银行系统性风险度量——基于动态CoVaR方法的分析

发布时间：2018-04-28 17:23

  本文选题：CoVaR方法 + 系统性风险　； 参考：《上海交通大学学报》2011年12期

【摘要】：以测量金融机构溢出风险的条件CoVaR模型为基础,应用股价数据对我国14家上市商业银行的系统性风险贡献度及其影响因素进行测算分析.实证结果表明:银行系统性风险贡献度与其自身VaR之间并无显著线性关系,对我国银行体系而言,系统重要性银行主要是四大国有银行,尤其以建设银行、中国银行和工商银行的系统性影响最为显著,其他股份制银行的风险溢出和传染效应远小于这3家银行;银行的溢出风险ΔCoVaR、自身风险VaR水平、不良贷款率以及宏观经济波动对于预测银行系统性风险的边际贡献具有显著影响.
[Abstract]:Based on the conditional CoVaR model for measuring the spillover risk of financial institutions, the contribution of 14 listed commercial banks to systemic risk and its influencing factors are calculated and analyzed by using the stock price data. The empirical results show that there is no significant linear relationship between the contribution of systemic risk and its own VaR. For China's banking system, systemically important banks are mainly four state-owned banks, especially the Construction Bank. The systemic impact of Bank of China and Industrial and Commercial Bank of China is the most significant, the risk spillover and contagion effect of other joint-stock banks are much smaller than those of these three banks, the spillover risk 螖 CoVaR of banks, the level of VaR of their own risk, Non-performing loan ratio and macroeconomic fluctuation have significant influence on the marginal contribution of predicting bank systemic risk.
【作者单位】： 上海交通大学安泰经济管理学院;
【基金】：国家社科重点项目(09AJY003) 教育部应急课题项目(2009JYJR037)
【分类号】：F224;F832.3

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本文编号：1816194