检索结果-南通市图书馆

计量经济学报 2023年第1期3卷 213-237页

作者：欧阳资生周学伟湖南师范大学商学院长沙410081

波动率分解是金融风险研究的重要问题,有助于识别金融风险的驱动因素,加深对系统性金融风险生成机制的理解.本文运用广义动态因子模型,将金融机构股票收益率波动分解为公共波动和异质波动两部分,并采用分位数向量自回归模型(quantile ve... 详细信息

波动率分解是金融风险研究的重要问题,有助于识别金融风险的驱动因素,加深对系统性金融风险生成机制的理解.本文运用广义动态因子模型,将金融机构股票收益率波动分解为公共波动和异质波动两部分,并采用分位数向量自回归模型(quantile vector autoregression,简称:QVAR)探讨两种波动的风险关联,最后构建了一个全新的金融系统脆弱性指标,用于实时监测金融风险.主要结论如下:1)公共波动关联水平较高,且这种关联水平不随分位数变化,异质波动关联具有非对称性,两侧尾部关联强烈. 2)尾部溢出蕴含更多的风险信息,可揭示极端冲击下的金融风险传染,而传统的条件均值估计无法捕捉这些特征. 3)相对尾部依赖指标充分利用了数据的左尾信息和右尾信息,可用于评估救助政策的有效性,且具有实时性的优点.

关键词：分位数向量自回归尾部关联波动率

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福兮祸所伏?——基于上下行风险联动研究

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中山大学学报（社会科学版） 2023年第3期63卷 155-171页

作者：杨子晖张平淼陈雨恬南方科技大学商学院深圳518055

在金融市场中,尾部风险往往表现为上行风险与下行风险,分别刻画了资产价格在短期内急剧上升或下降时,空头与多头持有者遭受的损失。过往研究往往更关注下行风险的不利影响,考察上行风险潜在冲击的研究仍相对较少。然而,上行风险联动同... 详细信息

在金融市场中,尾部风险往往表现为上行风险与下行风险,分别刻画了资产价格在短期内急剧上升或下降时,空头与多头持有者遭受的损失。过往研究往往更关注下行风险的不利影响,考察上行风险潜在冲击的研究仍相对较少。然而,上行风险联动同样易引发显著的风险传染现象,而市场的过度反应更是可能导致上下行风险间的高度联动。有鉴于此,本文首次创新性地从区分“上行风险”与“下行风险”这一崭新视角,深入剖析全球20个主要市场间尾部风险的传导方向、作用强度与传染路径,厘清上下行风险的异质性特征。与此同时,我们分别基于不同风险事件,考察外部冲击下全球风险的联动特征。最后,本文进一步结合非线性Granger因果检验、分位数因果检验、样本外预测检验等前沿技术方法,深入探究市场在上下行风险冲击下的过度反应,甄别上下行风险间的非线性作用关系。研究结果显示,下行风险在绝大多数的样本期内占据了主导地位,各金融市场收益率间存在显著的负尾部依赖性。与此同时,在上下行风险的冲击下,全球资本市场均会产生过度反应现象。而我国金融市场对下行风险冲击更为敏感,易在其驱动下出现更为显著的过度反应。在此基础上,我们为防范国际风险传导、平抑市场异常波动提出相关建议,从而为我国健全金融风险监控机制、保障金融市场平稳健康发展、精准有效处置重点领域风险提供参考依据。

关键词：上行风险下行风险尾部关联过度反应

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基于分位数因子VAR模型的金融机构间特质风险关联研究

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系统科学与数学 2023年第2期43卷 431-451页

作者：杜焱欧阳资生周学伟湖南工商大学财政金融学院长沙410205 湖南师范大学商学院长沙410081

文章采用最新发展的QFVAR(Quantile Factor VAR)模型,借助市场因子消除误差项中的横截面相关性,从而研究中国36家上市金融机构间的特质风险关联,并通过分位数回归估计,考察了金融机构间的均值风险传染和尾部风险传染,最后从风险溢出和... 详细信息

文章采用最新发展的QFVAR(Quantile Factor VAR)模型,借助市场因子消除误差项中的横截面相关性,从而研究中国36家上市金融机构间的特质风险关联,并通过分位数回归估计,考察了金融机构间的均值风险传染和尾部风险传染,最后从风险溢出和风险溢入角度,探讨了金融机构特质风险的主要来源.研究发现:1)金融机构特质风险关联会随着分位数发生显著变化,相较条件均值和条件中位数,特质风险在两侧尾部存在强烈的时变关联效应.2)特质风险的均值传染主要集中在部门内,而尾部传染则表现出明显的跨部门效应,其中右尾的风险传染强度更高.3)在金融市场平稳期,证券部门具有较高的特质风险溢出水平,而在金融市场危机期,银行部门具有较高的特质风险溢出水平.文章的研究结果对监管部门防范化解金融风险具有借鉴意义,有助于其从特质冲击角度,加深对金融风险传染机制的理解.

关键词：特质风险金融机构尾部关联因子结构分位数回归

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

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

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作者：周学伟西南科技大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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。

关键词： CoVaR 尾部关联系统性风险 Copula

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