基于蒙特卡洛方法的互联网金融风险测度研究

被引:11
作者
魏源
机构
[1] 渭南师范学院农商学院
关键词
互联网金融; 金融科技; 金融风险; 金融监管;
D O I
暂无
中图分类号
F724.6 [电子贸易、网上贸易]; F832 [中国金融、银行];
学科分类号
020206 [国际贸易学]; 020219 [财政学(含:税收学)];
摘要
随着互联网技术的发展,金融科技的风险不断增加,互联网金融风险除了加深金融体系的复杂性外,还具有科技信息的风险。如何化解互联网金融风险成为各国监管机构持续关注的议题。文章基于蒙特卡洛模型,对互联网金融风险进行了测度。研究结果发现,基于GARCH模型蒙特卡罗模拟的VaR对价格波动敏感,有较好的拟合性,能够很好地预测互联网金融风险。基于上述方法对中国的互联网金融风险进行模拟,研究提出了鼓励互联网金融创新、培育良好生态体系、加强互联网金融监管和国际治理合作等政策建议,以期实现化解互联网金融风险,促进经济的持续健康发展。
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拟蒙特卡洛方法在高维度、非线性金融问题中的新进展 [D]. 
翁成峰 .
清华大学,
2016
[2]
Measuring Systemic Risk [J].
Acharya, Viral V. ;
Pedersen, Lasse H. ;
Philippon, Thomas ;
Richardson, Matthew .
REVIEW OF FINANCIAL STUDIES, 2017, 30 (01) :2-47
[3]
The Sovereign-Bank Diabolic Loop and ESBies [J].
Brunnermeier, Markus K. ;
Garicano, Luis ;
Lane, Philip R. ;
Pagano, Marco ;
Reis, Ricardo ;
Santos, Tano ;
Thesmar, David ;
Van Nieuwerburgh, Stijn ;
Vayanos, Dimitri .
AMERICAN ECONOMIC REVIEW, 2016, 106 (05) :508-512
[4]
Procyclicality of credit rating systems: How to manage it.[J].Tatiana Cesaroni.Journal of Economics and Business.2015,
[5]
On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms [J].
Diebold, Francis X. ;
Yilmaz, Kamil .
JOURNAL OF ECONOMETRICS, 2014, 182 (01) :119-134
[6]
Aggregate Risk and the Choice between Cash and Lines of Credit [J].
Acharya, Viral V. ;
Almeida, Heitor ;
Campello, Murillo .
JOURNAL OF FINANCE, 2013, 68 (05) :2059-2116
[7]
Systemic Risk Contributions [J].
Huang, Xin ;
Zhou, Hao ;
Zhu, Haibin .
JOURNAL OF FINANCIAL SERVICES RESEARCH, 2012, 42 (1-2) :55-83
[8]
A Note on Liquidity Risk Management [J].
Brunnermeier, Markus K. ;
Yogo, Motohiro .
AMERICAN ECONOMIC REVIEW, 2009, 99 (02) :578-583
[9]
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张成瑞 ;
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经济研究, 2018, 53 (04) :63-76
[10]
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南开学报(哲学社会科学版), 2018, (02) :42-49