中国金融部门系统性风险溢出效应研究
发布时间：2020-12-17 02:13
众多金融危机等事件的发生对于我国金融系统的巨大破坏力已经证明,对于极端事件的事前预测是较为困难的。但是,如何在面临极端事件发生时,合理的化解或降低危机所造成系统性破坏程度却是我们可以进行实际监测和具体实施的。通过深入的分析我国金融市场的运行规律以及其各金融部门间的风险联动关系,对于我国及时防范和降低整个金融系统的风险累计具有重要意义。基于此,本文从金融市场间的联动关系变化出发,从其市场自身波动所产生的杠杆效应、门限效应以及动态变化效应等多角度出发对我国的银行业、保险业以及证券业和我国的金融系统间的关系进行了研究。具体而言,本文基于GARCH族框架在不同分布假设下拟合了不同金融市场其自身的条件分布以及条件异方差的分布情况,解释了我国金融市场上所存在的波动率聚集效应并以此出发构建测算了我国金融市场中所存在的在险价值以及条件在险价值指标。通过对相关风险指标的分析结合DCC动态变化的拟合过程,分析并测算了不同金融部门对我国金融系统的平均风险贡献程度。结果发现,整体来看,目前我国的银行系统的抗风险能力最强,其次是保险市场,证券市场的自身抗风险能力最弱。但是金融机构/部门的抗风险能力却与其对于整个...
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 导论
1.1 研究背景及意义
1.2 文献综述
1.2.1 国内文献综述
1.2.2 国外文献综述
1.3 创新与不足
1.3.1 创新部分
1.3.2 不足之处
第二章 我国金融行业现状及发展概述
2.1 银行业发展现状概述
2.2 保险业发展现状概述
2.3 证券业发展现状概述
第三章 模型理论及计算方法
3.1 CoVaR理论模型
3.1.1 VaR测度方法
3.1.2 CoVaR测度方法
3.2 GARCH族理论模型
3.2.1 GARCH模型
3.2.2 EGARCH模型
3.2.3 PARCH模型
3.2.4 DCC-GARCH模型
第四章 中国金融部门系统性风险溢出效应实证分析
4.1 模型构建思路及架构
4.2 样本与数据选取
4.3 数据描述性统计分析
4.4 金融部门在险价值测算分析
4.4.1 单变量GARCH族模型的构建及估计
4.4.2 金融系统及其部门VaR（在险价值）的计算
4.5 银行、保险、证券行业对金融系统风险溢出效应分析
4.5.1 DCC-GARCH模型的参数估计
4.5.2 条件分位数CoVaR及各金融部门风险溢出百分比测算
第五章 中国金融体系监管探究及政策建议
5.1 加强保险、证券以及银行业的市场监管
5.2 建立动态部门预警调控体系
5.3 设立极端事件下的金融市场应对方案
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国金融部门间系统性风险溢出的监测预警研究——基于下行和上行ΔCoES指标的实现与优化[J]. 李政,梁琪,方意. 金融研究. 2019(02)
[2]基于藤copula-CAViaR方法的股市风险溢出效应研究[J]. 许启发,王侠英,蒋翠侠,熊熊. 系统工程理论与实践. 2018(11)
[3]基于CoES模型的我国金融系统性风险度量[J]. 张冰洁,汪寿阳,魏云捷,赵雪婷. 系统工程理论与实践. 2018(03)
[4]系统风险外溢、市场约束机制与银行股票回报率——基于CoVaR和时变条件β指标的研究[J]. 张晓明,李泽广. 金融研究. 2017(12)
[5]以史为鉴:波动性和金融危机(下)[J]. 乔恩·丹尼尔森,马塞拉·巴伦苏埃拉,伊可娜·泽尔,毛珊珊. 金融市场研究. 2017(04)
[6]我国银行体系的系统性关联度分析:基于不对称CoVaR[J]. 陈国进,钟灵,张宇. 系统工程理论与实践. 2017(01)
[7]系统性风险的传染渠道与度量研究——兼论宏观审慎政策实施[J]. 方意. 管理世界. 2016(08)
[8]系统性风险在银行间的传染路径研究——基于持有共同资产网络模型[J]. 方意,郑子文. 国际金融研究. 2016(06)
[9]基于流动性配置的银行系统性风险研究[J]. 李江,李红刚. 系统工程理论与实践. 2016(05)
[10]基于Copula-ASV-EVT-CoVaR模型的中小板与创业板风险溢出度量研究[J]. 周孝华,陈九生. 系统工程理论与实践. 2016(03)
本文编号：2921222
【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 导论
1.1 研究背景及意义
1.2 文献综述
1.2.1 国内文献综述
1.2.2 国外文献综述
1.3 创新与不足
1.3.1 创新部分
1.3.2 不足之处
第二章 我国金融行业现状及发展概述
2.1 银行业发展现状概述
2.2 保险业发展现状概述
2.3 证券业发展现状概述
第三章 模型理论及计算方法
3.1 CoVaR理论模型
3.1.1 VaR测度方法
3.1.2 CoVaR测度方法
3.2 GARCH族理论模型
3.2.1 GARCH模型
3.2.2 EGARCH模型
3.2.3 PARCH模型
3.2.4 DCC-GARCH模型
第四章 中国金融部门系统性风险溢出效应实证分析
4.1 模型构建思路及架构
4.2 样本与数据选取
4.3 数据描述性统计分析
4.4 金融部门在险价值测算分析
4.4.1 单变量GARCH族模型的构建及估计
4.4.2 金融系统及其部门VaR（在险价值）的计算
4.5 银行、保险、证券行业对金融系统风险溢出效应分析
4.5.1 DCC-GARCH模型的参数估计
4.5.2 条件分位数CoVaR及各金融部门风险溢出百分比测算
第五章 中国金融体系监管探究及政策建议
5.1 加强保险、证券以及银行业的市场监管
5.2 建立动态部门预警调控体系
5.3 设立极端事件下的金融市场应对方案
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国金融部门间系统性风险溢出的监测预警研究——基于下行和上行ΔCoES指标的实现与优化[J]. 李政,梁琪,方意. 金融研究. 2019(02)
[2]基于藤copula-CAViaR方法的股市风险溢出效应研究[J]. 许启发,王侠英,蒋翠侠,熊熊. 系统工程理论与实践. 2018(11)
[3]基于CoES模型的我国金融系统性风险度量[J]. 张冰洁,汪寿阳,魏云捷,赵雪婷. 系统工程理论与实践. 2018(03)
[4]系统风险外溢、市场约束机制与银行股票回报率——基于CoVaR和时变条件β指标的研究[J]. 张晓明,李泽广. 金融研究. 2017(12)
[5]以史为鉴:波动性和金融危机(下)[J]. 乔恩·丹尼尔森,马塞拉·巴伦苏埃拉,伊可娜·泽尔,毛珊珊. 金融市场研究. 2017(04)
[6]我国银行体系的系统性关联度分析:基于不对称CoVaR[J]. 陈国进,钟灵,张宇. 系统工程理论与实践. 2017(01)
[7]系统性风险的传染渠道与度量研究——兼论宏观审慎政策实施[J]. 方意. 管理世界. 2016(08)
[8]系统性风险在银行间的传染路径研究——基于持有共同资产网络模型[J]. 方意,郑子文. 国际金融研究. 2016(06)
[9]基于流动性配置的银行系统性风险研究[J]. 李江,李红刚. 系统工程理论与实践. 2016(05)
[10]基于Copula-ASV-EVT-CoVaR模型的中小板与创业板风险溢出度量研究[J]. 周孝华,陈九生. 系统工程理论与实践. 2016(03)
本文编号：2921222
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