基于VaR分析与Copula方法的互联网金融风险度量

发布时间：2017-12-12 08:21

  本文关键词：基于VaR分析与Copula方法的互联网金融风险度量

  更多相关文章： 互联网金融风险 VaR ARMA-GARCH t-Copula 风险溢出

【摘要】：互联网金融以其高效和低门槛的特征迅速发展成为一种普遍的金融服务方式,已连续四年被写进政府工作报告。但高速、多样化发展的背后所蕴含的风险也是社会各界的关注热点。李克强总理在2017年的讲话也明确指明,要对互联网金融等的累积风险高度警惕。对于互联网金融的运作模式、规制逻辑的研究已不计其数,但互联网金融系统性风险却缺乏直观、合理的量化,为了丰富这部分研究,本文选择中证互联网金融指数为研究对象,旨在寻求适当的模型量化互联网金融市场的系统性风险的大小和特征,从而对该风险有更为明晰的判断,为投资者和政府部门的防范提供参考。互联网金融有其自身的风险特点。本论文在互联网金融的大框架下,从定义、功能出发,首先对比概述其可能面临的风险,实证第一部分以中证互联金融指数收益率代表互联网金融市场的波动,ARMA-GARCH模型拟合其波动方程,发现最优模型是AR(1)-GARCH(1,1)-t。同时选择中证800金融指数代表传统金融市场,其最优模型为GARCH(1,1)-GED。在模型基础上计算VaR和ES,实现风险量化。风险对比显示互联网金融市场VaR和ES都高于传统,说明可能具有更高的系统性风险。互联网金融对其他行业的高度渗透可能会导致风险更高的传染性。为了这个市场最有可能与哪些领域的风险相互波及,实证第二部分运用Copula方法度量互联金融指数与十大行业指数三大综指的相关关系,尝试多种模型发现t-Copula函数表现最佳,而尾部相关系数表明,互联网金融与信息、电信、工业、中小板、创业板在风险时刻的相关性最高。对于这些行业板块,笔者计算了风险溢出强度(%CoVaR),通过模拟方法度量互联网金融板块与其他板块的风险溢出效应。最后基于以上研究,本文剖析了互联网金融系统性风险的成因,并对监管提出建议,认为互联网金融应当以宏观审慎为原则,注重监督管理的整体性和关联性,为互联网金融市场风险理论提供一定补充和参考。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F224;F724.6;F832

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本文编号：1281810