2007年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)后迅速蔓延并席卷全球,給各國(guó)金融市場(chǎng)以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了沉痛的打擊。金融市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的巨大破壞力,使得人們開(kāi)始認(rèn)識(shí)到針對(duì)單個(gè)機(jī)構(gòu)層面的監(jiān)管,并不能反映整個(gè)系統(tǒng)層面的風(fēng)險(xiǎn)水平,因此監(jiān)管理念逐漸由微觀審慎變?yōu)楹暧^審慎。盡管監(jiān)管理念發(fā)生轉(zhuǎn)變,仍不能避免系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)事件頻發(fā)的現(xiàn)狀,就中國(guó)市場(chǎng)而言,極端金融事件如2013“錢荒”、2015年“股災(zāi)”等時(shí)有發(fā)生。因此,如何有效度量我國(guó)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),如何識(shí)別我國(guó)系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu),并對(duì)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響因素進(jìn)行分析,具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。研究?jī)?nèi)容主要包括:首先采用AdrianBrunnermeier(2016)的CoVaR方法,以此度量我國(guó)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),考慮到金融機(jī)構(gòu)和金融系統(tǒng)間的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系,采用Engle(2002)的DCC-GARCH模型求解CoVaR。然后在此基礎(chǔ)上,從宏觀經(jīng)濟(jì)水平、微觀公司特征兩個(gè)方面共選取11個(gè)代理變量,同時(shí)也設(shè)置虛擬變量來(lái)表征機(jī)構(gòu)類型,分析不同因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。最后鑒于CoVaR方法存在的“順周期陷阱”,按照AdrianBrunnermeier(2016)的思路本文構(gòu)建了（？）,旨在利用同期數(shù)據(jù)對(duì)金融機(jī)構(gòu)未來(lái)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。經(jīng)過(guò)實(shí)證分析本文發(fā)現(xiàn):(1)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的（？）,可以較好地對(duì)我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性進(jìn)行排名,總體來(lái)看銀行保險(xiǎn)證券信托,而銀行系統(tǒng)中國(guó)有商業(yè)銀行股份制商業(yè)銀行城市商業(yè)銀行。(2)微觀公司特征方面,杠桿水平、規(guī)模、股票波動(dòng)率、β值等因素對(duì)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)溢出能力有顯著影響,其中杠桿水平越高的金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)越大,這說(shuō)明去杠桿的政策導(dǎo)向?qū)Ψ婪断到y(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是有效的。規(guī)模較大的金融機(jī)構(gòu)其風(fēng)險(xiǎn)溢出能力較強(qiáng),這正是金融監(jiān)管需要注意的“太大而不能倒”現(xiàn)象。股票波動(dòng)率、β值與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),說(shuō)明平均風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下波動(dòng)較大的金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出能力并不強(qiáng),而那些較為穩(wěn)定金融機(jī)構(gòu)如國(guó)有商業(yè)銀行才是金融監(jiān)管中需要重點(diǎn)關(guān)注的。行業(yè)虛擬變量的結(jié)果也表明,相對(duì)于其他類型的金融機(jī)構(gòu),銀行顯著地具有更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出能力。(3)宏觀經(jīng)濟(jì)水平方面的結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)狀況較好時(shí)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)較小,經(jīng)過(guò)逐步的風(fēng)險(xiǎn)積累進(jìn)而在危機(jī)中爆發(fā)。所以直接將CoVaR指標(biāo)作為金融監(jiān)管工具,將會(huì)低估平靜時(shí)期而高估危機(jī)期間的風(fēng)險(xiǎn)水平,進(jìn)而加劇不良沖擊的不利影響(AdrianBrunnermeier,2016)。本文選取銀行類金融機(jī)構(gòu),利用宏觀經(jīng)濟(jì)、微觀公司層面共11個(gè)代理變量,對(duì)金融機(jī)構(gòu)滯后的標(biāo)準(zhǔn)化前項(xiàng)（？）建模,構(gòu)建前瞻性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)前項(xiàng)（？）。結(jié)果表明前項(xiàng)（？）與同期（？）存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系,如2008年金融危機(jī)爆發(fā)前,同期（？）較小而前項(xiàng)（？）相對(duì)較大,較好地表征了平靜時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)積累現(xiàn)象。因此根據(jù)前項(xiàng)（？）指標(biāo)進(jìn)行宏觀審慎的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管是逆周期的,可以對(duì)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和管理。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832;F224
【部分圖文】：

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文第 4 章為金融機(jī)構(gòu) CoVaR 的影響因素分析。首先給出宏觀經(jīng)濟(jì)、微觀公司層面影響因素的指標(biāo)選取及描述性統(tǒng)計(jì)，然后給出 CoVaR 與滯后變量的回歸結(jié)果，最后根據(jù)回歸結(jié)果構(gòu)造前項(xiàng) ，以對(duì)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。第 5 章為總結(jié)與展望。對(duì)本文研究進(jìn)行總結(jié)，并給出本文的不足及未來(lái)的研究展望。在研究思路和研究?jī)?nèi)容的基礎(chǔ)上，本文的技術(shù)路線如圖 1-1 所示：時(shí)間維度：系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的歷史變化

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文圖 3-1 中展示了 6 家金融機(jī)構(gòu)的歷史收益序列，分別是國(guó)有商業(yè)銀行中的工商銀行、股份制商業(yè)銀行中的招商銀行、城商行中的北京銀行，證券類金融機(jī)構(gòu)中的中信證券，信托類金融機(jī)構(gòu)中的陜國(guó)投 A，保險(xiǎn)類金融機(jī)構(gòu)中的中國(guó)平安�？梢钥闯鼋鹑跈C(jī)構(gòu)收益序列存在較大的波動(dòng)聚集現(xiàn)象，在 2008 年金融危機(jī)、2016 年“股災(zāi)”以及 2018 年股市動(dòng)蕩期間，這種波動(dòng)聚集更為明顯。

008年初VaR_99%和ΔCoVaR_99%對(duì)比

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本文編號(hào)：2832309