基于动态D藤Copula的CoVaR度量

发布时间：2021-01-20 16:27

　　本文将传统CoVaR理论推广到高维情形,分别采用了两类动态D藤Copula模型,即随机自回归模型（SCAR）和广义自回归得分模型（GAS）,对我国上证行业指数中五个典型行业指数间的风险溢出效应和上证金融系统的系统性风险进行了评估。研究结果表明:行业指数间的相关关系在股市动荡时期剧烈波动,整个样本期间的相关性水平较高,凸显了系统性风险;动态D藤Copula模型相较于静态模型,能更好地拟合行业指数间的相关关系。本文的研究为高维变量间系统性风险的度量提供了一个广义的框架;要防范我国的系统性风险,应加强对风险水平较高行业的监管,重视风险的传染效应。 

【文章来源】：金融监管研究. 2019,(08)北大核心CSSCI

【文章页数】：15 页

【部分图文】：

上证行业指数间的D藤结构1-综合业

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于R-vine-copula-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究[J]. 林宇,李福兴,陈粘,汪巍.  运筹与管理. 2017(09)
[2]基于高维动态藤Copula的汇率组合风险分析[J]. 韩超,严太华.  中国管理科学. 2017(02)

博士论文
[1]基于Vine Copula的我国金融市场投资组合选择及风险预测研究[D]. 张帮正.西南交通大学 2015



本文编号：2989378