無(wú)論是在金融危機(jī)期間還是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行正常時(shí)期,都存在著系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。隨著國(guó)際金融危機(jī)的爆發(fā),對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的有效監(jiān)管越來(lái)越重要。準(zhǔn)確測(cè)度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)其有效監(jiān)管的必要手段。雖然我國(guó)尚未發(fā)生重大金融危機(jī),但對(duì)我國(guó)金融體系進(jìn)行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究是極其必要的。本文將嘗試從以下幾個(gè)方面對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究,并將其應(yīng)用于我國(guó)金融體系。首先,對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度理論及研究現(xiàn)狀進(jìn)行回顧和梳理。其次,介紹系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的基本理論。通過(guò)從不同視角對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)定義、成因、特征、演進(jìn)及傳染機(jī)制的研究,界定了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)定義,分析我國(guó)金融體系中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源及演進(jìn)過(guò)程。然后介紹用于實(shí)證研究的模型理論、方法及具體的計(jì)算步驟。再次,本文選取2008年1月4日至2016年7月15日期間來(lái)自我國(guó)保險(xiǎn)與金融業(yè)中4個(gè)子市場(chǎng)的32家機(jī)構(gòu)股票的周收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)。應(yīng)用Adrian和Brunnermeier首次提出的CoVaR測(cè)度方法,分析了我國(guó)金融系統(tǒng)中金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。本文重新定義了CoVaR:(1)財(cái)務(wù)困境的定義從一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的收益至多在其VaR水平改變?yōu)橹辽僭谄銿aR水平;(2)擴(kuò)展了基準(zhǔn)狀態(tài)的定義。關(guān)于CoVaR的計(jì)算,假定各收益率序列服從潛在的學(xué)生t-分布。使用GARCH-DCC方法對(duì)機(jī)構(gòu)和系統(tǒng)之間的波動(dòng)性和時(shí)變相關(guān)性進(jìn)行建模。然后通過(guò)數(shù)值求解ΔCoVaR以獲得系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。分析比較在最壞情景下一組金融機(jī)構(gòu)同時(shí)陷入兩個(gè)不同財(cái)務(wù)困境狀態(tài)或不同基準(zhǔn)狀態(tài)的聯(lián)合系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。并分析在何種情境下對(duì)金融體系具有最高聯(lián)合系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。最后,對(duì)上述研究成果進(jìn)行歸納總結(jié),并針對(duì)防范我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,從金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)視角提出建議與對(duì)策。
【學(xué)位單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類(lèi)】：F224;F842;F832
【部分圖文】：

4.2.2 時(shí)變條件方差和條件相關(guān)性圖 4.1 所有樣本機(jī)構(gòu)的平均條件方差由于表4.3 不能刻畫(huà)條件方差的估計(jì)隨時(shí)間的變化，所以圖4.1 描述了其從2008年 1 月 4 日到 2016 年 7 月 15 日的變化。為了清楚起見(jiàn)，采用了系統(tǒng)中所有機(jī)構(gòu)的條件方差的平均值。該圖顯示，從 2008 年年中至 2009 年年中，這段段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)了一個(gè)非常高的波動(dòng)。波動(dòng)之后再次下降，但又出現(xiàn)三個(gè)峰值：一個(gè)在 2010 年年中，一個(gè)在 2011 年年底，還有一個(gè)在 2013 年年中。第一個(gè)最大的峰值可以解釋為受全球金融危機(jī)的影響所造成，其后三個(gè)峰值可以解釋為受歐洲債務(wù)危機(jī)的影響所造成的。由于全球金融危機(jī)和歐洲債務(wù)危機(jī)對(duì)全球金融系統(tǒng)產(chǎn)生了重大沖擊

圖 4.1 所有樣本機(jī)構(gòu)的平均條件方差由于表4.3 不能刻畫(huà)條件方差的估計(jì)隨時(shí)間的變化，所以圖4.1 描述了其從2008年 1 月 4 日到 2016 年 7 月 15 日的變化。為了清楚起見(jiàn)，采用了系統(tǒng)中所有機(jī)構(gòu)的條件方差的平均值。該圖顯示，從 2008 年年中至 2009 年年中，這段段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)了一個(gè)非常高的波動(dòng)。波動(dòng)之后再次下降，但又出現(xiàn)三個(gè)峰值：一個(gè)在 2010 年年中，一個(gè)在 2011 年年底，還有一個(gè)在 2013 年年中。第一個(gè)最大的峰值可以解釋為受全球金融危機(jī)的影響所造成，其后三個(gè)峰值可以解釋為受歐洲債務(wù)危機(jī)的影響所造成的。由于全球金融危機(jī)和歐洲債務(wù)危機(jī)對(duì)全球金融系統(tǒng)產(chǎn)生了重大沖擊，可以預(yù)測(cè)這些事件也將影響 ΔCoVaR 度量。

圖 4.4 所有樣本機(jī)構(gòu)的平均 5%-VaR4.3 CoVaR 和 ΔCoVaR 實(shí)證分析4.3.1 CoVaR 實(shí)證分析在分析了金融機(jī)構(gòu)的估計(jì)結(jié)果和特殊的 VaR 后，現(xiàn)在將重點(diǎn)放在有關(guān) CoVaR和 ΔCoVaR 的實(shí)證結(jié)果上。下面的圖 4.5 描繪了按子市場(chǎng)在 90%自信水平下的平均VaR 和 CoVaR。眾所周知，CoVaR 是一個(gè)機(jī)構(gòu)處于財(cái)務(wù)困境下金融系統(tǒng)的 VaR。345678910VaRCoVaR
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2848537