基于GARCH-Copula-CoVaR模型的风险溢出测度研究

本文根据GARCH-Copula-CoVaR模型,对亚洲三大股票市场指数间的风险溢出效应进行实证研究,结果表明:HSI和N225存在显著的双向即时风险溢出效应,而在滞后1期,只存在显著的从HSI到N225的单向风险溢出效应;HSI和SHZ亦存在显著的双向即时风险溢出效应,但在滞后1期以上不存在风险溢出效应;N225和SHZ在所有滞后期均不存在风险溢出效应;以代表的平均风险溢出强度为4.4%,SHZ和HSI间的风险溢出效应强于N225与HSI间的风险溢出效应。

基于La-Copula-EVT模型的我国股票市场风险价值研究

流动性是市场的生命力。本文结合相依结构函数Copula和极值理论EVT,构造我国股票市场经流动性调整的风险价值模型,并利用沪市2006年到2009年的数据进行了实证研究。结果表明,流动性风险和股票流通规模成反比,股票流通规模越小,交易一定金额股票时面临的流动性风险越大。交易金额是影响流动性风险的另一重要因素,随着交易金额的增加,流动性风险占总风险比例急剧增加。

基于CoVaR方法的金融风险溢出效应研究

本文采用先进的分位数回归技术,结合条件风险价值法(CoVaR),对我国债券市场和股票市场的风险溢出效应进行考察,实证结果表明:在q≤0.015区间内,我国债券市场和股票市场之间存在双向的风险溢出效应,股票市场对债券市场的风险溢出效应远强于债券市场对股票市场的溢出效应;在风险溢出效应方向上,债券市场风险对股票市场风险具有负向溢出效应,而股票市场风险对债券市场风险的溢出效应却是正向的。在0.015≤q≤0.05区间上,只有债券市场对股票市场存在显著风险负溢出效应,不存在显著的股票市场对债券市场风险溢出效应。CoVaR方法不仅可以用于对单个金融机构(金融市场)的风险溢出进行衡量,而且能够捕捉系统风险的变化,是一种更为全面和有效的风险管理技术。

基于EVT和高阶ES测度的人民币汇率风险研究

结合极值理论(EVT)和基于广义随机占优理论的高阶ES测度对三种国际主要货币对人民币汇率波动性风险进行考察,实证结果表明:美元对人民币汇率二阶及二阶以上广义随机占优于日元对人民币汇率和欧元对人民币汇率,而日元对人民币汇率和欧元对人民币汇率之间不存在四阶及四阶以下广义随机占优关系。使用ES(n)可以提高风险控制可靠性,提升风险决策能力。

股票市场风险溢出效应研究:基于EVT-Copula-CoVaR模型的分析

本文通过融合EVT-Copula模型和CoVaR模型的分析特点,构建了EVT-Copula-CoVaR模型,研究了美国股票市场的风险溢出效应,结果发现美国股票市场对英国、法国、日本、中国香港及中国股票市场均存在显著的风险溢出效应,平均风险溢出强度为56%,对中国上证指数的风险溢出强度最弱,但也高达33%。模型诊断和后验测试表明,该模型方法可以有效地对单个金融机构(或金融市场)的风险溢出进行衡量,有利于金融监管当局及时跟踪系统性风险的变化。

银行监管对银行发展的影响

本文以银行发展为因变量,银行监管系列措施为自变量,影响银行发展的其他重要因素为控制变量,构建了银行发展与银行监管的关系模型,利用数十个国家的数据实证检验了银行发展与银行监管的关系。结果表明:银行业外部治理和监管部门独立性均能够显著促进银行发展;资本监管和官方监管对银行发展的作用不明显,银行业务活动的过高限制不利于银行长期发展;政府监管的廉洁高效与金融行业的成熟、开放有利于促进一国银行业的发展;中国目前银行监管的有效性水平总体偏低,需要构建适应中国经济发展模式转型的审慎性银行监管制度。