基于贝叶斯极端分位回归模型的金融行业风险溢出效应研究

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1、学校代号10532学号S151401231分类号密级硕士学位论文基于贝叶斯极端分位回归模型的金融行业风险溢出效应研究学位申请人姓名王春晗培养单位工商管理学院导师姓名及职称朱慧明教授学科专业管理科学与工程研究方向金融工程与风险管理论文提交日期2018年4月26日学校代号：10532学号：S151401231密级：湖南大学硕士学位论文基于贝叶斯极端分位回归模型的金融行业风险溢出效应研究学位申请人姓名：王春晗导师姓名及职称：朱慧明教授培养单位：工商管理学院专业名称：管理科学与工程论文提交日期：2018年4

2、月26日论文答辩日期：2018年5月30日答辩委员会主席：张跃军教授ResearchonRiskSpilloverEffectsofChinaFinancialIndustries：EvidencefromBayesianextremequantileregressionmodelbyWangChunhanB.E.(HunanUniversity)2015AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMaste

3、rofManagementinManagementScienceandEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorZHUHuimingMay,2018硕士学位论文摘要近年来，在经济增速放缓的大背景下，部分传统产能过剩行业的利润率下滑，资金周转放慢，银行不良贷款占比明显上升，债券市场违约事件时有发生，来自实体企业的违约风险不断传导到金融体系中，进而引发金融风险事件。当前，防范系统性金融风险俨然已经成为中国金融市场发

4、展及监管最核心的主题。自2016年开始，中共中央政治局会议多次提到要抑制资产泡沫和防范金融风险。论文利用贝叶斯极端分位数回归模型，主要研究金融行业风险的溢出效应，分析金融子行业与金融系统的风险溢出以及金融子行业间的风险溢出。论文遵循从相关理论分析到模型构建，再将构建的模型运用到实证研究中的研究思路。首先，相关理论主要分为两个方面：金融行业风险的来源，与影子银行相关业务角度探寻金融行业风险溢出路径。然后，构建贝叶斯极端分位数回归模型。在贝叶斯理论框架下，设置先验分布，得出后验分布函数，结合分位数回归模

5、型。最后，选取中证内地金融指数成分股作为研究对象为研究对象，加入股票市场波动，股票市场收益，流动性利差，短期国债收益率变化，期限利差，五个宏观状态变量来提高度量风险溢出效应的精确度，分析金融行业风险溢出效应。实证结果表明：总体来看银行业VaR整体低于影子银行，说明银行业经营稳健风险较低，比较ΔCoVaR可以发现，银行业对金融系统的风险溢出比影子银行更大，当金融系统发生极端风险时，银行业整体受到的系统极端风险溢出比影子银行所受到的系统极端风险溢出要弱，系数的大小反映了机构风险与系统性风险的相依程度。

6、大部分机构的系数为正值，说明银行业，证券业，保险业，信托业的风险变化一致，即个体机构风险加大会导致系统性风险加剧。银行业比其他金融行业具有更强的风险相依程度，各金融行业都会溢出风险，不同金融风险溢出效应具有异质性，银行体系的国有银行→股份银行→城商银行→股份银行风险溢出路径关联性最强。各子市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性。关键词：金融行业风险；溢出效应；影子银行；CoVaR；贝叶斯极端分位模型II硕士学位论文AbstractInrecentyears,inthecontextoftheslow

7、downineconomicgrowth,theprofitrateofsometraditionalovercapacityindustrieshasfallen,theturnoveroffundshasslowed,theratioofnon-performingloanstothebankhasrisenobviously,thedefaulteventinthebondmarketoccurs,theriskofdefaultfromtheentityenterprisesiscontin

8、uouslytransmittedtothefinancialsystem,andthenthefinancialriskeventsaretriggered..Atpresent,preventingsystemicfinancialriskshasbecomethecorethemeofChina'sfinancialmarketdevelopmentandregulation.Since2016,thePoliticalBureauoftheCPCCentral