為了探究中國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),基于信息溢出視角,選取中國(guó)14家上市商業(yè)銀行的日收益率為研究對(duì)象,按照重大金融事件"錢(qián)荒","股災(zāi)"將數(shù)據(jù)分為3個(gè)階段,首先運(yùn)用BEKK-GARCH模型構(gòu)建了波動(dòng)溢出網(wǎng)絡(luò),通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渲笜?biāo)探究了銀行波動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的溢出效應(yīng),最后以波動(dòng)網(wǎng)絡(luò)為例,利用目標(biāo)免疫和隨機(jī)免疫策略對(duì)所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究表明:1)在不同階段下,中國(guó)上市商業(yè)銀行波動(dòng)溢出網(wǎng)絡(luò)具有不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),風(fēng)險(xiǎn)的沖擊可以使得銀行之間的聯(lián)系更加緊密;2)中國(guó)上市商業(yè)銀行之間風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)期,網(wǎng)絡(luò)集聚系數(shù)呈現(xiàn)明顯增大趨勢(shì),網(wǎng)絡(luò)的平均路徑呈現(xiàn)明顯縮短趨勢(shì),這一特點(diǎn)表明高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)期各銀行會(huì)緊密聯(lián)系共同抵御風(fēng)險(xiǎn);3)目標(biāo)免疫對(duì)銀行波動(dòng)溢出網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定的影響遠(yuǎn)大于隨機(jī)免疫的影響。 

【文章來(lái)源】：復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2020,17(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 研究設(shè)計(jì)
    1.1 多元BEKK-GARCH波動(dòng)溢出模型
    1.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)
        1.2.1 度分布
        1.2.2 平均路徑長(zhǎng)度
        1.2.3 平均集聚系數(shù)
        1.2.4 連通分量
2 實(shí)證結(jié)果及魯棒性檢驗(yàn)
    2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    2.2 多元BEKK-GARCH模型結(jié)果
    2.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫詸z驗(yàn)
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3054833