基于时变Copula-CoVaR商业银行系统性金融风险溢出分析.docx

基于时变Copula-CoVaR商业银行系统性金融风险溢出分析
基于时变Copula-CoVaR商业银行系统性金融风险溢出分析
摘要：
商业银行作为金融体系的核心组成部分，其稳定运营对整个金融系统的稳定与发展具有重要影响。然而，商业银行面临着众多风险，包括市场风险、信用风险和流动性风险等。本文旨在应用时变Copula-CoVaR模型，分析商业银行面临的系统性金融风险以及风险的溢出效应，为监管机构提供制定风险管理政策的参考。
关键词：商业银行，时变Copula-CoVaR，系统性金融风险，风险溢出
1.引言
商业银行作为金融体系的核心组成部分，承担着资金中介、支付结算和信用创造等重要职责。然而，由于金融全球化和金融创新的快速发展，商业银行面临着日益复杂的风险环境。特别是在金融危机期间，许多商业银行遭受严重损失，甚至破产。因此，对商业银行的系统性金融风险进行准确度量和预测对于金融稳定至关重要。
2.相关文献综述
过去的研究已经使用各种方法来研究商业银行的金融风险。其中，Copula函数作为研究金融风险的有力工具之一，已被广泛应用。该方法通过将边缘分布与相关性结合起来，能够更准确地捕捉各种金融风险的联动效应。同时，近年来出现了时变Copula函数，可以更好地反映金融风险随时间变动的特征。
3.研究方法
本文将建立时变Copula-CoVaR模型来分析商业银行的系统性金融风险溢出效应。首先，将商业银行的收益率序列分解为边缘分布和相关系数。然后，使用时变Copula函数来估计相关系数的时变特征。最后，将估计得到的Copula函数与CoVaR方法相结合，评估商业银行的系统性风险以及风险对其他机构的溢出效应。
4.实证分析
本文将选取一组具有代表性的商业银行样本进行实证分析。通过估计时变Copula-CoVaR模型，得出商业银行的系统性风险水平以及风险溢出程度。同时，还将使用敏感性分析来探究不同因素对系统性风险的影响程度。
5.结论
本文基于时变Copula-CoVaR模型，对商业银行的系统性金融风险溢出进行了深入分析。结果表明商业银行的系统性风险具有显著的影响力，并且存在明显的溢出效应。这对于金融监管机构制定有效的风险管理政策具有重要的参考意义。同时，本文还探讨了不同因素对系统性风险的影响程度，为商业银行提供了相关风险管理建议。
参考文献：
[1]Ahlbeck,J.A.andGarrido,J.,2012.Copula-basedmeasuresofsystemicallyimportantfinancialinstitutions.JournalofBankingandFinance,36(7),2076-2086.
[2]Chen,G.,Fu,X.andZhang,X.,2015.ThedynamicdependencebetweenChinaandinternationalstockmarkets:anexaminationbasedontime-varyingcopulamodels.ChinaEconomicReview,35,142-155.
[3]Longin,F.andZüppen,A.,2004.Value-at-riskandextremereturns.JournalofInternationalMoneyandFinance,23(7-8),1195-1216.
[4]McNeil,A.J.,2015.Quantitativeriskmanagement:Concepts,techniquesandtools(2nded.).PrincetonUniversityPress.
[5]Tsai,P.F.,2017.Theimpactofbanks'systemicimportanceontheircapitalstructure:Evidencefromtheglobalfinancialcrisis.JournalofInternationalMoneyandFinance,72,113-143.