互联网金融对商业银行的系统性风险溢出效应测度
发布时间:2020-12-31 18:04
文章采用2013—2017年商业银行指数和互联网金融指数的日度收盘价数据,结合GARCH-Copula-CoVaR模型来度量互联网金融对商业银行的系统性风险溢出效应。结果表明:互联网金融对商业银行的系统性风险溢出效应为正且明显,而且其对不同类型商业银行的系统性风险溢出具有异质性,股份制商业银行较敏感。
【文章来源】:统计与决策. 2019年22期 北大核心CSSCI
【文章页数】:5 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]互联网金融对中国商业银行系统性风险的影响——基于SVAR模型的实证研究[J]. 邹静,王洪卫. 财经理论与实践. 2017(01)
[2]我国金融业内系统性风险溢出效应研究[J]. 殷克东,任文菡,肖游. 统计与决策. 2017(01)
[3]我国上市商业银行风险溢出评价与宏观审慎监管[J]. 张天顶,张宇. 现代财经(天津财经大学学报). 2016(07)
[4]互联网金融对商业银行风险承担的影响研究[J]. 刘忠璐. 财贸经济. 2016(04)
[5]利率市场化、互联网金融与商业银行风险——基于面板数据动态GMM方法的实证检验[J]. 吴诗伟,朱业,李拓. 金融经济学研究. 2015(06)
[6]互联网金融对商业银行风险承担的影响:理论解读与实证检验[J]. 郭品,沈悦. 财贸经济. 2015(10)
[7]中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究[J]. 沈悦,戴士伟,罗希. 当代经济科学. 2014(06)
[8]中国金融体系的系统性风险度量[J]. 白雪梅,石大龙. 国际金融研究. 2014(06)
[9]基于GARCH-Copula-CoVaR模型的风险溢出测度研究[J]. 谢福座. 金融发展研究. 2010(12)
本文编号:2950069
【文章来源】:统计与决策. 2019年22期 北大核心CSSCI
【文章页数】:5 页
【参考文献】:
期刊论文
[1]互联网金融对中国商业银行系统性风险的影响——基于SVAR模型的实证研究[J]. 邹静,王洪卫. 财经理论与实践. 2017(01)
[2]我国金融业内系统性风险溢出效应研究[J]. 殷克东,任文菡,肖游. 统计与决策. 2017(01)
[3]我国上市商业银行风险溢出评价与宏观审慎监管[J]. 张天顶,张宇. 现代财经(天津财经大学学报). 2016(07)
[4]互联网金融对商业银行风险承担的影响研究[J]. 刘忠璐. 财贸经济. 2016(04)
[5]利率市场化、互联网金融与商业银行风险——基于面板数据动态GMM方法的实证检验[J]. 吴诗伟,朱业,李拓. 金融经济学研究. 2015(06)
[6]互联网金融对商业银行风险承担的影响:理论解读与实证检验[J]. 郭品,沈悦. 财贸经济. 2015(10)
[7]中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究[J]. 沈悦,戴士伟,罗希. 当代经济科学. 2014(06)
[8]中国金融体系的系统性风险度量[J]. 白雪梅,石大龙. 国际金融研究. 2014(06)
[9]基于GARCH-Copula-CoVaR模型的风险溢出测度研究[J]. 谢福座. 金融发展研究. 2010(12)
本文编号:2950069
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/guojijinrong/2950069.html