中国商业银行潜在系统性风险的测度和预警分析
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【摘要】:最近几年,由于亚洲金融危机、希腊债务危机和美国次贷危机,世界许多国家和地区遭受了前所未有的冲击,经济持续衰退,股票市场剧烈波动,国内需求减少以及企业破产增加等一系列事件的发生引起了国内外专家的关注。众所周知,系统性风险一般不会发生,平时生活中人们也很难察觉到它的变化。但是,某些事件的发生可能会使潜在的系统性风险不断的积累,当达到一定程度时就会爆发,而这种爆发所带来的影响可能超过其他所有风险所造成的影响总和,并且会在不同行业之间传播,造成整体性的危机,而这种危机是不能通过分散投资来去化解的。2008年的金融危机对人们是一种警示也是一种考验,它不仅让人们体会到潜在系统性风险爆发以后所带来的巨大损失,同时也提醒人们要对系统性风险进行有效地防范和预警。当前大多数文献主要是从系统性风险发生的根源、系统性风险的传播途径以及系统性风险的预警和防范三个方面来去研究的,而具体所使用的方法也各有不同。本文主要包括两个方面的内容:一是运用相关的理论模型对中国上市银行的系统性风险进行测度;二是运用一套合理的压力指标体系来对系统性风险进行预测。在第一部分对系统性风险的测度方面,本文首先沿用Monica Billio等在2011年提出的Granger因果关系网络分析法对整体的系统性风险进行测度,之后再用Tobias Adrian和Markus K.Brunnermeier在2008年提出的△CoVaR来测度每个银行对系统性风险的贡献程度。在实际研究过程中,考虑到当前中国系统性风险的来源主要是房地产泡沫、影子银行和政府债务三个方面,因此在测度各家银行对系统性风险的贡献度过程中将这三个因素对系统性风险的影响考虑在内,同时考虑到了国际上公认的一些影响系统性风险的因子,基于这两个方面的考虑最终构成了风险测度指标体系。另一方面,本文还对系统性风险与银行自身的性质之间的关系进行了研究,以便为监管者提出一些相应的监管依据。在对中国整体系统性风险的预警方面,主要是以现有国内外文献的分析为基础,建立了一套符合中国特点的系统性风险预警指标体系,同时运用经济计量学方法对各指标进行筛选,最后得到各指标对系统性风险的影响程度,并以此作为系统性风险发生之前的预警信号,为相关的监管部门提供预警依据。
【关键词】:商业银行 系统性风险 状态变量 风险预警 信息不对称
【学位授予单位】:山西财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F832.33
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 引言10-20
- 1.1 研究背景与意义10-11
- 1.2 国内外文献综述11-15
- 1.3 研究内容与方法15-17
- 1.3.1 研究内容15-16
- 1.3.2 研究方法16-17
- 1.4 主要工作与创新17-19
- 1.4.1 主要工作17
- 1.4.2 主要创新17-19
- 1.5 论文的基本框架19-20
- 第2章 测度和预警系统性风险的理论基础和度量方法20-30
- 2.1 测度潜在系统性风险的理论基础和度量方法20-21
- 2.2 测度个体银行对整体风险贡献度的理论基础和度量方法21-26
- 2.2.1 CoVaR和△CoVaR的定义21-22
- 2.2.2 CoVaR和△CoVaR的估计过程22-23
- 2.2.3 引入时间变动的△CoVaR的估计过程23
- 2.2.4 状态变量Mt-1指标的构建23-26
- 2.3 系统性风险预警的压力指标体系26-29
- 2.4 小结29-30
- 第3章 系统性风险测度及预警的数据选取30-36
- 3.1 测度整体系统性风险的数据选取30-31
- 3.2 测度个体银行对整体风险贡献度的数据选取31-34
- 3.3 系统性风险预警的数据选取34-35
- 3.4 小结35-36
- 第4章 系统性风险测度及预警的实证结果分析36-47
- 4.1 测度整体系统性风险的实证结果分析36-38
- 4.2 测度个体银行对整体风险贡献度的实证结果分析38-42
- 4.2.1 整体系统性风险以及个体贡献度分析38-40
- 4.2.2 系统性风险与银行自身性质间的关系研究40-42
- 4.3 系统性风险预警的实证结果分析42-46
- 4.4 小结46-47
- 结论与政策建议47-51
- 参考文献51-56
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