基于尾部相依视角的证券业系统性风险度量

论文摘要

文章以中信证券、太平洋证券、国海证券等10家上市证券公司为研究对象,借助多种类型的Vine Copula模型,结合极值理论,基于尾部相依视角对证券业系统性风险进行了度量。结果表明,各证券公司收益率序列有明显的尾部相依性和不对称性,Kendal Tau系数在0.5～0.7之间,证券公司之间具有较为显著的尾部相依关系,条件相依结构也证实了我国证券行业具有较强的系统性风险。另外还发现,利用Vine Copula模型研究尾部相依结构,不仅可以捕捉到金融风险的系统性,还能够刻画出微观机构在系统性风险中引发以及传染的作用。

论文目录

• 0 引言
• 1 基于Vine Copula系统性风险度量模型
•   1.1 边缘分布模型
•   1.2 EVT模型
•   1.3 Vine Copula模型
•     1.3.1 二元Copula函数分解
•     1.3.2 藤结构建模
• 2 实证分析
•   2.1 数据选取
•   2.2 概率积分变换
•   2.3 参数估计
•   2.4 Vine Copula模型拟合效果比较
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 佘笑荷,艾蔚,袁芳英,徐吟川

关键词: 系统性风险,尾部相依,极值理论,风险度量

来源: 统计与决策 2019年17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,证券,投资

单位: 上海工程技术大学管理学院,上海财经大学商学院

基金: 国家社会科学基金资助项目(14CGL008)

分类号: F224;F832.51

DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.17.038

页码: 162-165

总页数: 4

文件大小: 2121K

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