高阶矩、HCCA模型与银行系统风险前瞻预判

发布时间：2017-06-02 03:19

  本文关键词：高阶矩、HCCA模型与银行系统风险前瞻预判，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文基于Corrado-Su的理论及修正,扩展了CCA模型,采用中国14家银行A股股价和资产负债表数据,测度了14家银行单个和联合违约距离及系统期望损失等风险指标。本文实证结果发现:1HCCA模型大致提前3~6个月或更长时间预测到全球金融危机和欧洲主权债务危机的来临,给金融部门防范金融危机爆发争取到了宝贵的时间;2HCCA模型显示中国银行业系统风险在高位不断累积,对金融监管当局和商业银行管控金融宏观风险提出了有益的警示。本文的政策建议是,应度量引入高阶矩(偏度和峰度)的隐性资产价值对违约距离和期望损失等风险指标的影响,从而提高金融政策的准确性和有效性,加强政策措施的前瞻性预判。
【作者单位】： 对外经济贸易大学金融学院;
【关键词】： HCCA模型 高阶矩 违约距离 系统风险
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 一、引言面对美国次贷危机引发的全球金融危机,人们最常关心的是金融危机能不能提前预测?目前,国际上主流的测度时间维度的金融系统风险方法是由Gray等(2007)[1]共同提出的未定权益分析方法(Contingent Claims Analysis,简称为CCA)。这种测度方法不仅量化市场隐含预期损失的金

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本文编号：414149