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中國金融機構(gòu)系統(tǒng)性金融風險貢獻度的量化研究——基于極端分位數(shù)回歸的CoVaR模型

發(fā)布時間:2021-12-11 15:28
  運用極端分位數(shù)回歸方法對中國33家上市金融機構(gòu)對系統(tǒng)性金融風險的貢獻度進行測度,結(jié)果顯示,中國金融機構(gòu)的資產(chǎn)收益率具有明顯的非正態(tài)分布特征,極端分位數(shù)回歸方法能更準確測度尾部風險的聯(lián)動性;銀行機構(gòu)對系統(tǒng)性風險的貢獻度最高并且波動最大,對系統(tǒng)性風險的貢獻度排名前十的均為銀行類機構(gòu);保險類、證券類金融機構(gòu)對系統(tǒng)性風險的貢獻度相對較低;對比其他研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),在極端情形下,由于尾部風險的聯(lián)動性,股份制商業(yè)銀行對系統(tǒng)性風險的貢獻度上升。 

【文章來源】:江西社會科學. 2020,40(09)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:12 頁

【參考文獻】:
期刊論文
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[2]中國金融部門間系統(tǒng)性風險溢出的監(jiān)測預警研究——基于下行和上行ΔCoES指標的實現(xiàn)與優(yōu)化[J]. 李政,梁琪,方意.  金融研究. 2019(02)
[3]防范系統(tǒng)性金融風險的思考及對策[J]. 魏杰.  紫光閣. 2018(08)
[4]我國系統(tǒng)性金融風險測度研究[J]. 張興軍,任亞,薛曉倩.  當代金融研究. 2017(03)
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[7]系統(tǒng)性金融風險的影響因素研究——基于金融機構(gòu)關聯(lián)性的視角[J]. 聞岳春,唐學敏.  江西社會科學. 2015(07)
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[9]我國金融機構(gòu)的系統(tǒng)性金融風險評估——基于極端分位數(shù)回歸技術(shù)的風險度量[J]. 陳守東,王妍.  中國管理科學. 2014(07)
[10]中國金融體系的系統(tǒng)性風險度量[J]. 白雪梅,石大龍.  國際金融研究. 2014(06)

博士論文
[1]銀行體系系統(tǒng)性金融風險測度及預警研究[D]. 毛昊翔.中央財經(jīng)大學 2019



本文編號:3534922

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