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基于Copula-CoVaR方法的上市银行系统性风险研究

陕婷宇  
【摘要】:随着我国金融业的发展和金融市场的开放,国内金融市场越来越容易受到国际金融市场的影响,加之金融风险广泛的传导性,加强金融风险的识别和控制迫在眉睫。银行业在我国金融系统当中占据着重要地位,其风险状况直接影响到整个金融系统的稳定与发展。为了合理度量银行系统性风险,识别系统重要性银行,为金融风险控制相关政策措施的制定提供借鉴,本文选取了我国16家上市银行2010-2017年股票日收盘价数据,采用GARCH-Copula-CoVaR方法进行建模分析。本文首先介绍了 GARCH-Copula-CoVaR方法的基本概念,接着结合我国上市银行每日股票对数收益率对银行系统性风险进行实证分析:首先,对数据进行平稳性、自相关性和ARCH效应检验等,为后续建模奠定基础;其次,对各银行对数收益率数据拟合ARMA-GARCH-t模型,通过比较简单GARCH模型、TGARCH模型和EGARCH模型的拟合结果,选择最佳模型;最后,分别估计三类阿基米德Copula函数参数,根据AIC准则,发现Clayton Copula拟合效果最好,因此后续使用该函数进行VaR、CoVaR、%CoVaR等相关指标的计算。研究表明,国有大型银行的无条件风险价值低于股份制银行和城市商业银行,而条件在险价值却显著高于其他银行,系统性风险贡献皆排在前列,表明国有商业银行是系统重要性银行,其本身风险较小,但对于系统风险的影响却很大,监管部门可以根据银行的系统重要性制定相应的风险管理和控制措施。


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