基于极值谱风险模型的银行业系统性风险度量研究

近年来极端事件频发,股市波动呈现出独特的特征,传统风险测度方法预测准确性明显降低,因此,本文首先构建POT谱风险模型测度国有银行、股份制银行、农村商业银行和城市商业银行在极端事件时期的尾部风险,并运用伯努利模型检验法和MAE法评估POT谱风险模型的准确性。其次结合DCC-GARCH模型构建POT-DCC-GARCH模型测度极端事件时期各银行与金融市场间的风险溢出效应。研究结果表明,99%置信水平的谱风险值在保持理论失效率的同时具有更小的均方误差;各类型银行市场均对金融市场产生了正向的风险溢出效应,但我国银行业系统性风险总体处于较低水平;相对于国有银行和股份制银行,农村商业银行和城市商业银行的系统性风险更为显著。

战略新兴产业领军企业信用风险度量研究

战略性新兴产业是具有重大技术突破和发展的产业,引领并推动着整体经济社会的发展,这些企业的信用风险度量成为不容忽视的问题。本文选取2022年战略新兴产业领军企业的30家企业,应用KMV模型对企业的信用风险进行度量,分析计算出的违约距离。实证结果表明,通信服务行业以及电子设备行业的大部分企业都是信用状况良好,因为其拥有良好的盈利能力、偿债能力,有充足的流动性资金去抵御风险;中国医药违约距离高于平均值,风险相对于其他行业较大。基于模型结论,KMV模型在信用风险度量方面具备有效性,可以用作风险预警。并根据结果分析对各企业的风险状况给出风险防控的建议。

基于久期凸性模型的商业银行利率风险实证研究

我国商业银行的盈利模式大多依赖存贷款利差,在当今经济大环境下,利率市场化改革不断深入,使得利率风险再次成为商业银行的主要风险,利率风险管理是商业银行资产负债管理的一项重要内容,因此对商业银行存在的利率风险进行研究具有现实意义。本文运用久期凸性模型对我国大型国有银行、股份制银行及区域制银行3类共15家商业银行面临的利率风险进行研究。研究发现,我国国有商业银行的久期缺口相对区域制商业银行和城市商业银行较小;而面对相同市场利率环境时,城市银行会受到较大的净值变动;当市场利率下降时,久期缺口为正的商业银行资产净值会上升,从而得到正的收益。银行管理者可根据久期缺口和市场利率变动采取一定的措施规避利率风险,本文针对研究结果提出了一系列加强利率风险防控的建议,以供行业参考。