基于GAS-混合Copula模型的不同行业系统性风险研究

被引：5

作者：

宋加山 ^{[1
]}

蒋坤良 ^{[2
]}

周学伟 ^{[1
]}

机构：

[1] 西南科技大学经济管理学院

[2] 中国科学技术大学管理学院

来源：

统计与信息论坛 | 2020年 / 35卷 / 05期

关键词：

GAS模型; 混合Copula; 系统性风险; 边际期望损失; 尾部相依;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.51 []; O212.1 [一般数理统计];

学科分类号：

摘要：

金融危机后,对系统性风险的度量、预测和监管受到理论界和实践界的广泛关注。基于2012—2018年沪深300成分股36家上市公司的数据,构建广义自回归得分(GAS)—混合Copula模型度量其边际期望损失(MES),分析行业系统性风险贡献。研究表明:除金融业个股,其他行业个股与市场的下尾相依性大于上尾;个股系统性风险贡献取决于其所属行业,同行业个股系统性风险贡献度相近;银行业系统性风险贡献最小,券商和房地产行业风险贡献最大;市场下跌期,金融业个股MES值波动小于其他行业。

引用

页码：52 / 60

页数：9

共 13 条

[1] 基于动态CoVaR方法的银行系统性风险测度与金融监管问题研究
王薇
张勇
王运玺
[J]. 金融理论与实践, 2018, (12) : 47 - 54
[2] 基于SVM-SRISK的非上市保险公司系统性风险度量
张琳
汤薇
林晓婕
周媛
[J]. 保险研究, 2018, (06) : 3 - 15
[3] 基于动态因子Copula模型的行业间系统性风险分析
叶五一
谭轲祺
缪柏其
[J]. 中国管理科学, 2018, 26 (03) : 1 - 12
[4] 我国上市银行系统性风险度量实证研究
吴敏灵
[J]. 大连理工大学学报(社会科学版), 2018, 39 (02) : 24 - 31
[5] 中国股市抵御国际金融风险冲击的能力——基于行业与市场指数的研究
李竹薇
康晨阳
[J]. 国际金融研究, 2016, (02) : 36 - 51
[6] 我国金融机构的系统性风险贡献测度与监管——基于边际风险贡献与杠杆率的研究
范小云
王道平
方意
[J]. 南开经济研究, 2011, (04) : 3 - 20
[7] Time-Varying Systemic Risk: Evidence From a Dynamic Copula Model of CDS Spreads[J] . Dong Hwan Oh,Andrew J. Patton. Journal of Business & Economic Statistics . 2018 (2)
[8] SRISK: A Conditional Capital Shortfall Measure of Systemic Risk[J] . Christian Brownlees,Robert F. Engle. Review of Financial Studies . 2017 (1)
[9] Measuring Systemic Risk
Acharya, Viral V.
Pedersen, Lasse H.
Philippon, Thomas
Richardson, Matthew
[J]. REVIEW OF FINANCIAL STUDIES, 2017, 30 (01) : 2 - 47
[10] CoVaR
Adrian, Tobias
Brunnermeier, Markus K.
[J]. AMERICAN ECONOMIC REVIEW, 2016, 106 (07) : 1705 - 1741

← 1 2 →