本文關(guān)鍵詞：中國股市行業(yè)風險對系統(tǒng)性風險的溢出效應(yīng)研究

  更多相關(guān)文章： 在險價值 條件VaR 系統(tǒng)性風險 金融危機 風險溢出 系統(tǒng)重要性

【摘要】：2008年的金融危機給美國乃至全球金融體系帶來了巨大的沖擊。這次金融危機正是由于房地產(chǎn)行業(yè)的行業(yè)風險所引起的,之后該行業(yè)風險溢出到整個市場,給整個經(jīng)濟體系的運行都帶來巨大的負面影響。在次貸危機的陰影還沒有完全散去時,2010年歐洲債務(wù)危機全面爆發(fā),引起股市強烈的震蕩,危機再一次蔓延至全球。面對這樣的情形,大多數(shù)學者都開始著重研究大型機構(gòu)的風險對系統(tǒng)性風險的影響,而研究行業(yè)風險對系統(tǒng)性風險的溢出效應(yīng)的卻寥寥無幾。在此背景下,本文以中國股票市場為例,研究了20062015年十年的數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)區(qū)間包括了2008年的金融危機和2010年歐洲債務(wù)危機。本文采用CoVaR模型去實證分析論證各行業(yè)風險對股票市場系統(tǒng)性風險的沖擊并測度各個行業(yè)風險對整個股票市場系統(tǒng)性風險的邊際貢獻有多大。對于宏觀監(jiān)管來說,鑒于各行業(yè)股票對股票系統(tǒng)性風險貢獻的測度,對邊際貢獻度大的行業(yè)應(yīng)該采取更為嚴格的監(jiān)管措施,相關(guān)監(jiān)管部門應(yīng)該建立更加完善的監(jiān)管體系,才能有助于防范系統(tǒng)性金融危機的發(fā)生。對于微觀投資者來說,通過觀察各行業(yè)邊際風險貢獻的變化,可以對各行業(yè)的投資風險進行預(yù)判,并且對金融危機的發(fā)生做出預(yù)測。本文使用的CoVaR模型是文章的主體,也是本文的亮點所在。它從傳統(tǒng)VaR方法演變而來,可以度量在特殊條件下,即某行業(yè)處于極端損失條件下,整個金融市場所面臨的風險,稱之為條件在險價值。本文利用該模型測度了我國股票市場十個行業(yè)處于風險條件下股票市場的條件在險價值,進而得出十個行業(yè)的風險給股票市場帶來的風險溢出效應(yīng),通過行業(yè)風險對系統(tǒng)性風險的邊際貢獻結(jié)果,識別出哪些行業(yè)是系統(tǒng)重要性行業(yè)。本文研究的結(jié)果顯示,當我國股票市場的十個行業(yè)分別處于風險狀態(tài)時,都會在一定程度上導致我國股票市場系統(tǒng)性風險的變化,各行業(yè)對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響程度會隨著時間的變化而變化,在金融危機發(fā)生前的一段時間各行業(yè)的邊際風險貢獻值有一個較明顯的提升。行業(yè)的邊際風險貢獻即△CoVaR,較為完美的解釋了中國股票市場在2008年金融危機和2010年歐債危機的波動。投資者通過實際運用行業(yè)△CoVaR指標,從宏觀到微觀審慎視角去深化系統(tǒng)性風險的控制。
【關(guān)鍵詞】：在險價值 條件VaR 系統(tǒng)性風險 金融危機 風險溢出 系統(tǒng)重要性
【學位授予單位】：遼寧大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.51
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 緒論10-18
• 0.1 選題的背景及研究意義10-11
• 0.2 文獻綜述11-15
• 0.2.1 國外文獻綜述11-14
• 0.2.2 國內(nèi)文獻綜述14-15
• 0.3 研究的主要內(nèi)容及研究方法15-16
• 0.4 本文的創(chuàng)新之處與不足16-18
• 0.4.1 本文的創(chuàng)新16-17
• 0.4.2 本文的不足17-18
• 1 系統(tǒng)性風險及風險溢出效應(yīng)的理論分析18-24
• 1.1 系統(tǒng)性風險相關(guān)概念及界定18-20
• 1.1.1 系統(tǒng)性風險的概念界定18-19
• 1.1.2 系統(tǒng)性風險的特征19-20
• 1.2 行業(yè)風險的溢出20-22
• 1.2.1 行業(yè)風險溢出的原因20-21
• 1.2.2 系統(tǒng)重要性行業(yè)21
• 1.2.3 危機時期股票市場行業(yè)風險的溢出21-22
• 1.3 股票市場行業(yè)風險溢出的危害22-24
• 2 行業(yè)風險對系統(tǒng)性風險溢出效應(yīng)的測度方法24-32
• 2.1 VaR模型概述24-25
• 2.2 CoVaR模型概述25-32
• 2.2.1 CoVaR定義25-26
• 2.2.2 CoVaR和ΔCoVaR特點26-27
• 2.2.3 分位數(shù)回歸方法的介紹27-29
• 2.2.4 CoVaR模型29-32
• 3 行業(yè)風險對系統(tǒng)性風險溢出效應(yīng)的實證分析32-50
• 3.1 數(shù)據(jù)的選擇和處理32-36
• 3.1.1 宏觀經(jīng)濟變量的選取32-35
• 3.1.2 行業(yè)指數(shù)及系統(tǒng)指數(shù)的選擇35-36
• 3.2 描述性統(tǒng)計分析36-39
• 3.2.1 行業(yè)指數(shù)月度收益率的計算36-37
• 3.2.2 行業(yè)指數(shù)與滬深300指數(shù)分析37-39
• 3.3 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗39-40
• 3.4 實證分析結(jié)果40-50
• 3.4.1 VaR估計結(jié)果40-41
• 3.4.2 行業(yè)及滬深300收益率對宏觀經(jīng)濟變量的分位數(shù)回歸41-42
• 3.4.3 CoVaR估計結(jié)果42-46
• 3.4.4 行業(yè)風險對系統(tǒng)性風險溢出效應(yīng)的ACoVaR結(jié)果46-50
• 4 結(jié)論與建議50-53
• 4.1 結(jié)論50-51
• 4.2 建議51-53
• 4.2.1 對投資者的建議51-52
• 4.2.2 對宏觀監(jiān)管的建議52-53
• 參考文獻53-56
• 致謝56

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 熊熊;張珂;周欣;;國際市場對我國股票市場系統(tǒng)性風險的影響分析[J];證券市場導報;2015年01期

2 高國華;潘英麗;;銀行系統(tǒng)性風險度量——基于動態(tài)CoVaR方法的分析[J];上海交通大學學報;2011年12期

3 謝福座;;基于GARCH-Copula-CoVaR模型的風險溢出測度研究[J];金融發(fā)展研究;2010年12期

4 謝福座;;基于CoVaR方法的金融風險溢出效應(yīng)研究[J];金融發(fā)展研究;2010年06期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 程麗娟;基于CoVaR方法的商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險度量[D];山西財經(jīng)大學;2013年

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本文編號：642673