归技术,对于我国银行业、保险业、证券业和多元金融服务业的行业系统性风险以及这四个子行业中的40家上市公司的单一系统性风险进行实证研究,研究涉及的时间范围为2012年1月4日至2016年4月1日,包含了2015年股灾时期。研究结果表明,金融系统对于银行业的风险变化敏感性最高,其次为保险业,最后为证券业和多元金融服务业;而就风险溢出的绝对值来看,证券业的风险溢出值远大于多元金融服务业、保险业和银行业。
[期刊] 上海金融
[作者]
朱南军 汪欣怡
本文基于条件在险价值法(CoVaR),引入状态变量模拟风险的时变性,运用分位数回归技术,对于我国银行业、保险业、证券业和多元金融服务业的行业系统性风险以及这四个子行业中的40家上市公司的单一系统性风险进行实证研究,研究涉及的时间范围为2012年1月4日至2016年4月1日,包含了2015年股灾时期。研究结果表明,金融系统对于银行业的风险变化敏感性最高,其次为保险业,最后为证券业和多元金融服务业;而就风险溢出的绝对值来看,证券业的风险溢出值远大于多元金融服务业、保险业和银行业。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
夏龙 何忠伟
对于中国农村金融发展与农民收入间关系的实证检验,迄今尚无定论。借鉴时间序列因子分析,本文考察了农村金融发展综合指数与农民收入之间的关系。研究发现,中国农村金融发展与农民收入间有单向格兰杰因果关系。协整方程表明,在长期内,农村金融发展水平每提高1个单位,实际农民收入可以提高48.1%。MS-VAR模型表明,在短期内,农村金融发展依然能够促进农民收入增长,当国家实施农村偏向型经济政策时,这一促进效果更加明显。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
林宇 李福兴 陈粘 汪巍
为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-Co VaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国外汇市场与中国股票市场、国际黄金市场间存在负向风险溢出;市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性,国际原油市场与黄金市场的风险溢出效应远大于中国股票市场与外汇市场风险溢出效应;Rosenb-Latt检验表明基于R藤的Co VaR风险溢出测度更具有灵活性和有效性;后验测试结果表明R-vine-copula-Co VaR模型能有效地测度国际金融市场对中国金融市场风险溢出效应,而对中国金融市场风险溢出效应的Co VaR测度存在被高估的可能。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
林宇 李福兴 陈粘 汪巍
为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-Co VaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄玮强 郭慧敏 庄新田
文章利用CoVaR动态模型对我国35家上市金融机构的系统性风险贡献进行动态估计及分析,揭示了金融机构特征因素对其未来系统性风险贡献的影响。实证结果发现,银行业金融机构的系统性风险贡献最大,证券业金融机构的贡献最小;系统性风险贡献越大的金融机构,其风险贡献的波动也越大;金融机构的规模越大,其未来的系统性风险贡献越小;金融机构的在险价值越大、杠杆率越高、股票收益的波动越大,其未来的系统性风险贡献越大。
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