银行业系统性金融风险评估研究——基于GARCH-CoVAR模型

论文摘要

本文从银行业系统性风险的产生和蔓延原因入手,测算8家上市股份制商业银行VAR、CoVAR及风险溢出效应,构建了银行业系统性风险评估模型,进而针对我国银行业系统性风险评估和防范提出对策建议。

论文目录

• 一、引言
• 二、银行业系统性金融风险的生成机制与传导路径
•   （一） 银行业系统性金融风险的产生原因
•     1. 银行层面。
•     2. 市场层面。
•     3. 监管层面。
•   （二） 银行业系统性金融风险的传导
•     1. 传导过程。
•     2. 传导路径。
• 三、我国银行业系统性风险评估实证分析
•   （一） 模型构建
•     1. 在险价值 （VAR） 。
•     2. 条件在险价值 （CoVAR） 。
•     3. 风险溢出效应。
•     4. GARCH-CoVAR模型基本思路。
•   （二） 样本选取与数据收集
•   （三） 描述性统计与模型识别检验
•     1. 样本数据处理。用Eviews软件将样本银行数据进行处理和回归:
•     2. ARCH效应检验。
•     3. 自相关检验。
•     4. VAR、CoVAR、风险溢出效应 （%CoVAR） 计算。
• 四、防范银行业系统性金融风险的策略应对
•   （一） 宏观层面
•     1. 健全逆周期宏观审慎监管框架。
•     2. 提升金融监管效能。
•     3. 高效利用政策监管工具。
•   （二） 微观层面
•     1. 完善公司治理机制。
•     2. 强化集团客户风险管理。
•     3. 促进经营模式纵深发展。

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张雅庆

关键词: 系统性金融风险,生成,传导,模型

来源: 青海金融 2019年06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: 中国人民银行西宁中心支行

分类号: F832.33;F224

页码: 34-39

总页数: 6

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