我国影子银行对商业银行风险溢出效应的研究

发布时间：2017-06-13 04:07

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【摘要】：近年来,随着金融业的不断创新,影子银行的规模也越来越大,影子银行逐渐成为金融市场的重要组成部分,与商业银行之间的关系也日益紧密,影子银行一方面是商业银行的有益补充,但另一方面也将其自身的风险传递给商业银行,同时具备积极的效应和消极的效应。本文先阐述了我国影子银行的定义、特征以及具体构成,指出我国的影子银行体系主要包括信托公司、证券公司、民间借贷以及小额贷款公司、担保公司等金融机构,同时还包含了理财业务、银信合作等金融工具和市场,并将我国的影子银行体系分为外部影子银行和内部影子银行。然后,从理论上解释了我国影子银行对商业银行的影响机制,主要包括积极的影响和消极的影响。在此基础上,本文选择2005-2014年的相关数据,用GARCH-CoVaR法和分位数回归CoVaR法实证研究外部影子银行对商业银行的溢出效应,并对两种方法的估计进行优劣分析。利用面板数据模型度量内部影子银行对商业银行的风险溢出效应,最终得出我国影子银行的风险比商业银行大、容易将自身风险传染到商业银行的资产负债表中、影子银行对国有大型商业银行的风险溢出效应较大,而对股份制和地方性银行的风险溢出效应较小等结论。最后,在实证研究的基础上,对后续的研究提出了相关的建议,希望通过本文的研究能对引导我国影子银行的合规化、阳光化、透明化发展有所借鉴。
【关键词】：影子银行 风险溢出 GARCH-CoVa R
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;F832.33
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-12
• 1.1 研究背景7
• 1.2 研究目的和意义7-8
• 1.3 研究内容、方法和结构8-11
• 1.3.1 研究内容8-9
• 1.3.2 研究方法9-10
• 1.3.3 研究结构10-11
• 1.4 本文的主要贡献11-12
• 第2章 相关理论与文献综述12-39
• 2.1 影子银行的发展现状12-27
• 2.1.1 影子银行的定义及成因12-14
• 2.1.2 影子银行的构成14-26
• 2.1.3 我国影子银行的特征26-27
• 2.2 风险溢出效应的理论分析27-30
• 2.3 GARCH-CoVaR方法的介绍30-32
• 2.4 分位数CoVaR方法的介绍32-34
• 2.5 面板数据模型的介绍34-36
• 2.5.1 面板数据模型的概述34-35
• 2.5.2 面板数据的单位根检验35
• 2.5.3 Hausman检验35-36
• 2.6 文献综述36-39
• 2.6.1 国外文献综述36-37
• 2.6.2 国内文献综述37-39
• 第3章 我国影子银行对传统商业银行的影响机制分析39-43
• 3.1 外部影子银行给商业银行带来的影响39-40
• 3.1.1 外部影子银行对商业银行的积极影响39
• 3.1.2 外部影子银行对商业银行的消极影响39-40
• 3.2 内部影子银行给商业银行带来的影响40-43
• 3.2.1 内部影子银行对商业银行的积极影响40-41
• 3.2.2 内部影子银行对商业银行的消极影响41-43
• 第4章 实证分析43-66
• 4.1 外部影子银行对商业银行风险溢出效应的分析43-61
• 4.1.1 对象选取与数据预处理43-44
• 4.1.2 数据的检验44-46
• 4.1.3 基于GARCH-CoVa R模型的实证分析及结果46-54
• 4.1.4 基于分位数回归CoVaR模型的实证分析及结果54-61
• 4.2 内部影子银行对商业银行风险溢出效应的分析61-66
• 4.2.1 对象选取与数据预处理61-63
• 4.2.2 数据的检验63-64
• 4.2.3 基于面板数据模型的实证分析及结果64-66
• 第5章 结论及后续研究建议66-68
• 5.1 实证分析的结论66
• 5.2 后续研究建议66-68
• 致谢68-69
• 参考文献69-72
• 附录72-75

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本文编号：445658