CoVaR方法及其在我国银行业系统重要性评估中的应用研究

发布时间：2017-12-05 14:29

  本文关键词：CoVaR方法及其在我国银行业系统重要性评估中的应用研究

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【摘要】：随着当代金融的发展,我国面临的国内外经济环境日益复杂。金融业混业经营发展迅猛,金融机构“太大而不倒”(Too big to fail)和“太关联而不能倒”(Too interconnected to fail)等问题逐渐凸显。我国某些大型商业银行的规模和竞争力日益增强,且银行业在国内金融体系中发挥了重要的作用,其业务复杂度高,可代替性小,负外部性大等问题会不断累积其系统性风险,最终可能会导致严重的经济衰退。为了避免这些机构出现危机,为了维护我国经济稳定,那么我们必须加强对这些银行的识别、评估和监管。本文首先从理论上对系统性风险,系统重要性的定义及其识别方法展开论述,深入分析国内外对于系统重要性的识别方法,然后采用CoVaR方法,结合分位数回归和GARCH-Copula-CoVaR模型这两种方法,从不同角度量化了我国14家上市银行对银行业整体的风险溢出效应及风险溢出率,并对它们进行了排名及对比分析,得出以下结论:CoVaR方法相对VaR方法是一种更为全面的风险衡量方法;工商银行、中国银行、建设银行、中信银行、宁波银行系统性风险贡献率排名靠前;规模因素是识别系统性重要银行的重要因素但不是唯一指标;分位数回归方法虽然简单、易于操作,但其未考虑金融时间序列的异方差性,也不能刻画银行和银行业之间复杂的非线性关系,GARCH-Copula-Co VaR方法解决了这些问题,因此能更好地识别系统重要性金融机构。希望能够通过本文的研究,能够对加强对系统重要性银行的监管,制定和完善相关法律法规做出贡献。
【学位授予单位】：湖南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张晓玫;毛亚琪;;我国上市商业银行系统性风险与非利息收入研究——基于LRMES方法的创新探讨[J];国际金融研究;2014年11期

2 白雪梅;石大龙;;中国金融体系的系统性风险度量[J];国际金融研究;2014年06期

3 袁曦;陈长权;石德金;;基于GARCH-Copula-CoVar方法的我国银行系统性风险的度量研究[J];科技和产业;2014年01期

4 严兵;张禹;王振磊;;中国系统重要性银行评估——基于14家上市银行数据的研究[J];国际金融研究;2013年02期

5 肖璞;刘轶;杨苏梅;;相互关联性、风险溢出与系统重要性银行识别[J];金融研究;2012年12期

6 方意;赵胜民;王道平;;我国金融机构系统性风险测度——基于DGC-GARCH模型的研究[J];金融监管研究;2012年11期

7 赵进文;韦文彬;;基于MES测度我国银行业系统性风险[J];金融监管研究;2012年08期

8 李玉贤;;我国上市商业银行风险溢出效应的测度及分析研究——基于CoVar模型的分析[J];陕西科技大学学报(自然科学版);2012年02期

9 高国华;潘英丽;;银行系统性风险度量——基于动态CoVaR方法的分析[J];上海交通大学学报;2011年12期

10 贾彦东;;金融机构的系统重要性分析——金融网络中的系统风险衡量与成本分担[J];金融研究;2011年10期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 樊莉;后危机时代的中国金融宏观审慎监管研究[D];南开大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 章秀;我国商业银行风险溢出效应研究[D];吉林大学;2013年

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本文编号：1255157