次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)凸顯了體系性風(fēng)險(xiǎn)的巨大殺傷力,使得各國(guó)監(jiān)管當(dāng)局加強(qiáng)以監(jiān)控體系性風(fēng)險(xiǎn)為核心的宏觀(guān)審慎監(jiān)管。本文適當(dāng)改進(jìn)SRISK方法并測(cè)度我國(guó)2006年至2016年間55家金融機(jī)構(gòu)和119家房地產(chǎn)公司的體系性風(fēng)險(xiǎn)大小,對(duì)我國(guó)金融體系及各部分的體系性風(fēng)險(xiǎn)及影響因素進(jìn)行了靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析。本文認(rèn)為我國(guó)金融體系當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)水平較高,建議監(jiān)管當(dāng)局加強(qiáng)對(duì)相應(yīng)金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管,并建議各機(jī)構(gòu)降低杠桿率,控制自身的體系性風(fēng)險(xiǎn)。 

【文章來(lái)源】：華北金融. 2020,(01)

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

我國(guó)金融體系各子行業(yè)的平均動(dòng)態(tài)波動(dòng)率

我國(guó)金融體系各子行業(yè)的平均動(dòng)態(tài)相關(guān)性

基于GARCH-DCC模型給出的動(dòng)態(tài)波動(dòng)率和動(dòng)態(tài)相關(guān)性，可以通過(guò)蒙特卡洛模擬估計(jì)LRMES值。圖3給出了我國(guó)金融體系各子行業(yè)在2006年1月至2016年12月每月月底的平均LRMES值。從各行業(yè)LRMES的整體趨勢(shì)可以看出，2007年9月至2009年10月、2015年3月至2016年12月間均出現(xiàn)了較大的起伏，這與2007-2009金融危機(jī)、2015行情期間各行業(yè)波動(dòng)率的變化情況一致。從橫向比較來(lái)看，金融業(yè)各子行業(yè)的LRMES均值排序基本保持穩(wěn)定，與各行業(yè)動(dòng)態(tài)波動(dòng)率的排名一致。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)共生性的一般均衡分析[J]. 武康平,皮舜,魯桂華.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2004(10)



本文編號(hào)：3560234