基于CoVaR方法测度我国证券业系统性风险的任务书.docx

基于CoVaR方法测度我国证券业系统性风险的任务书
任务书
背景
随着全球经济的不断发展，金融市场特别是证券市场的重要性越来越受到重视。然而，证券市场的风险也是无所不在的，而系统性风险更是让市场参与者们感到恐惧的问题。近年来，随着国际金融风险的不断增加，金融监管部门开始重视对系统性风险的评估和监控。而CoVaR方法提供了一种全新的方法，可以对金融市场的系统性风险进行有效的测度，因此在国内外得到了广泛的研究和应用。本研究旨在使用CoVaR方法对我国证券业系统性风险进行评估和监测，为我国证券市场的稳定健康发展提供科学依据和战略思路。
目的
本研究旨在使用CoVaR方法，通过统计量的计算和回归模型的建立，对我国证券业系统性风险进行测度和分析，包括以下几个方面：
1.收集关于我国证券市场的大量数据，包括股票市场、债券市场、期货市场等各个分市场的数据，对数据进行预处理和清洗，并将其转化成针对不同市场的回归变量。
2.通过CoVaR方法计算出各个市场的条件价值风险，得出各个市场之间的系统性风险联系。
3.根据所得到的系统性风险联系，计算反映系统性风险影响的CoVaR指标，并对其进行解释和分析。
4.对各个市场的最大CoVaR值进行排序，得到系统性风险对各个市场的贡献情况，并针对各个市场的风险贡献率进行讨论和分析。
5.对所得出的结论进行总结和对比，并提出相应的政策建议，以提高我国证券市场的稳定性和健康性，为行业未来的发展提供指导。
研究方法
本研究将使用CoVaR方法进行证券业系统性风险测度，具体分为以下几个步骤：
1.数据准备：收集我国证券市场数据包括各个市场的股票数据、债券数据、期货数据等，对数据进行筛选、预处理和清洗，将其转化成针对不同市场的回归变量。另外，还需收集各个市场之间的关联数据，包括交易量、套期保值等。
2.模型建立：基于CoVaR方法，利用回归模型计算出各个市场的条件价值风险，并得出各个市场之间的系统性风险联系。回归模型中还需要考虑其他影响因素，如市场信心水平、市场羊群效应等。
3.结果展示：根据所得到的系统性风险联系，计算反映系统性风险影响的CoVaR指标，并对其进行解释和分析。在结果展示中，还需对各个市场的最大CoVaR值进行排序，得到系统性风险对各个市场的贡献情况，并针对各个市场的风险贡献率进行讨论和分析。
4.结论总结：对所得出的结论进行总结和对比，提出相应的政策建议，以提高我国证券市场的稳定性和健康性。
研究意义
本研究将基于CoVaR方法，对我国证券业系统性风险进行测度，并提出相应的政策建议，具有以下几个意义：
1.提高了我国证券业系统性风险测度和评估的科学性和实用性，为政府和监管部门提供了有力的工具和方法，以归纳市场的风险情况，做出相应的决策。
2.扩展了CoVaR方法的应用领域，将其应用到我国证券市场，促进了相关理论的研究和实践的推广。
3.对证券市场的投资者、企业和股东等利益相关者产生积极影响，帮助他们更好地理解和评估系统性风险，降低对市场的不确定性和风险。
4.为我国证券市场的稳定健康发展提供了科学依据和战略思路，为中国经济的持续增长提供更加坚实的基础。