金融系统的网络结构及尾部风险度量——基于动态半参数分位数回归模型

作     者：张兴敏 傅强 张帅 季俊伟 Zhang Xingmin;Fu Qiang;Zhang Shuai;Ji Junwei

作者机构：西南财经大学金融学院成都611130 重庆大学经济与工商管理学院重庆400044 成都理工大学商学院成都610059 

出 版 物：《管理评论》 (Management Review)

年 卷 期：2021年第33卷第4期

页      面：59-70页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：重庆市研究生科研创新项目(CYB19025) 

主　　题：系统性风险 CoVaR 半参数回归 网络传染关系 市场情绪 

摘      要：运用动态半参数分位数回归模型构建金融网络结构,厘清金融机构间的极端风险传染效应,并将市场情绪指标作为条件变量引入网络模型中。研究发现,金融机构的系统性风险贡献和暴露以及尾部风险传染度的统计特征(如排名)存在显著差异。金融机构的网络传染度排名,尾部风险接收源排名和尾部风险发射源排名存在显著差异。在经济金融动荡时期,三大金融行业(银行业、证券业和保险业)的内部网络传染效应均显著增强,且证券业内的传染效应明显高于银行业内的传染效应。基于滚动窗宽选择标准的金融网络模型优化了金融机构间的风险传染关系的时变性识别过程。对高传染性的金融机构实施监管已成为一个至关重要的政策问题,因此探究极端风险的网络关联性有助于提升对金融系统的监督和监管效率,本文的研究框架为此提供了相应依据。