發(fā)布時間：2017-06-20 15:13

  本文關(guān)鍵詞：基于市場數(shù)據(jù)的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：08年爆發(fā)的美國金融危機(jī),是繼亞洲金融危機(jī)之后的又一次世界性金融危機(jī)的產(chǎn)生。此次金融危機(jī),使政府部門和監(jiān)管當(dāng)局深刻的認(rèn)識到金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)累積和宏觀審慎監(jiān)管的缺失,是導(dǎo)致此次金融危機(jī)的主要原因所在。此次金融危機(jī)的爆發(fā),引起了監(jiān)管當(dāng)局和大量學(xué)者的高度重視,并就該問題展開相應(yīng)的研究。本文在這種背景下,也對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了相應(yīng)的研究。首先通過對該問題研究背景、研究意義和相應(yīng)的基礎(chǔ)理論進(jìn)行分析,并對近幾年來國內(nèi)外學(xué)者對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究動向進(jìn)行詳細(xì)的研究評述,從而在此基礎(chǔ)上確立本文的度量模型和研究對象,并通過實(shí)證分析得出相應(yīng)的結(jié)論。本文以我國金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量和系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)的識別為主體,從系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的生成機(jī)制和傳染路徑進(jìn)行分析,著重度量各經(jīng)濟(jì)環(huán)境中所存在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),并對各系統(tǒng)內(nèi)重要性金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行識別。本文研究內(nèi)容的章節(jié)安排如下所示：第一章前言。本章主要對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究背景、研究意義和相應(yīng)的研究內(nèi)容與方法進(jìn)行相應(yīng)的分析,并對本文研究的創(chuàng)新之處進(jìn)行闡述。第二章金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)生成機(jī)理的分析。本章主要基于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的生成和防范機(jī)理,對宏觀審慎監(jiān)管的含義、宏觀審慎監(jiān)管與微觀審慎監(jiān)管的區(qū)別、宏觀審慎監(jiān)管的發(fā)展、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的定義、特征、分類、生成原因、生成機(jī)制、傳導(dǎo)機(jī)制等相應(yīng)內(nèi)容進(jìn)行分析,為下面實(shí)證研究做好鋪墊。第三章金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型的文獻(xiàn)綜述。本章主要對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量模型進(jìn)行相應(yīng)的介紹,將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量方法分為概率分布測度、未定權(quán)益和違約測度、非流動性測度、網(wǎng)絡(luò)分析測度和宏觀經(jīng)濟(jì)測度五類,分別就各類中相應(yīng)的度量模型和以往研究進(jìn)行論述,分析國內(nèi)外學(xué)者研究的差異性,并試圖對各測度方法進(jìn)行對比并有所改進(jìn),從而為后續(xù)研究提供新的思路。第四章模型基礎(chǔ)理論介紹。本章主要對VaR理論、CoVaR理論、GARCH模型、Copula函數(shù)等相應(yīng)理論進(jìn)行詳細(xì)的介紹,并分別構(gòu)建了分位數(shù)回歸CoVaR模型、GARCH-CoVaR模型和時變Copula-GARCH-CoVaR模型,為下面實(shí)證研究做好鋪墊。第五章基于CoVaR方法對中國系統(tǒng)重要性銀行的實(shí)證研究--GARCH模型和分位數(shù)回歸方法的對比分析。本章基于CoVaR方法,選取我國14家上市商業(yè)銀行的股票日收益率序列為研究對象,分別應(yīng)用分位數(shù)回歸CoVaR模型和GARCH-CoVaR模型,對我國商業(yè)銀行系統(tǒng)中各銀行的系統(tǒng)重要性程度進(jìn)行研究,并根據(jù)實(shí)證結(jié)果對分位數(shù)回歸CoVaR模型和GARCH-CoVaR模型的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行相應(yīng)分析。第六章基于時變Copula-GARCH-CoVaR模型的我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究。在第五章研究的基礎(chǔ)上,本章引入時變Copula函數(shù),構(gòu)建了時變Copula-GARCH-CoVaR模型,并分別選取金融危機(jī)發(fā)生期和調(diào)整期相應(yīng)數(shù)據(jù),對我國所有上市的銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)金融機(jī)構(gòu)在兩時期所存在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和各金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)貢獻(xiàn)率進(jìn)行度量分析,以期對現(xiàn)階段整個金融體系所存在的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行研究,并為宏觀審慎監(jiān)管提供相應(yīng)的依據(jù)。第七章結(jié)論與展望。本章通過對實(shí)證部分的研究結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)的分析,從而得出相應(yīng)的結(jié)論,并對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)未來的研究方向進(jìn)行分析和展望。本文通過對金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)行詳細(xì)的研究,分析了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型的國內(nèi)外研究動向,并通過實(shí)證對分位數(shù)回歸CoVaR方法和GARCH-CoVaR方法的優(yōu)劣進(jìn)行評述,在此基礎(chǔ)上,利用時變Copula-GARCH-CoVaR模型對我國金融機(jī)構(gòu)在危機(jī)發(fā)生期和危機(jī)調(diào)整期所存在的危險(xiǎn)狀況進(jìn)行詳細(xì)的研究,指出目前各金融機(jī)構(gòu)所存在的風(fēng)險(xiǎn),從而為監(jiān)管部門的宏觀審慎監(jiān)管提供相應(yīng)的思路。
【關(guān)鍵詞】：金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn) 系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu) 分位數(shù)回歸 時變Copula-GARCH-CoVaR模型 宏觀審慎監(jiān)管
【學(xué)位授予單位】：天津科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F224;F832
【目錄】：

• 摘耍4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 前言11-15
• 1.1 選題背景11-12
• 1.2 研究意義12-13
• 1.3 研究內(nèi)容與方法13-14
• 1.4 研究創(chuàng)新14-15
• 第二章 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)生成機(jī)理分析15-21
• 2.1 宏觀審慎管理的內(nèi)涵15-16
• 2.1.1 宏觀審慎監(jiān)管的定義15-16
• 2.1.2 宏觀審慎監(jiān)管與微觀審慎監(jiān)管的區(qū)別16
• 2.2 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的概念16-19
• 2.2.1 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的界定16-17
• 2.2.2 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的特征17-18
• 2.2.3 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的分類18-19
• 2.3 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生與傳導(dǎo)19-21
• 2.3.1 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因19-20
• 2.3.2 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的生成傳導(dǎo)機(jī)制20-21
• 第三章 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型的文獻(xiàn)綜述21-32
• 3.1 概率分布測度模型21-25
• 3.1.1 馬氏距離法(MD)21-22
• 3.1.2 多元密度估計(jì)方法22-23
• 3.1.3 CoVaR方法23-24
• 3.1.4 Co-Risk24
• 3.1.5 系統(tǒng)預(yù)期損失(SES)和邊際預(yù)期損失(MES)24-25
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)分析測度25-27
• 3.2.1 網(wǎng)絡(luò)分析法和系統(tǒng)金融關(guān)聯(lián)測度25-26
• 3.2.2 Granger-Causality網(wǎng)絡(luò)和主成分分析方法26
• 3.2.3 銀行融資風(fēng)險(xiǎn)和沖擊的傳播26-27
• 3.3 未定權(quán)益和違約測度27-30
• 3.3.1 違約強(qiáng)度模型27-28
• 3.3.2 未定權(quán)益分析28
• 3.3.3 隱含違約期權(quán)概率(iPoD)28
• 3.3.4 房地產(chǎn)行業(yè)模擬分析模型28-29
• 3.3.5 消費(fèi)者信貸模型29
• 3.3.6 陷入困境的保險(xiǎn)費(fèi)模型29-30
• 3.4 非流動性測度30-31
• 3.4.1 會計(jì)準(zhǔn)則和流動性定價30
• 3.4.2 非流動性的噪音信號30
• 3.4.3 貨幣基金的擁擠交易30
• 3.4.4 基于股票市場和對沖基金市場時間序列相關(guān)性和非流動性的測度模型30-31
• 3.5 宏觀經(jīng)濟(jì)測度31-32
• 第四章 金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型的基礎(chǔ)理論32-41
• 4.1 VaR和CoVaR相關(guān)理論32-35
• 4.1.1 VaR定義32
• 4.1.2 VaR值的計(jì)算方法32-34
• 4.1.3 CoVaR相關(guān)理論34-35
• 4.2 分位數(shù)回歸模型35-36
• 4.3 GARCH模型相關(guān)理論36-38
• 4.3.1 標(biāo)準(zhǔn)GARCH模型36-37
• 4.3.2 EGARCH模型37
• 4.3.3 TARCH模型37-38
• 4.3.4 PARCH模型38
• 4.4 Copula函數(shù)相關(guān)理論38-41
• 4.4.1 多元t-Copula函數(shù)38-39
• 4.4.2 阿基米德Copula函數(shù)39
• 4.4.3 時變相關(guān)的二元Joe-Clayton Copula函數(shù)39-41
• 第五章 基于CoVaR方法對中國系統(tǒng)重要性銀行的實(shí)證研究--GARCH模型和分位數(shù)回歸方法的對比分析41-51
• 5.1 CoVaR方法對系統(tǒng)重要性銀行的研究進(jìn)行綜述41-42
• 5.2 分位數(shù)回歸CoVaR模型和GARCH-CoVaR模型的構(gòu)建42-44
• 5.2.1 分位數(shù)回歸CoVaR模型的建立42-43
• 5.2.2 GARCH-CoVaR模型的建立43-44
• 5.3 實(shí)證分析44-51
• 5.3.1 研究對象的選取44
• 5.3.2 各銀行股票價格波動率44-45
• 5.3.3 數(shù)據(jù)描述性分析45-46
• 5.3.4 用分位數(shù)回歸求解CoVaR46-49
• 5.3.5 GARCH模型實(shí)證分析49-51
• 第六章 基于時變Copula-GARCH-CoVaR模型的我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究51-61
• 6.1 研究對象的選取51
• 6.2 實(shí)證分析51-61
• 6.2.1 各金融機(jī)構(gòu)股票價格的折線統(tǒng)計(jì)圖51-52
• 6.2.2 數(shù)據(jù)描述性分析52-55
• 6.2.3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)55
• 6.2.4 邊際分布函數(shù)的估計(jì)55-56
• 6.2.5 最優(yōu)Copula函數(shù)的選取56-57
• 6.2.6 各機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的度量57-61
• 第七章 結(jié)論及建議61-65
• 7.1 結(jié)論及不足61-62
• 7.1.1 結(jié)論61-62
• 7.1.2 不足之處62
• 7.2 防范措施62-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 攻讀碩士期間論文發(fā)表情況70-71
• 致謝71

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