隨著全球經(jīng)濟聯(lián)系逐漸緊密,各國的金融機構(gòu)之間的聯(lián)系也逐漸加強,形成了更為緊密,聯(lián)動式影響的局面。2008年金融危機期間,大量銀行遭遇破產(chǎn)、清算,不僅世界金融危機的中心美國遭受了巨大沖擊,中國的金融機構(gòu)也未能幸免于難。金融危機的接踵而至,使人們開始思考系統(tǒng)性風險的重要性。于是,系統(tǒng)性風險的測度被提上了日程,系統(tǒng)性風險的一些量化指標也百花齊放。學者們開始定義系統(tǒng)重要性機構(gòu)為對系統(tǒng)貢獻大的機構(gòu),系統(tǒng)脆弱性機構(gòu)為在受到無差別沖擊后可能最先倒閉的機構(gòu)。本文通過對DebtRank算法和△CoVaR進行實證研究,并且以FSB發(fā)布的G-SIBs列表為衡量基準。對14家銀行進行基于DebtRank算法的建模,進行DebtRank算法壓力傳播測試,取額外風險指標作為DebtRank算法的具體數(shù)值,從大到小倒序排列,得出系統(tǒng)重要性機構(gòu)的排名。最后測算出系統(tǒng)脆弱性機構(gòu),沖擊脆弱性指數(shù)最大的機構(gòu),則為系統(tǒng)脆弱性機構(gòu)。同時,運用分位數(shù)回歸的方法測算14家銀行的風險溢出△CoVaR,對系統(tǒng)重要性機構(gòu)進行排序。最后,將DebtRank算法和△CoVaR模型的運行結(jié)果與全球系統(tǒng)重要性銀行列表相比對,驗證模型的合理性。結(jié)... 

【文章來源】：上海師范大學上海市

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

銀行間網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

47上海師范大學碩士學位論文第4章方案策劃的理論框架續(xù)表4-6DebtRank算法系統(tǒng)脆弱性機構(gòu)測度中信銀行0否招商銀行1是平安銀行0否民生銀行0否北京銀行0否華夏銀行0否寧波銀行0否南京銀行0否沖擊脆弱性的值越大，則機構(gòu)p達到機構(gòu)q的違約率的概率較大，該機構(gòu)越脆弱。從表中可以看出，面對沖擊時，交通銀行與招商銀行沖擊脆弱性的值大于其他銀行，故更容易倒閉。出現(xiàn)這樣結(jié)果的一部分原因是交通銀行與招商銀行體量大，相應的同業(yè)資產(chǎn)與同業(yè)負債多，更容易遭受風險。4.3.5模擬任意傳染情景本文模擬所有銀行同時承受1%至25%的壓力沖擊下，整個系統(tǒng)的壓力變化。通過模擬，得到了以下的壓力測試圖。結(jié)果表明，初始壓力沖擊越大，額外壓力越大；當壓力到達20%時，額外壓力的增加程度開始減少。額外壓力會數(shù)倍于原始沖擊壓力，例如，所有銀行25%的沖擊會給系統(tǒng)帶來51%的額外壓力，是最初沖擊的2倍。圖4.3模擬任意傳染情景


本文編號：3614167