基于Copula-MIDAS-CoVaR模型的中国股市系统性金融风险度量研究

作     者：周学伟 

作者单位：西南科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：宋加山;张城钢

授予年度：2021年

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 

主      题：CoVaR 尾部关联 系统性风险 Copula 

摘      要：随着我国经济增长面临的内外部压力加大,党和政府多次提及系统性金融风险问题,凸显其对防范化解系统性金融风险的高度重视。近年来我国金融业混业经营趋势加快,金融创新程度不断深化,导致机构间联系不断加深,形成复杂紧密的风险关联网络,给我国金融安全稳定带来巨大威胁。因此,对系统性金融风险进行度量,分析其在金融机构内的溢出效应,识别系统重要性金融机构,有利于构建科学有效的风险防控体系,强化监管部门风险防控能力和政策前瞻性,牢牢守住不发生系统性金融风险的底线,对保障我国经济平稳发展具有重要意义。基于上述背景,本文借助混频数据抽样方法,构建Copula-MIDAS-Co Va R模型,运用其度量36家上市金融机构系统性金融风险贡献情况。首先,分析贸易摩擦前后我国系统性金融风险变动情况,研究系统性金融风险的时变特征。其次,采用尾部风险溢出网络,探讨系统性金融风险内部传染情况。最后,在考虑机构规模、传染方向、路径等因素上,识别系统重要性金融机构。主要结论如下:一是贸易摩擦时期系统性金融风险显著提升。通过对比分析两时期ΔCo Va R值,发现贸易摩擦阶段金融机构系统性金融风险上升明显,且波动有所加剧,揭示贸易摩擦对我国金融市场产生显著影响。进一步分析可知,贸易摩擦阶段证券部门波幅最大,保险部门次之,银行部门表现稳健,显示证券部门系统性金融风险较高。二是金融机构间存在系统性金融风险共振效应。金融部门风险输出输入关联水平走势基本一致,但在截面维度存在差异,充分反映金融部门间存在风险传染,且具有关联性较强、传播迅速等特征,单一部门出现异常波动会通过风险关联渠道传导至其他部门,引起金融系统整体共振,进一步增加系统性金融风险。三是保险机构系统重要性提升明显。在同时考虑关联水平和关联结构基础上,SRR和SRE散点图揭示保险机构在金融部门系统重要性程度上升明显,其中中国平安系统性金融风险贡献最大,应被认定为系统重要性保险机构,而证券部门分化明显,中信证券、华泰证券等龙头券商系统性金融风险程度较高,中小券商系统性金融风险程度较低。