期刊文献+

互联网金融对中国商业银行系统性风险溢出效应的测度——基于GARCH-CoVaR模型的研究 被引量:1

下载PDF
导出
摘要 随着互联网技术的发展以及互联网金融的创新,互联网金融早已从最早意义上的商业银行开展的网上银行业务扩展到各个业务领域,互联网金融风险被不断放大,同时反过来对商业银行造成了风险溢出效应。从互联网金融发展现实出发,采用偏t分布的GARCH-CoVaR模型测度互联网金融对不同类型商业银行的风险溢出效应。结果发现,商业银行中国有银行风险最小、城商行风险最大。通过比较风险溢出值(%CoVaR)也发现,风险溢出最高的是国有银行,最低的是城商行。这一结论,对监管互联网金融系统性风险溢出,以及促进中国商业银行的稳健发展有一定的意义。
作者 李治章 王帅
出处 《经济研究导刊》 2018年第36期50-53,69,共5页 Economic Research Guide
  • 相关文献

二级参考文献24

  • 1Manthos D. Delis,Georgios P. Kouretas.Interest rates and bank risk-taking[J]. Journal of Banking and Finance . 2010 (4)
  • 2APANARD P.ANGKINAND,WANVIMOLSAWANGNGOENYUANG,CLASWIHLBORG.Financial Liberalization and Banking Crises: A Cross‐Country Analysis[J].International Review of Finance.2010(2)
  • 3Wahyoe Soedarmono,Fouad Machrouh,Amine Tarazi.Bank competition, crisis and risk taking: Evidence from emerging markets in Asia[J]. Journal of International Financial Markets, Institutions & Money . 2013
  • 4赵巍华.互联网金融短期推升银行风险偏好[N]. 中国证券报. 2014 (A15)
  • 5Stijn Claessens,M. Ayhan Kose,Marco E. Terrones.How do business and financial cycles interact?[J]. Journal of International Economics . 2011 (1)
  • 6Franklin Allen,James McAndrews,Philip Strahan.E-Finance: An Introduction[J]. Journal of Financial Services Research . 2002 (1)
  • 7Ovidiu Stoica,Seyed Mehdian,Alina Sargu.The impact of internet banking on the performance of Romanian banks:DEA and PCA approach. Percedia Economics and Finanace . 2015
  • 8张羽,李黎.非利息收入有利于降低银行风险吗?——基于中国银行业的数据[J].南开经济研究,2010(4):69-91. 被引量:124
  • 9高国华,潘英丽.银行系统性风险度量——基于动态CoVaR方法的分析[J].上海交通大学学报,2011,45(12):1753-1759. 被引量:155
  • 10钟陈,陈苏丽.所有权、收入多样化和银行风险——基于我国15家上市银行的实证研究[J].金融与经济,2012(9):68-71. 被引量:5

引证文献1

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部