论文摘要
文章以CoVaR方法为基础,构建CoES模型,结合我国金融市场的实际,测度我国系统性金融风险。结果表明,一是CoES方法可有效地测度系统性金融风险;二是不同行业的VaR和DCoES值存在差异,银行业对系统性金融风险的贡献最大,房地产和保险次之,多元金融最小;三是各机构的动态DCoES值具有一定趋同性。银行业和房地产行业对系统性风险的影响大致相同。在极端情况下,类金融业对系统性风险的影响较大。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 崔静
关键词: 系统性风险
来源: 统计与决策 2019年20期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融
单位: 周口师范学院经济与管理学院
基金: 河南省哲学社会科学规划项目（2018BJJ067）,河南省教育厅人文社会科学研究项目（2019-ZDJH-305)
分类号: F832;F224
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.20.033
页码: 148-151
总页数: 4
文件大小: 1406K
下载量: 508
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标签：系统性风险论文;