我国证券业系统性风险测度及防范对策——以上市券商为例

发布时间：2022-02-21 15:52

　　防范化解证券行业系统性风险是有效化解系统性金融风险的重要环节。论文基于分位数回归法构建CoVaR模型（金融系统性风险）,以上市证券公司为研究对象,选取上市券商月收益率等可观测数据进行测度,分析评价证券行业系统性风险的来源、影响因素、影响程度及风险溢出的效应。通过推进金融业供给侧结构性改革,规范设计灵活适用的量化分析工具,改进完善三位一体的监管框架及监管模式,以大监管理念及方法防止风险的全域外溢。 

【文章来源】：江苏商论. 2019,(12)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
一、引言
二、基于CoVaR方法的证券业系统性风险的实证分析
    （一）分位数回归测算的CoVaR计算方法
    （二）样本选取及数据说明
    （三）收益率序列统计描述
    （四）证券业系统性风险测算
三、防范系统性风险外溢的对策建议
    （一）切实践行证券业供给侧结构性改革，构建完善的可操作的风控体系与制度
    （二）规范设计灵活适用的量化分析工具
    （三）完善风险识别机制及差异化监管措施


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于动态CoVaR方法的银行系统性风险测度与金融监管问题研究[J]. 王薇,张勇,王运玺.  金融理论与实践. 2018(12)
[2]股票市场和外汇市场间风险溢出效应研究——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析[J]. 周爱民,韩菲.  国际金融研究. 2017(11)
[3]我国影子银行对商业银行的风险溢出效应——基于GARCH-时变Copula-CoVaR模型的分析[J]. 李丛文,闫世军.  国际金融研究. 2015(10)
[4]影子银行对商业银行稳健性和经济增长的影响——基于面板VAR模型的动态分析[J]. 张亦春,彭江.  投资研究. 2014(05)
[5]银行系统性风险度量——基于动态CoVaR方法的分析[J]. 高国华,潘英丽.  上海交通大学学报. 2011(12)



本文编号：3637580