本文關(guān)鍵詞：我國(guó)網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的實(shí)證研究

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【摘要】：首先,本文分析我國(guó)網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),在此基礎(chǔ)上,基于網(wǎng)貸平臺(tái)綜合利率波動(dòng)水平的金融時(shí)間序列特征,構(gòu)建GARCH-GPD模型估計(jì)變量的邊緣分布,進(jìn)而用阿基米德Copula函數(shù)求得網(wǎng)貸平臺(tái)綜合利率和股票指數(shù)之間的整體相關(guān)系數(shù)和尾部相關(guān)系數(shù)。研究結(jié)果表明:網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出主要體現(xiàn)在直接和間接兩個(gè)方面;與傳統(tǒng)銀行市場(chǎng)相比,利好消息對(duì)網(wǎng)貸市場(chǎng)行為的影響更大,網(wǎng)貸平臺(tái)中信息的隱含度更高,市場(chǎng)消化信息所需要的時(shí)間更長(zhǎng);相比較于其他金融機(jī)構(gòu),網(wǎng)貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)更容易向傳統(tǒng)商業(yè)銀行溢出,且網(wǎng)貸平臺(tái)綜合利率的波動(dòng)和商業(yè)銀行指數(shù)的變動(dòng)具有正相關(guān)的關(guān)系;極端事件造成的網(wǎng)貸平臺(tái)綜合利率的劇烈下跌會(huì)引發(fā)大盤指數(shù)和銀行指數(shù)收益更加強(qiáng)烈的相關(guān)反應(yīng),其造成的影響遠(yuǎn)超過(guò)相應(yīng)市場(chǎng)指數(shù)同時(shí)上漲的作用。
【作者單位】： 湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)貸平臺(tái) 風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng) GPD-Copula
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“財(cái)政政策和信貸政策與產(chǎn)業(yè)政策的協(xié)調(diào)配合研究”(項(xiàng)目號(hào):12AZD035)資助
【分類號(hào)】：F724.6;F832.4
【正文快照】： 一、引言2013年被稱為互聯(lián)網(wǎng)金融元年,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)作為互聯(lián)網(wǎng)金融的典型代表,受到越來(lái)越多的關(guān)注。截至2014年11月,我國(guó)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)數(shù)量超過(guò)1500家。然而,由于行業(yè)門j喚系�、相关法律法箣叨d�、泉Nτ行Ъ喙堋⒏鋈蘇饜盤逑擋煌晟�、投资者痊F(xiàn)縵蘸妥暈冶；ひ饈侗∪醯仍，

本文編號(hào)：870955