基于动态D藤Copula的CoVaR度量

论文摘要

本文将传统CoVaR理论推广到高维情形,分别采用了两类动态D藤Copula模型,即随机自回归模型(SCAR)和广义自回归得分模型(GAS),对我国上证行业指数中五个典型行业指数间的风险溢出效应和上证金融系统的系统性风险进行了评估。研究结果表明:行业指数间的相关关系在股市动荡时期剧烈波动,整个样本期间的相关性水平较高,凸显了系统性风险;动态D藤Copula模型相较于静态模型,能更好地拟合行业指数间的相关关系。本文的研究为高维变量间系统性风险的度量提供了一个广义的框架;要防范我国的系统性风险,应加强对风险水平较高行业的监管,重视风险的传染效应。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘慧敏,付英姿,许东旭

关键词: 系统性风险,高维,函数对,动态藤

来源: 金融监管研究 2019年08期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,基础科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

单位: 昆明理工大学理学院

基金: 国家自然科学基金项目“含有缺失的散度偏大计数数据的有限混合建模研究”(11201200)和“具有复杂结构的几类计数数据模型的变量选择”(11561035)的资助

分类号: F832.51;F224.0

DOI: 10.13490/j.cnki.frr.2019.08.004

页码: 50-64

总页数: 15

文件大小: 1630K

下载量: 251

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