本文關鍵詞：高階矩、HCCA模型與銀行系統(tǒng)風險前瞻預判，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文基于Corrado-Su的理論及修正,擴展了CCA模型,采用中國14家銀行A股股價和資產負債表數(shù)據(jù),測度了14家銀行單個和聯(lián)合違約距離及系統(tǒng)期望損失等風險指標。本文實證結果發(fā)現(xiàn):1HCCA模型大致提前3~6個月或更長時間預測到全球金融危機和歐洲主權債務危機的來臨,給金融部門防范金融危機爆發(fā)爭取到了寶貴的時間;2HCCA模型顯示中國銀行業(yè)系統(tǒng)風險在高位不斷累積,對金融監(jiān)管當局和商業(yè)銀行管控金融宏觀風險提出了有益的警示。本文的政策建議是,應度量引入高階矩(偏度和峰度)的隱性資產價值對違約距離和期望損失等風險指標的影響,從而提高金融政策的準確性和有效性,加強政策措施的前瞻性預判。
【作者單位】： 對外經濟貿易大學金融學院;
【關鍵詞】： HCCA模型 高階矩 違約距離 系統(tǒng)風險
【分類號】：F832.51;F224
【正文快照】： 一、引言面對美國次貸危機引發(fā)的全球金融危機,人們最常關心的是金融危機能不能提前預測?目前,國際上主流的測度時間維度的金融系統(tǒng)風險方法是由Gray等(2007)[1]共同提出的未定權益分析方法(Contingent Claims Analysis,簡稱為CCA)。這種測度方法不僅量化市場隱含預期損失的金

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本文編號：414149