基于动态因子Copula模型的行业间系统性风险分析

被引:108
作者
叶五一
谭轲祺
缪柏其
机构
[1] 中国科学技术大学管理学院
关键词
系统性风险; 因子copula; GAS模型; 溢出效应;
D O I
10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2018.03.001
中图分类号
F124 [经济建设和发展]; F224 [经济数学方法];
学科分类号
020103 [经济史]; 020104 [西方经济学];
摘要
国际金融市场间的相关关系以及系统性风险受到很多学者的重视,本文则以我国股市的行业指数作为研究对象进行实证研究。通过构建动态因子Copula模型,文章对行业的日收益率数据进行了动态相关性分析,并基于风险预期占比度量了我国行业之间系统性风险的溢出效应。本文分析了2006年1月4日至2016年7月1日的28个行业指数数据,基于GAS动态负荷因子的变化路径来刻画其相关关系,通过风险预期占比来研究行业间的风险溢出效应。研究表明,各个行业指数收益率之间存在较强的关联性。就单个行业来说,化工行业与其他行业关系最为不稳定。就金融与非金融行业而言,金融行业对非金融行业的影响较大且较为平稳。本文所得研究结果可以为投资者和风险管理者在进行决策时提供一定的指导。
引用
收藏
页码:1 / 12
页数:12
相关论文
共 17 条
[1]
Measuring Systemic Risk [J].
Acharya, Viral V. ;
Pedersen, Lasse H. ;
Philippon, Thomas ;
Richardson, Matthew .
REVIEW OF FINANCIAL STUDIES, 2017, 30 (01) :2-47
[2]
Dynamic copula models and high frequency data.[J].Irving De Lira Salvatierra;Andrew J. Patton.Journal of Empirical Finance.2015,
[3]
Assessing some stylized facts about financial market indexes: a Markov copula approach [J].
Silva Filho, Osvaldo Candido ;
Ziegelmann, Flavio Augusto .
JOURNAL OF ECONOMIC STUDIES, 2014, 41 (02) :253-+
[4]
GENERALIZED AUTOREGRESSIVE SCORE MODELS WITH APPLICATIONS [J].
Creal, Drew ;
Koopman, Siem Jan ;
Lucas, Andre .
JOURNAL OF APPLIED ECONOMETRICS, 2013, 28 (05) :777-795
[5]
A review of copula models for economic time series.[J].Andrew J. Patton.Journal of Multivariate Analysis.2012,
[6]
Dynamic Equicorrelation [J].
Engle, Robert ;
Kelly, Bryan .
JOURNAL OF BUSINESS & ECONOMIC STATISTICS, 2012, 30 (02) :212-228
[7]
MODELLING ASYMMETRIC EXCHANGE RATE DEPENDENCE*.[J].Andrew J.Patton.International Economic Review.2006, 2
[8]
中国金融业不同板块间风险传导的非对称性研究——基于非对称MVMQ-CAViaR模型的实证分析 [J].
曾裕峰 ;
简志宏 ;
彭伟 .
中国管理科学, 2017, 25 (08) :58-67
[9]
基于单因子MSV-CoVaR模型的金融市场风险溢出度量研究 [J].
陈九生 ;
周孝华 .
中国管理科学, 2017, 25 (01) :21-26
[10]
中国上市银行系统性风险度量——基于MES方法的分析 [J].
宋清华 ;
姜玉东 .
财经理论与实践, 2014, 35 (06) :2-7