基于COVAR的系统性风险度量与监测体系构建初探.docx
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基于COVAR的系统性风险度量与监测体系构建初探随着市场经济的全球化和金融市场的快速发展,投资风险已成为关注的焦点之一。在投资风险管理中,风险度量是一个重要的组成部分。对于特定证券的风险度量,人们往往使用方差或标准差等指标。但是,对于整个资本市场,这种指标可能无法捕捉市场银行风险,因为它们忽略了资本市场的相互关系。为此,市场风险度量越来越受到了市场从业人员的重视。本文的主要目的是提出一种基于COVAR的系统性风险度量和监测体系。我们从以下几个方面来探讨这一主题:一、什么是系统性风险?系统性风险是指市场风险
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银行系统性风险度量——基于动态CoVaR方法的分析摘要:本文采用动态条件分位数(CoVaR)方法,旨在研究银行系统性风险的度量。据此,我们构建了银行系统性风险度量模型,运用该模型评估10家被列为全球系统性重要银行的银行在过去一年中承担的系统性风险程度。我们的结果表明,在这10家银行中,HSBC承担了最多的系统性风险,JPMorganChase次之,而MitsubishiUFJFinancialGroup承担的系统性风险最小。第一部分:绪论随着全球经济的快速发展,银行作为金融市场的重要组成部分,所承受的系统
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基于Copula-CoVaR的中国社保重仓股系统性市场风险度量摘要:本文基于Copula-CoVaR模型,从中国新型冠状病毒疫情爆发前后的不同时间段抽取了中国A股市场中五家社保基金的重仓股进行研究。通过构建多元GARCH模型来计算出各个股票收益率变化的协方差矩阵,并采用Copula函数来建立系统风险模型。本文的主要研究发现是在多个时间段内,中国社保基金重仓股的市场风险呈现出一定的系统性,即各重仓股的风险互相关联。同时,本文还发现了一个比较突出的重仓股,即通信行业的中兴通讯股份有限公司,其与其他重仓股之间的