2007年美國次貸危機(jī)爆發(fā),隨后引發(fā)全球金融危機(jī),不僅對全球的金融體系造成嚴(yán)重的損害,也使得全球經(jīng)濟(jì)至今處于疲軟狀態(tài)。此次危機(jī)后,各國監(jiān)管部門開始高度重視系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。目前,我國正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌期,面臨巨大挑戰(zhàn)。一方面,國內(nèi)地方政府債務(wù)高,房地產(chǎn)泡沫大,金融領(lǐng)域面臨巨大挑戰(zhàn),另一方面,貿(mào)易保護(hù)主義抬頭,西方國家對我國的崛起實(shí)施全方位制裁。在此基礎(chǔ)上,新冠肺炎在全球范圍內(nèi)失控,對全球經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇造成了一定的阻力。錯(cuò)綜復(fù)雜的國內(nèi)外形勢對我國的金融穩(wěn)定造成了嚴(yán)重的沖擊,一旦爆發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),不僅對我國的金融體系以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成重創(chuàng),更會引發(fā)世界危機(jī)。因此度量我國的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是非常有意義的。基于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的定義以及傳導(dǎo)路徑的研究,結(jié)合我國現(xiàn)階段系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素,本文從宏觀經(jīng)濟(jì)波動風(fēng)險(xiǎn)、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)、貨幣流動性風(fēng)險(xiǎn)和外部市場沖擊風(fēng)險(xiǎn)這6個(gè)維度,選取GDP同比增速、銀行不良貸款率等28個(gè)指標(biāo)作為度量我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)變量。然后,分別使用深度動態(tài)因子模型以及動態(tài)因子模型來提取數(shù)據(jù)中的隱藏動態(tài)因子,并通過與GDP增長率進(jìn)行比較來分析這兩種模型的性能。最后將...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測度的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 文獻(xiàn)評述
    1.3 研究方法
    1.4 研究思路與內(nèi)容
        1.4.1 研究思路
        1.4.2 研究內(nèi)容
    1.5 創(chuàng)新與不足
        1.5.1 創(chuàng)新
        1.5.2 不足
2 基本理論
    2.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)
        2.1.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的定義
        2.1.2 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根源
        2.1.3 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染途徑
        2.1.4 我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素
    2.2 模型方法概述
        2.2.1 潛在因子模型與自編碼器
        2.2.2 動態(tài)因子模型
        2.2.3 深度動態(tài)因子模型
        2.2.4 MS-VAR模型
    2.3 本章小結(jié)
3 指標(biāo)體系的構(gòu)建
    3.1 指標(biāo)選取的原則
    3.2 基礎(chǔ)指標(biāo)選取
    3.3 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理
        3.3.1 數(shù)據(jù)來源
        3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.4 本章小結(jié)
4 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測度
    4.1 基于D²FM模型我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)
        4.1.1 深度動態(tài)因子模型的設(shè)定
        4.1.2 混頻數(shù)據(jù)及缺失值的處理
        4.1.3 我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)
    4.2 模型性能分析
        4.2.1 基于DFM模型我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)
        4.2.2 模型比較分析
    4.3 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)識別與預(yù)警
    5.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的預(yù)警能力分析
        5.1.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的對比分析
        5.1.2 相關(guān)性及因果關(guān)系分析
    5.2 樣本選擇與平穩(wěn)性檢驗(yàn)
    5.3 模型選取與設(shè)定
    5.4 狀態(tài)識別
    5.5 風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)預(yù)測
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)論與建議
    6.1 結(jié)論
    6.2 建議
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3810176