嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

作     者：欧阳资生 杨希特 黄颖 OUYANG Zi-sheng;YANG Xi-te;HUANG Ying

作者机构：湖南师范大学商学院湖南长沙410081 四川大学商学院四川成都610064 中国科学院亚热带农业生态研究所湖南长沙410125 

出 版 物：《中国管理科学》 (Chinese Journal of Management Science)

年 卷 期：2022年第30卷第4期

页      面：1-12页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020201[经济学-国民经济学] 

基　　金：国家社会科学基金资助重点项目(17ATJ005,21ATJ009) 湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ30196) 宏观经济大数据挖掘与应用湖南省重点实验室资助支持 湖南省研究生科研创新重点项目(CX20190884)。 

主　　题：单指标非对称CoVaR模型 系统性风险 有向网络 LASSO算法 网络舆情指数 

摘      要：首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称CoVaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析。实证研究表明:(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力。