我国金融机构的系统风险重要性研究——基于Clayton Copula函数方法和MST网络模型

摘要：

目前,我国金融监管部门对于系统重要性金融机构的监管主要聚焦于银行,对于金融机构系统风险的确定和评估则主要关注机构的规模和结构特征,尚未从机构的风险传染状况及定价估值水平等视角进行考量.对此,本文采用学界新晋发展的Clayton Copula函数方法和MST网络模型,构建我国主要金融机构的下尾依赖网络;结合网络拓朴指标,从社区结构、集中度、分部门等维度综合评估我国上市金融机构的系统风险重要性;通过标准化树长探讨2008年国际金融危机对系统风险传染的结构性影响.研究结果表明:一是我国金融机构具有显著的网络社区结构特征,其中系统风险重要性最强的是证券公司和保险公司组成的社区,股份制商业银行和金融控股公司亦具有较高的关联度;二是金融机构节点在风险传染中呈现出差异化的作用性质,部分规模较小的机构具备超越其规模的重要性,东北证券、光大证券、广发证券和中信证券是风险传染的重要性节点;三是金融危机加剧了风险在网络中的传染性,也改变了金融机构的网络结构与系统风险重要性排序.本文研究为监管部门多角度考量金融机构风险重要性、完善系统重要性机构名单以及实施多维度梯度监管措施提供理论依据和新的思路.

关键词：系统风险重要性、风险传染、Clayton Copula函数方法、MST网络模型

分类号：F832.3;F832.5(金融、银行)

资助基金：国家社会科学基金青年项目"金融扩大开放部署下我国金融风险传导及防控研究";江苏省高等学校自然科学研究面上项目"金融扩大开放部署下跨境金融市场风险传染及防控研究"

在线出版日期：2021-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：11-27