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时间:2019-03-16
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1、''产'--‘二-一...’'■■‘‘:,雜密鉱''JUDC-:占^‘--■一^^巧女#後讼乂论文題目:不同规樓商业银巧间的风险传染巧应研究专业名称;金融研巧方向:金顆与区域发展学生巧名:崔微徹学号;20131202121025导师姓名;赵子據导师职称;整援定稿时间;之016年6月中国?贵巧贵州财经大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注
2、明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贵献的个人和集体,巧邑在文中明确方式标明。因本学位论文引起的法律结果完全由本人承担。特此声明学位论文作者签名;>/任斜川学位论文版权使用授权书本学位论文成果归贵州财经学院所有。本作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,学校有权保留送交论文的复印件和磁盘,-允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可W将学位论文的全部或部口内容编入有关数据库进行检索,可W采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文,同意学校将本人的学位论文
3、提交清华大学中国学术期刊(光播盘版)电子杂志社全文出版和编入CNKI《中国知识密资后源总库》,传学位论文的全部或部分内容。(保密的学位论文在解使用本授权书)^/学位论文作者签名:/^,指导教师签字;巧^^ij^签^^^字日期;^年日签字日觀}^>年月日/居各谷摘要自美国次贷危机之后,我国经济增速上下波动,逐步趋于中高速发展水平。2011年后宏观经济紧缩,名义投资增长率从30%以上跌落到截止2015年6月份的10%左右,同时商业银行不良贷款逐步攀升。随着我国经济结构逐步转型,商业银行之间业务交织关系更加复杂,收入结构呈现多元化发展,其内
4、部风险演变机制也悄然发生改变。本文按照商业银行规模大小选取5家银行作为研究样本,并以2010年中期为界将样本时区分为第一、二两个时期,研究不同规模商业银行间的风险传染效应。首先基于样本银行日收益率序列构建VAR模型,通过格兰杰因果关系检验得出,第一时期样本银行之间风险传染关系比第二时期更加密集,第一时期多数样本银行之间呈现显著的双向传染关系,并且工商银行和中国银行处于风险传染过程的中心地位;考虑样本银行之间的当期结构关系,通过构建SVAR模型进行方差分解,研究每个结构冲击对样本银行收益率变动的贡献度,结果显示系统重要性银行对区域性银行贡献度较低,而区域性银行对系
5、统重要性银行贡献值相对较大,区域性银行中北京银行的影响范围和效果大于宁波银行。为了进一步研究样本银行间的非线性风险关系,本文分别针对样本银行的日收益率和时变VaR序列构建Copula函数,得出同等规模样本银行间的风险传染效应更加明显。基于样本银行收益率序列建立Gumbel和ClaytonCopula函数研究其上下尾部相依性,得出第一时期收益率序列的尾部相依性均大于第二时期;为研究发生极值损失时不同规模银行间的风险传染效应,根据样本银行收益率序列下尾极值分布生成GARCH-VaR序列,基于时变VaR序列研究Clayton下尾相依性关系得出,时变VaR序列第二时期的
6、下尾相依性明显大于第一时期,说明经济增速放缓后样本银行出现极值损失时的联系更加紧密。通过对收益率序列和极值损失序列尾部相依性的分析,发现样本银行面临损失时联系更加紧密,风险传染效应更加明显。通过构建SVAR模型和Copula函数得出如下结论:(1)基于银行收益率序列构建SVAR模型并进行Granger因果关系检验得出,系统重要性银行处于风险传染的核心位置,是商业银行风险传染的纽带,并且第一时期的纽带作用强于第二时期;基于SVAR模型进行方差分解可得,系统重要性银行受到区域性银行冲击效果相对强烈,反之,冲击效果较弱。(2)基于银行收益率序列构建Copula函数进行
7、尾部相依性分析得出,第一时期风险传染效应强于第二时期,而基于极值损失分布序列构建Copula函数进行尾部分析得出,第二时期不同规模商业银行间风险传染效应强于第一时期,即从收益角度看,商业银行第一时期传染关系更强,而从损失角度看则第二时期更强。随着我国经济增速放缓,经济发展逐渐步I入新常态背景下,经济发展中存在的问题和冲突逐渐暴露,阻碍经济发展的因素更加复杂,不同规模商业银行风险损失序列之间相互传染效应逐步增强。此外,无论从银行收益率视角还是时变VaR视角,基于Copula尾部相依性分析均得出,同等规模商业银行之间风险传染效应更加显著。关键字:商业银行风险传染SV
8、AR模型Copula尾部
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