基于EVT-Copula-CoVaR的石油市场对中国碳市场风险溢出效应研究

石油是全球碳排放的重要来源,而碳排放权交易市场是节能减排的有效工具,将石油市场与碳市场进行关联分析,特别是考虑到中国特殊的制度设计问题,测度国内外石油市场对中国不同碳市场的风险溢出效应受到理论界和实务界的关注与重视。本文在考虑到市场极端风险的基础上,选取2014年4月2日至2019年10月31日国内外石油市场与5个交易较活跃的中国碳市场的碳价格数据作为研究样本,构建EVT-Copula-CoVaR模型量化分析石油市场对中国碳市场的风险溢出效应。研究表明,国内外石油市场的风险事件对各碳市场均产生正向溢出效应,且对比不同碳市场可发现同一置信水平下石油市场对碳市场的风险溢出强度从大到小依次为:湖北、广东、深圳、北京、上海。同时,对比国内外石油市场发现,国外石油市场对碳市场的风险溢出效应更大。研究结论有助于丰富和延伸我国碳市场与石油市场之间的联动机制研究,同时对我国碳市场的稳定发展及风险管理具有重要的意义。

我国金融市场与房地产市场间风险传染效应测度——基于Copula-ARMA-GARCH-CoVaR模型的分析

研究金融市场与房地产市场间风险传染效应,对于优化风险管理措施,防范和抵御系统性风险具有重要意义。本文通过构建Copula-ARMR-GARCH-CoVaR模型,从波动性信息提取、非线性尾部相依结构估计、标准化溢出风险价值计算等方面,测度银行、证券、保险及房地产市场对金融系统以及各自间的风险传染效应。研究发现:各子市场对金融系统都存在明显的风险传染效应,但不同子市场对金融系统的风险传染程度存在差异,房地产市场是最重要的风险传染源,其次是证券市场、商业银行和保险市场;商业银行是最大的风险承受方,最容易受到房地产市场的风险传染;各子市场对房地产市场均有一定程度的风险传染。建议加强房地产企业融资安全性管理;强化银行业逆周期监管;完善金融市场风险预警制度,及时切断风险传染链。

系统性金融风险动态测度——基于动态CoVaR模型

科学、有效地进行系统性金融风险动态测度与分析,直接关系到我国金融风险的防范与化解。本文基于46家上市金融机构股票数据,构建了系统性金融风险的动态CoVaR研究模型,分析各金融机构的风险溢出价值以及对金融体系整体的贡献情况,最后为我国金融监管工作提出相关政策建议。

基于时变Copula-CoVaR商业银行系统性金融风险溢出分析

为了更加准确捕捉商业银行系统性金融风险溢出过程的动态非线性相依特征,以科学分析商业银行风险负外部性与风险溢出强度,通过时变Copula模型计算VaR,CoVaR和△CoVaR,研究了浦发、华夏、民生、招商、兴业、中信6个商业银行个股指数和中证800银行业指数间的商业银行系统性金融风险溢出问题.结果表明:时变模型对于△CoVaR的刻画相较于静态模型更为准确、灵敏,且计算得出的CoVaR均为负值,分析比较△CoVaR,得出风险溢出强度从强到弱依次为:中信银行、兴业银行、华夏银行、民生银行、浦发银行、招商银行.研究为风险监管资源分配、监管对象确定提供了一定依据.

我国保险业系统性风险溢出效应研究——基于时变Copula-CoVaR模型

本文基于扩展的时变Copula-CoVaR方法,研究2007年1月至2015年9月间我国保险业系统性风险溢出效应,并使用前瞻CoVaR模型分析保险业系统性风险溢出的影响因素。研究结果表明:样本期内保险业内部、保险业与其他金融子行业间具有显著的双向系统性风险溢出,且风险溢出呈现非对称性特征;保险业与证券业间的系统性风险溢出强度明显高于与其他金融子行业间的系统性风险溢出,银行业并不是金融业中对系统性风险贡献最大的子行业;2007年美国次贷危机期间和2014年底至样本期结束,我国保险业的系统性风险溢出强度明显高于其他时间段;在险价值、净资产收益率对保险公司系统性风险溢出有正向影响,而财务杠杆、每股净资产和资产规模有负向影响;保险公司系统性风险溢出呈现出一定的顺周期性。

基于CoVaR对商业银行系统性风险的研究

随着银行业务范围的不断扩大,研究其系统性风险及其溢出价值变得十分重要。本文利用分位数回归方法,基于16家上市银行日收益率数据,测算了其系统性风险及其溢出情况,并研究了宏观经济因素、银行自身量化指标、市场等因素对系统性风险的影响。研究结果发现,1)我国上市银行均存在不同程度的风险溢出效应,2)不同规模银行对银行系统的风险贡献值不同。3)宏观经济指标、银行自身营运指标均对系统性风险产生显著影响。研究得出的结论,为危机影响下的商业银行建立了系统的风险衡量体系,对于维持银行业的稳定运营具有重大意义。

基于CoVaR方法对中国系统重要性银行的实证研究——GARCH模型和分位数回归方法的对比分析

本文基于CoVaR方法,选取我国14家上市商业银行的股票日收益率序列为研究对象,分别应用分位数回归Co Va R模型和GARCH-Co Va R模型,结合巴塞尔协议对系统重要性金融机构的定义方法,对我国商业银行系统中各银行的系统重要性程度进行分析。通过拟合度的优劣选取最佳模型进行实证,从而得出:中国银行、工商银行、建设银行等几家大型国有商业银行的系统重要性程度较高,随着经济的发展,部分股份制或城市商业银行(如宁波银行、中信银行)的系统重要性程度也在增高,另外根据实证结果对分位数回归Co Va R模型和GARCH-Co Va R模型的优缺点进行相应的分析,从而为后续研究提供相应的思路,并为我国银行业金融监管政策的制定提供依据。

互联网金融市场系统性风险度量——基于GARCH-CoVaR模型的分析

文章对互联网金融市场网贷行业七个主要区域市场的系统性风险溢出效应,即区域市场对整个网贷市场的系统性风险贡献度进行了测度和分析。在对每个市场选择最优模型的基础上计算区域市场的CoVaR、ΔCoVaR值。实证分析结果表明,网贷市场收益率具有"尖峰厚尾"特征,存在杠杆效应但不明显;各区域的风险大小存在差异,区域市场对整个网贷市场的系统性风险的贡献度存在较大差异。总体上可以将区域风险分为高中低三个等级,建议高风险区域地方市场监管者加强风险管理,在把握一定尺度合理地控制风险的前提下,促进区域网贷市场健康发展;同时监管者要加强重点区域的风险控制,防范行业的系统性风险爆发,不搞一刀切,促进网贷行业合规发展。

银行系统性风险度量——基于动态CoVaR方法的分析

以测量金融机构溢出风险的条件CoVaR模型为基础,应用股价数据对我国14家上市商业银行的系统性风险贡献度及其影响因素进行测算分析.实证结果表明:银行系统性风险贡献度与其自身VaR之间并无显著线性关系,对我国银行体系而言,系统重要性银行主要是四大国有银行,尤其以建设银行、中国银行和工商银行的系统性影响最为显著,其他股份制银行的风险溢出和传染效应远小于这3家银行;银行的溢出风险ΔCoVaR、自身风险VaR水平、不良贷款率以及宏观经济波动对于预测银行系统性风险的边际贡献具有显著影响.

中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究

随着学术界对系统性风险研究的逐步深入,"风险溢出效应"1越来越受到关注。本文从中国金融业发展现实出发,采用GARCH-Copula-Co VaR拓展模型测度了银行、保险、证券以及信托四个子市场对金融业的系统性风险贡献程度以及各子市场之间的风险溢出程度。研究发现:1每个子市场都存在明显的系统性风险溢出效应,但不同子市场对系统性风险的贡献程度存在差异,银行业是系统性风险的最大爆发源,其次是证券业,保险业和信托业的贡献程度较小;2不同子市场之间也存在风险溢出效应,但溢出程度呈非对称性,银行业和证券业之间的风险溢出效应远大于其它子市场,但应特别关注混业经营趋势下银行业和信托业之间的风险溢出效应。以上结论对动态监测系统性风险的生成和传导,防范系统性金融危机发生具有实证支持作用。

基于CoVaR动态模型的我国金融机构系统性风险分析

文章利用CoVaR动态模型对我国35家上市金融机构的系统性风险贡献进行动态估计及分析,揭示了金融机构特征因素对其未来系统性风险贡献的影响。实证结果发现,银行业金融机构的系统性风险贡献最大,证券业金融机构的贡献最小;系统性风险贡献越大的金融机构,其风险贡献的波动也越大;金融机构的规模越大,其未来的系统性风险贡献越小;金融机构的在险价值越大、杠杆率越高、股票收益的波动越大,其未来的系统性风险贡献越大。

中国金融业跨市场风险测度与分析——基于GARCH-Copula-CoVaR模型

采用GARCH-Copula-CoVaR方法对银行、证券、保险和信托业之间的风险传导进行了实证研究,研究分析当某一行业自身处于极端风险时,对其他行业影响的共同风险绝对值和相对值。研究表明,银行、证券、保险、信托业两两之间都存在显著双向风险传递,平均共同风险相对值为32.46%;银行、证券、保险与信托业两两之间风险外溢值呈现非对称性;传统行业间风险外溢大于新兴行业间的风险外溢。证券行业对其他三个行业的关联影响最大,是最大的风险源头,体现了风险传递结构上的多层次性。中国的金融监管需要更加关注风险源头,建立机构监管向功能监管转变的联合协调监管机制,引入第三方评估机构,完善信息公开机制。

基于MSV与CoVaR模型的公司债市场与股票市场间风险溢出效应研究

依据2015—2017年中证公司债指数与沪深300指数的日收益数据,运用GC-t-MSV模型,检验中国公司债市场与股票市场间的风险溢出效应,并通过条件在险价值(CoVaR)模型度量两市场间风险溢出效应。结果表明:公司债市场与股票市场间存在不对称的双向风险溢出效应,且公司债市场对股票市场的风险溢出效应强于股票市场对公司债市场的风险溢出效应;公司债市场与股票市场的波动受其自身波动的影响较大,鉴此,监管部门和投资者应增强对公司债市场的关注,根据公司债市场的风险变化及时采取应对措施,充分发挥其风险信号作用。

房价过度波动的系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型

近年来,房价过度波动已成为引发系统性风险的主要爆发源,给经济金融安全运行带来了一系列负效应。笔者在文献梳理的基础上,针对现有研究视角和方法存在的不足,将测度系统性风险的主流方法——Co VaR模型进行拓展,通过构建GARCH-Copula-Co VaR模型,实证研究了房价过度波动的系统性风险溢出效应。通过研究发现:房价过度波动的系统性风险溢出效应明显,但对不同经济层面的风险溢出效应存在差异,其中对金融机构的风险溢出效应最为显著;经济环境变化对房价过度波动影响显著,其中宏观经济环境和制度条件的变化是引起房价过度波动的原动力,对房价过度波动起决定性作用。为此,在宏观调控政策实施中应尽量保持政策的连续性,避免频繁救市或过度打压房价,既要防范房价过度波动所引发的系统性风险向金融体系和实体经济传导,也应为稳定房价创造良好的宏微观经济环境和制度条件。

基于时变参数Copula的ΔCoVaR度量技术

采用基于时变参数Copula的ΔCoVaR度量方法,以动态参数Copula模型描述金融变量间的相依结构、以GARCH类模型描述各金融变量的边际分布,通过构建的联合分布计算ΔCoVaR。利用此方法度量中国大陆与美国、香港的股票市场间的极端风险溢出。实证结果表明:通过此方法计算的ΔCoVaR能同时反映时变波动性与时变相依性,可更灵敏准确地度量危机时的极端风险溢出。

基于R-vine-copula-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究

为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-Co VaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国外汇市场与中国股票市场、国际黄金市场间存在负向风险溢出;市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性,国际原油市场与黄金市场的风险溢出效应远大于中国股票市场与外汇市场风险溢出效应;Rosenb-Latt检验表明基于R藤的Co VaR风险溢出测度更具有灵活性和有效性;后验测试结果表明R-vine-copula-Co VaR模型能有效地测度国际金融市场对中国金融市场风险溢出效应,而对中国金融市场风险溢出效应的Co VaR测度存在被高估的可能。

基于动态Copula-CoVaR模型的影子银行风险溢出效应研究

依据2007-2017年中国金融市场运行数据,构建动态Copula-CoVaR模型,考量影子银行风险溢出效应。结果表明:影子银行与传统金融市场存在双向净风险溢出效应,随着时间的推移,溢出效应在逐渐增大;极端风险溢出效应存在不对称特征,影子银行对传统金融市场的冲击较大,且这种冲击具有滞后效应。鉴此,监管部门应夯实金融体系运行基础,创新影子银行监管工具,完善其协调监管模式。

我国系统重要性银行的评估与监管——基于CoVaR方法的研究

全球金融危机让人们认识到具有系统重要性的金融机构会通过风险溢出效应对其他金融机构进行风险传染,并在整个金融体系内不断传播和扩散,由此风险溢出效应开始作为评估系统重要性银行的重要因素。有鉴于此,本文采用中国上市银行的数据并运用CoVaR方法,对我国上市银行的风险溢出进行评估分析。研究结果表明,工、农、中、建四大行对银行体系整体的风险贡献度较高;城商银行,如南京银行和北京银行虽然规模较小,但风险贡献程度却超过了部分全国股份制商业银行,甚至超过了交通银行。本文的研究结果可以为我国系统重要性银行的评估和监管提供参考。

汇率与股市相关行业的风险溢出效应——基于静态与动态CoVaR的分析

基于2005~2016年间2579个日度交易数据,分别运用静态和动态CoVaR方法测度了人民币对美元汇率、股市中的地产、贸易以及券商行业价格指数相互之间的风险溢出效应。实证结果发现,在任何风险水平下,汇率对股市相关行业的边际风险溢出效应都显著为正,在汇率发生较大波动时,要尤其注意股市相关行业的风险预警;风险水平加剧时,变量之间的风险总溢出呈现增强趋势,但边际外溢效应具有差异性,应着重防控汇率对地产、券商行业的边际风险溢出效应;汇率对股市相关行业的风险溢出效应的动态变化趋势与汇率制度改革进程有明显关联性,而股市相关行业对汇率的风险溢出效应的动态变化趋势则主要依赖于股市的繁荣程度。本文的研究结论有助于理解汇率市场与股票市场中相关行业的风险联动性机理,为防范金融市场系统性风险提供参考。

中国系统重要性银行附加资本计提机制研究基于Copula-CoVaR模型

在CoVaR风险度量框架的基础上建立系统重要性银行附加资本计提机制,旨在将风险溢出与资本计提挂钩。运用Copula-CoVaR模型测算商业银行对银行体系的风险溢出效应,考虑到额外的资本对溢出风险吸收作用,在控制每一家银行对银行系统的风险溢出一致的基础上确定银行的资本充足水平,进而确定对应的系统重要性银行附加资本的计提比例。