网络视角下金融机构尾部风险传染效应和系统重要性研究

发布时间：2021-06-03 21:31

　　2008年全球金融危机以来,全球经济长期处于曲折性与脆弱性并举的调整恢复期。具体表现为发达经济体复苏基础仍不稳固,新兴市场经济体总体表现疲弱,未来全球经济充满了众多的不确定性。随着全球经济一体化进程的加快,在不确定环境下,全球金融市场之间呈现出明显的联动性,市场之间的相互影响程度呈现出上升的趋势。众多危机事件的爆发均表明（如雷曼兄弟破产事件、欧洲债务危机事件以及德意志银行巨额亏损事件）,在高度关联的金融系统内,系统重要性金融机构在金融风险传染过程中扮演着重要角色,并引发了全球各界对系统性风险以及风险在金融机构之间的传染效应的重视与研究。维护金融稳定和防范系统性风险,成为全球各国政府金融政策的主要目标之一。为了应对潜在的危机,金融监管的理念也从微观审慎转变为宏观审慎,而系统重要性金融机构的识别和评估对于实施宏观审慎的监管政策至关重要。就国内而言,目前我国经济运行面临着众多问题,例如,经济增长乏力,金融风险积聚,地方政府债务风险、局部房地产泡沫风险、银行业资产质量下降、金融产品创新无序发展等风险值得关注。因此,提高金融体系应对冲击的能力,防止系统性风险的不断累积,降低金融体系内部关联性可能... 

【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：132 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

一个简单网络网络的聚类系数反映了网络的聚类特性

图 2-2 网络密度对比网络密度定义为网络中实际存在的边数与理论上可能存在的最多边数的比值。网络密度反映了网络中节点之间相互连接的紧密程度。直观上来看，网络密度越大，节点之间的联系越紧密。如图 2-2,网络的节点数均为 10，其中第一个网络的边数为27，第二个网络的边数为 18。对于节点数为 10 的网络而言，理论上可能存在的边数为 45，因此，两个网络的密度分别为 0.6 和 0.4。很显然，在第一个网络图中，网络的密度更大，网络的关联程度更加紧密。网络的平均度定义为网络中所有节点度的平均值，而节点的度定义为与该节点连接的所有其他节点的个数，节点的度在一定程度上反映了该节点在整个网络中的重要性，而网络的平均度也映了网络中节点之间整体的关联程度。对于一个网络而言，平均度越大，节点的总体关联程度越大。2.2.2 复杂网络的特征

图 2-3 小世界网络拓扑结构资料来源：房艳君（2014） 2-4 WS 小世界模型的聚类系数和平均路径长度与重连概率 的资料来源：Watts 和 Strogtz（1998） 小世界网络模型采用“随机化重连”的算法，可能会导致孤an 和 Watts（1999）提出了一个改进的小世界网络，称为

【参考文献】：
期刊论文
[1]期望损失的后验分析[J]. 杜在超,Juan Carlos Escanciano.  财经研究. 2017(12)
[2]风险依赖、一致性风险度量与投资组合——基于Mean-Copula-CVaR的投资组合研究[J]. 张冀,谢远涛,杨娟.  金融研究. 2016(10)
[3]我国上市金融机构关联性研究——基于网络分析法[J]. 李政,梁琪,涂晓枫.  金融研究. 2016(08)
[4]中国金融机构的系统重要性及系统性风险传染机制分析——基于复杂网络的视角[J]. 欧阳红兵,刘晓东.  中国管理科学. 2015(10)
[5]复杂网络视角下银行同业间市场风险传染效应研究[J]. 王晓枫,廖凯亮,徐金池.  经济学动态. 2015(03)
[6]中国股市复杂网络中的分形特征[J]. 庄新田,张鼎,苑莹,庄霄威.  系统工程理论与实践. 2015(02)
[7]中国A、B、H股市间尾部相依性的趋势研究——基于多机制平滑转换混合Copula模型的实证分析[J]. 吴吉林,陈刚,黄辰.  管理科学学报. 2015(02)
[8]基于vine copula方法的股市组合动态VaR测度及预测模型研究[J]. 马锋,魏宇,黄登仕.  系统工程理论与实践. 2015(01)
[9]基于GARCH-EVT-COPULA模型的外汇投资组合风险度量研究[J]. 苟红军,陈迅,花拥军.  管理工程学报. 2015(01)
[10]基于复杂网络理论的股票指标关联性实证分析[J]. 张来军,杨治辉,路飞飞.  中国管理科学. 2014(12)

博士论文
[1]一般复杂网络及经济网络的动态模型与稳定性研究[D]. 房艳君.山东师范大学 2010



本文编号：3211287