【摘要】：極端金融事件往往因?yàn)榘l(fā)生概率極小而被主流研究所忽略,而且基于平穩(wěn)隨機(jī)過程的傳統(tǒng)理論和模型難以刻畫和分析風(fēng)險突然全面爆發(fā)的現(xiàn)象。本文的邊際貢獻(xiàn)在于,從理論上將風(fēng)險激增的非線性機(jī)制納入考量,改進(jìn)已有模型使之更貼近極端金融事件的實(shí)際;從方法上探索利用改進(jìn)后模型預(yù)警系統(tǒng)性風(fēng)險的可行性并驗(yàn)證其先進(jìn)性。以中國銀行部門為例的研究結(jié)果表明,本文提出的跳躍未定權(quán)益分析模型將傳統(tǒng)模型的連續(xù)擴(kuò)散假設(shè)放松為跳躍擴(kuò)散假設(shè),能更好地刻畫極端金融事件的風(fēng)險激增特征,并可比傳統(tǒng)研究提前大約3—6個月預(yù)警其系統(tǒng)性風(fēng)險;而如果進(jìn)一步納入本文創(chuàng)造性地綜合利用金融市場和宏觀經(jīng)濟(jì)信息構(gòu)建的混頻宏觀動態(tài)因子作為風(fēng)險信息源,就還可提前識別金融市場噪聲信號并降低其影響,即使在噪聲條件下也能為防范系統(tǒng)性風(fēng)險提供2—3個月的政策反應(yīng)時間。
[Abstract]:Extreme financial events are often ignored by the mainstream research because of the minimal probability of occurrence, and the traditional theories and models based on stationary stochastic processes are difficult to describe and analyze the phenomenon that the risks suddenly erupt. The marginal contribution of this paper is that the nonlinear mechanism of risk surge is taken into consideration in theory and the existing model is improved to be closer to the reality of extreme financial events. This paper explores the feasibility of using the improved model to forewarn systemic risk and verifies its advanced nature. Taking the banking sector of China as an example, the results show that the proposed jump contingent equity analysis model can better describe the risk surge characteristics of extreme financial events by relaxing the continuous diffusion hypothesis of the traditional model to the jump diffusion hypothesis. And early warning of systemic risk about 3-6 months ahead of traditional research; If we further integrate the mixed macro dynamic factors constructed by financial market and macroeconomic information as the risk information source, we can recognize the noise signal of financial market in advance and reduce its influence. It can provide 2-3 months policy response time to prevent systemic risk even under noise condition.
【作者單位】： 中南財經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71473271) 國家社會科學(xué)基金重大項(xiàng)目(16ZDA034)的支持
【分類號】：F832

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本文編號：2342945