群体分析视角下商业银行对金融体系的风险溢出效应研究

摘要：

本文基于异质市场假说和高频数据,利用高频数据采样频率高及富含波动信息的特点,构造了多银行和系统间多元联合分布过程,并将银行间的动态联系纳入考虑,构建了具有经济意义、形式灵活的高频动态多条件CoVaR模型及基于此的群体性系统性风险贡献指标.从群体分析视角出发,研究了不同商业银行群体对金融体系的风险溢出效应.结果显示:就系统性风险贡献度而言,该模型准确刻画了近年不同时期下我国三类商业银行系统性风险贡献度的时变特征,其表现为在次贷危机及欧债危机、我国“钱荒”时期及股票市场异常动荡时期,由风险的传染性等特征导致的三类商业银行的系统性风险贡献度均有所上升,而在其他时期则相对平稳;就单个银行对系统的风险溢出影响而言,工商银行的风险溢出比率最大,这与其庞大的资产规模以及在金融体系中的重要地位与作用密不可分;对同类型银行群体风险冲击的研究表明,国有商业银行类的系统性风险溢出比率值最高,其次为股份制商业银行类,该两类的溢出比率相差无几,均远大于城市商业银行类,表明股份制商业银行对金融系统的风险溢出影响不可小觑;当剖析不同类型银行群体时,此模型同样适用.本文所构建的模型能够实现多个银行对金融系统极端风险贡献的度量,可为监管部门的分类监管及有限能力下银行救助顺序的确定提供一定参考依据.

关键词：系统性风险、多条件CoVaR、高频数据、HAR-CAW模型

所属期刊栏目：35

分类号：C812(统计方法)

资助基金：山东省自然科学基金项目“异质金融市场驱动的高频高维性极端市场风险评估与实证研究”ZR2017MG005;国家社会科学基金重大项目“突发性海洋灾害恢复力评估及市场化提升路径研究”15ZDB171;山东社会科学基金项目“企业债务危机视角下山东省系统性金融风险预警研究”17CJR07

在线出版日期：2018-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：52-65