本文關(guān)鍵詞：基于時變因子Copula的系統(tǒng)性風險度量，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：起源于美國的2007-2009年次貸危機使金球陷入了上世紀三十年代大蕭條以來最嚴重的經(jīng)濟衰退,給世界各國金融體系帶來重創(chuàng),使冰島、希臘等國處于國家破產(chǎn)的邊緣。根據(jù)國際貨幣基金組織(IMF)估計,“根據(jù)目前的統(tǒng)計,由美國次貸危機所引起的金融業(yè)資產(chǎn)減記總額將達1.405萬億美元”。上述現(xiàn)象表明,必須從極端風險溢出效應(yīng)的視角分析與研究金融風險在金融機構(gòu)間的傳染與擴散問題。次貸危機的另一經(jīng)驗教訓(xùn)是系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)倒閉引發(fā)的“負外部性”,因其規(guī)模的巨大性、以及與其他機構(gòu)關(guān)聯(lián)的廣泛性,其倒閉會造成巨大的“負外部性”,對整個金融系統(tǒng)甚至實體經(jīng)濟都造成巨大的影響。雷曼兄弟的轟然倒塌引發(fā)了其他金融機構(gòu)的相繼倒閉與財務(wù)危機,其引發(fā)的系統(tǒng)性風險損失使“太大而不能倒”與“太重要而不能倒”成為華爾街的共識。系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)監(jiān)管已成為后危機時代金融監(jiān)管的中心議題之一,而系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)識別與系統(tǒng)性風險度量的關(guān)鍵在于模型能否及時準確地刻畫各金融機構(gòu)資產(chǎn)收益率間的相依關(guān)系。次貸危機的根源在于美國各大金融機構(gòu)普遍對CDO等資產(chǎn)證券化產(chǎn)品定價過高,而該定價過高是由于對其支撐資產(chǎn)池中各成分資產(chǎn)間的尾部相依關(guān)系的嚴重低估。用于CDO定價中的相依性模型被稱為“殺死華爾街的公式”。自此金融相依性建模問題開始引起金融理論界與業(yè)務(wù)界的高度重視,是當前風險管理、投資組合及資產(chǎn)定價等領(lǐng)域中的熱點與難點問題。金融機構(gòu)系統(tǒng)性風險度量的主要挑戰(zhàn)在于復(fù)雜相依性、時變相依性與高維相依性。復(fù)雜相依性指各金融機構(gòu)資產(chǎn)收益率間的復(fù)雜依賴關(guān)系,如尾部相依、非線性相依與非對稱相依。時變相依性指各金融機構(gòu)資產(chǎn)收益率依賴關(guān)系的時間演變,諸多研究表明金融收益率在危機時期的依賴關(guān)系明顯強于平常時期。高維相依性指系統(tǒng)性風險研究時要分析系統(tǒng)內(nèi)眾多金融機構(gòu)資產(chǎn)收益率間的依賴關(guān)系,而高維金融時間序列建模的核心問題是高維依賴性。目前已有眾多方法用金融系統(tǒng)性風險的度量,但現(xiàn)有方法不能同時克服復(fù)雜相依性、時變相依性與高維相依性的三個挑戰(zhàn)。第一類方法是多元ARMA-GARCH,典型模型如Acharya, Engle與Richardson用DCC-GARCH刻畫各機構(gòu)資產(chǎn)收益率間的相依關(guān)系。此類理論體系較成熟,建模相對簡單；但協(xié)方差矩陣只適用刻畫橢圓形分布,無法刻畫復(fù)雜相依關(guān)系,雖然能同時刻畫時變相依關(guān)系與高維相依關(guān)系。因而對金融資產(chǎn)收益率間的尾部相依刻畫不足,無法描述同時急劇暴漲與急劇暴跌現(xiàn)象。第二類方法是時變Copula方法,它可以有效克服多元ARMA-GARCH只適用于簡單線性相依關(guān)系的缺點。時變Copula的典型方法有Patton, Bartram與Rodriguez等。這些時變Copula方法可以直接用于金融機構(gòu)資產(chǎn)收益率間的相依關(guān)系建模。但是目前絕大多數(shù)基于時變Copula方法的系統(tǒng)性度量文獻都是二維。由于候選多元Copula函數(shù)簇較少、參數(shù)眾多與計算復(fù)雜性等原因,第二類方法在系統(tǒng)性風險度量領(lǐng)域應(yīng)用時仍較大的缺陷。也就是說,時變Copula類方法可以同時具備復(fù)雜性與時變相依性,但不具備高維相依性。第三類方法是本文所用的因子時變Copula方法。因子技術(shù)已被廣泛用于高維相依性的建模,如投資組合領(lǐng)域因子技術(shù)用于超大協(xié)方差矩陣的估計,如多元金融時間序列領(lǐng)域因子技術(shù)用于高維GARCH建模形成因子GARCH模型。該方法假設(shè)用于刻畫相依關(guān)系的隱含變量可分解為服從偏t分布的系統(tǒng)性因素與服從t分布特殊性因素。此方法的優(yōu)點是同時具備描述復(fù)雜相依性、時變相依性與高維相依性這三個性質(zhì)的系統(tǒng)性風險度量模型。本文應(yīng)用第三類即時變因子Copula方法描述中國大陸上市金融機構(gòu)的股票收益率相依性,并計算各機構(gòu)的系統(tǒng)性風險度量指標實證研究表明：從尾部傳染性描述看系統(tǒng)性事件的沖擊會拉高系統(tǒng)性風險；次貸危機后中國金融機構(gòu)的MES總體上呈現(xiàn)逐漸減少趨勢,但由于負債總額的大幅增加,金融市場資本金短缺仍呈現(xiàn)顯著增加的趨勢：從機構(gòu)系統(tǒng)重要性來看,金融市場資本金短缺額主要源于銀行業(yè),表明銀行業(yè)仍是金融系統(tǒng)安全性監(jiān)管的核心。
【關(guān)鍵詞】：因子Copula 系統(tǒng)性風險 相依性 高維
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要2-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 引言11-18
• 第一節(jié) 選題背景及意義11-12
• 第二節(jié) 國內(nèi)外文獻總結(jié)12-16
• 第三節(jié) 論文創(chuàng)新點與結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 系統(tǒng)性風險18-36
• 第一節(jié) 系統(tǒng)性風險的定義18-19
• 第二節(jié) 系統(tǒng)性風險度量的指標與方法19-28
• 第三節(jié) 聯(lián)合分布建模技術(shù)28-34
• 第四節(jié) 目前系統(tǒng)性風險度量技術(shù)的主要缺陷34-36
• 第三章 時變因子Copula模型36-49
• 第一節(jié) 因子Copula模型36-38
• 第二節(jié) 因子Copula的尾部特征分析38-43
• 第三節(jié) 時變因子Copula模型43-46
• 第四節(jié) 時變因子Copula的參數(shù)估計46-49
• 第四章 系統(tǒng)性風險度量實證分析49-71
• 第一節(jié) 系統(tǒng)性風險度量介紹49-53
• 第二節(jié) 時變因子Copula的參數(shù)估計結(jié)果53-60
• 第三節(jié) 系統(tǒng)性風險度量60-71
• 第五章 總結(jié)71-72
• 參考文獻72-77
• 致謝77-78
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要研究成果78-79

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 孫志賓;;混合Copula模型在中國股市的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實踐與認識;2007年20期

2 李娟;戴洪德;劉全輝;;幾種Copula函數(shù)在滬深股市相關(guān)性建模中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實踐與認識;2007年24期

3 李軍;;Copula-EVT Based Tail Dependence Structure of Financial Markets in China[J];Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition);2008年01期

4 許建國;杜子平;;非參數(shù)Bernstein Copula理論及其相關(guān)性研究[J];工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟;2009年04期

5 王s

本文編號：454490