基于我国银行业和证券业的CoVaR模型分析
基于CoVaR测度银行系统性风险
基于CoVaR测度银行系统性风险
CoVaR（Conditional Value at Risk）是一种用于测量银行系统性风险的方法。
它考虑到银行在金融危机时的互联关系和相互依赖性，从而评估它们对系统性风险的贡献。
该方法计算的是一个银行在某个信贷事件或市场风险事件发生时，可能会引起其他银行遭受损失的程度。
CoVaR主要通过以下步骤来计算银行系统性风险：
1.选择一个时间段和一个信贷或市场风险事件。
2.计算每个银行在该事件发生前期的风险暴露。
该期间的时长应足够长，使我们能够识别并评估银行的风险敏感性。
我们可以使用历史数据来计算这些参数，或者是使用经验数据。
3.评估每个银行可能遭受的损失，向下分解其价值损失量，即风险价值（VaR）。
计算CoVaR时，除了考虑该银行自身可能的损失外，还要考虑其他银行在该事件中遭受的损失。
4.确定所有银行的CoVaR，这意味着计算每个银行在其他银行遭受损失时可能会遭受的损失。
5.计算CoVaR与整个市场的VaR之间的比率。
该比率表明了银行的贡献度，即银行对整个系统性风险的贡献。
CoVaR计算方法的优点在于它不仅考虑银行自身的风险暴露，还考虑了它们在金融市场中的相互关系。
这样，我们可以更准确地评估银行的系统性风险贡献，并采取措施来减少风险。
此外，CoVaR方法还可以用于监测市场风险和金融系统稳定性。
通过计算各个银行的系统性风险，我们可以及时发现金融系统中的潜在风险，并采取适当的预防和干预措施，保障金融体系的稳定性。
基于CoVaR的我国银行业与保险业间风险溢出效应研究
基于CoVaR的我国银行业与保险业间风险溢出效应研究基于CoVaR的我国银行业与保险业间风险溢出效应研究摘要：本文利用CoVaR方法，研究我国银行业和保险业的风险溢出效应。
研究发现，两个行业之间存在显著的风险溢出效应，即银行业的风险传染会影响到保险业。
同时，两个行业内部的风险联系也较弱，在各自行业内部风险系统性风险的影响下，两个行业之间的关联比行业内部关联更为显著。
这一研究结果有助于我们更好地理解我国金融市场中银行和保险行业的风险联系，为风险管理和风险监管工作提供支持。
关键词：CoVaR，风险溢出，金融市场，银行业，保险业一、研究背景和意义金融市场中的各个行业之间存在着复杂的风险联系。
当一个行业的风险暴露增加时，它可能会对其他行业造成影响，这种影响被称为风险溢出效应。
研究金融市场中各个行业之间风险溢出效应的程度，有助于我们更好地理解金融市场中的风险联系，为风险管理和风险监管提供支持。
银行和保险是金融市场中两个最主要的行业，它们在经济中扮演着重要的角色。
银行业是信贷市场中的主要提供商，提供融资和各种金融服务。
保险业则帮助企业和个人在生活和工作中应对可能发生的风险，以及为重大灾难提供资金支持。
另外，银行和保险还会在投资市场中发挥作用，为投资者提供多元化的投资渠道。
然而，银行和保险两个行业的风险溢出效应，以及它们之间的联系情况，一直没有得到充分的研究。
本文利用CoVaR方法，研究我国银行和保险两个行业之间的风险溢出效应，以及行业内部的风险联系情况。
研究结果可以为金融市场的风险管理和风险监管提供有用的参考。
二、相关文献综述以CoVaR方法为基础进行银行和保险行业风险溢出效应的研究已经有许多研究成果，如Budrys S.，Etienne X.，Pirovano M.等人的相关研究。
以往研究主要聚焦于国外市场。
在国内，有相关的研究。
例如，李立宁等 (2019) 通过CoVaR方法研究了我国货币市场和证券市场之间的风险溢出效应，发现两个市场之间存在着显著的风险传染效应。
基于Copula-CoVaR模型的我国商业银行系统性风险溢出效应研究
基于Copula-CoVaR模型的我国商业银行系统性风险溢出效应研究基于Copula-CoVaR模型的我国商业银行系统性风险溢出效应研究摘要：随着金融市场的不断发展与完善，商业银行作为金融体系中的核心组成部分，其风险溢出效应越来越受到关注。
本文基于Copula-CoVaR模型，旨在研究我国商业银行系统性风险溢出效应，并对其影响因素进行分析。
研究结果表明，我国商业银行系统性风险存在溢出效应，且溢出效应具有时间相关性。
在影响因素方面，宏观经济因素、银行业特定因素以及市场风险因素均对商业银行系统性风险的溢出效应产生明显影响。
本研究对于商业银行稳定金融市场、控制系统性风险具有重要意义。
关键词：商业银行、系统性风险、溢出效应、Copula-CoVaR模型1. 引言随着金融市场的发展与完善，商业银行作为金融体系中的重要角色，其风险溢出效应越来越受到学术界和监管机构的关注。
系统性风险溢出效应指的是一家银行的风险扩散到其他银行或整个金融体系中的现象。
商业银行的系统性风险溢出效应对金融市场的稳定产生重要影响，因此研究商业银行系统性风险溢出效应具有重要意义。
2. Copula-CoVaR模型的理论基础Copula是一种用于建模多维随机变量的方法，它能够从边际分布中独立地捕捉变量间的依赖关系。
CoVaR模型是一种用于测量系统性风险的方法，它能够衡量一个特定银行的风险对整个金融体系的影响程度。
通过结合Copula和CoVaR模型，可以更准确地测量商业银行系统性风险溢出效应。
3. 数据与方法本研究选取了我国十家重要商业银行的日度股票收益率数据进行分析，并计算了每一家银行的CoVaR值。
采用Copula函数对各家银行的CoVaR值进行联合建模，从而研究其系统性风险溢出效应。
4. 研究结果与分析通过对研究数据的分析，发现我国商业银行的系统性风险存在溢出效应。
具体而言，当某一家银行的系统性风险上升时，其他银行的系统性风险也会相应上升，呈现出扩散效应。
基于CoVaR测度银行系统性风险
1. 引言
1.1 介绍
银行作为金融体系中的重要组成部分，承担着重要的信贷 intermediation 功能。随着金融市场的不断发展和全球化，银行系统性风险的问题愈发凸显，对金融稳定性造成了巨大的挑战。在此背景下，对银行系统性风险进行准确测度和监测显得尤为重要。
CoVaR是一种用于衡量金融机构系统性风险敞口的方法，其来源于VaR（Value at Risk）概念。CoVaR通过度量一个金融机构在市场压力下对整个金融体系的贡献，能够更全面地反映其对系统性风险的暴露程度。在银行系统风险监测和管理中，CoVaR方法逐渐成为重要的工具之一。
CoVaR测度也容易受到数据异常值的影响，当有异常值存在时，CoVaR测度可能会被扭曲，从而影响对银行系统性风险的估计。在应用CoVaR测度时，需要对数据质量进行严格把控，并结合其他风险测度方法进行综合分析，以提高风险估计的准确性和稳健性。
3. 结论
3.1 研究总结
本文主要对基于CoVaR测度银行系统性风险进行了探讨。在本文中，我们首先介绍了CoVaR测度方法的基本概念和原理，然后分析了银行系统性风险的特点及CoVaR在银行系统性风险中的应用。接着，我们讨论了CoVaR测度的优势和局限性。
4. 银行系统性风险具有系统性风险溢价。由于银行系统性风险的特殊性，市场会对银行系统性风险进行定价，形成系统性风险溢价，从而影响整个金融市场的稳定性。
银行系统性风险具有传染性、不可预测性、跨国性和系统性风险ห้องสมุดไป่ตู้价等特点，这些特点使其对整个金融体系的稳定性和可持续发展产生深远影响。对银行系统性风险进行有效监测和管理显得尤为重要。
2.4 CoVaR测度的优势
1. 敏感度：CoVaR测度能够捕捉到不同金融机构之间的关联性，反映出系统性风险的传播路径。通过分析各家银行的风险敞口，可以更准确地衡量整个银行系统的风险水平。
银行系统性风险度量基于动态CoVaR方法的分析
通过假设检验结果发现，采用动态 CoVaR方法测量银行系统性风险更加准确。 特别是在金融危机期间，动态 CoVaR方法的预测精度更高。此外，通过比较静态 CoVaR方法和动态 CoVaR方法的结果发现，动态 CoVaR方法能够更加准确地反映 银行间相互依存关系的动态变化。
讨论
本研究发现，我国银行的 CoVaR值存在较大差异，这可能与不同类型银行的 业务规模、风险管理能力等因素有关。此外，银行间相互依存关系呈现出明显的 时变特征，这可能与不同时期金融市场的环境、政策等因素有关。
总之，银行系统性风险度量是一个复杂而重要的领域，需要不断地研究和探 索更为有效的度量方法和技术。通过加强监管和风险防范，以促进金融市场的稳 定和可持续发展。
参考内容
随着全球金融市场的不断发展，银行系统性风险成为一个日益重要的问题。 为了有效地管理和控制这种风险，许多金融机构开始采用各种定量分析方法。其 中，动态CoVaR方法是一种相对较新的技术，它可以用来衡量银行系统性风险的 大小。本次演示将介绍动态CoVaR方法的原理及其在银行系统性风险度量中的应 用。
在进行银行系统性风险度量时，需要选择合适的指标来衡量风险大小。结合 实际情况，我们提出以下策略：
1、构建指标体系：在选择风险度量指标时，需要考虑多个方面，包括财务 指标、市场指标、信用指标等。这些指标可以反映银行机构在不同方面的风险状 况，形成一个完善的指标体系。
2、选择合适的度量方法：对于每个指标，需要选择合适的度量方法来计算 其数值。这可以根据具体指标的特点和数据类型进行选择，例如采用统计方法、 机器学习方法等。
实验结果表明，动态CoVaR方法能够更加准确地度量银行系统性风险。与传 统CoVaR方法相比，动态CoVaR方法考虑了时间变化和宏观经济因素的影响，能够 更加真实地反映不同银行机构之间的相互影响。同时，实验结果还显示，GDP增 长率和物价指数等宏观经济变量对银行系统性风险具有显著影响。
我国上市商业银行风险溢出效应的测度及分析研究——基于CoVar模型的分析
其 中， 中位数 可 以表示 为 ｑ Ｏ ５ ， 于 Ｙ（ Ｙ ， ， （． ） 对 ｙ ， 。 … Ｙ ）的一 组 随机样 本 ， 本 均值 回归 是使 误 差 平 样
第 ２期
李 玉 贤 ： 国上 市 商 业 银 行 风 险溢 出效 应 的测 度 及 分 析研 究 — — 于 Ｃ Ｖ ｒ 型 的分 析 我 ｏ ａ模
中 图法分 类号 ：８０ ３ Ｆ ３ ．
文 献 标 识 码 ：Ａ
０ 引 言
金 融危机 的 出现往 往是 由单 一金 融机 构或 经济 体 的风 险引 发进 而 影 响整 个金 融 系 统 而爆 发 的． 随着
经济 全球 化 的加快 ， 各金 融机 构 和经济 体之 间 的联系 更为 紧密 ，０ ７年爆 发 的次 贷危 机 和 ２ １ ２０ ０ １年 以来爆 发 的欧 债危机 ， 是 由单 一 金融机 构 或经济 体 引发 的金融 市场 风 险迅速 扩散 到其他 国家 和地 区 ， 都 最终 导致
的异方差 ， 会导致 普通 最小二 乘法 的失效 ． 这 同时 ， 普通 最小二 乘法 只描述 了总体 的平 均信 息 ， 能充 分体 不 现 因变 量分布 各部 分 的信 息． 了弥补 传 统 线性 回归 方 法 的不 足 ， ｅ ｋ ｒ和 Ｂ ｓｅｔ １ ７ ） 先提 出 了 为 Ｋｏ ｎ ｅ ａ ｓｔ（ ９ ８ 首 分 位数 回归 的思想 ， 分位 数 回归 根据 因变量 的条 件分位 数对 自变量 进行 回归 ， 以得 到所 有分位 数下 的回 可 归模 型Ｅ ． ６ 因此 ， ］ 分位 数 回归能 够更全 面反 映部分 因变量 受 自变量 的影响情 况．
２１ ０ ２年 ４月
文 章 编 号 ：０ ０ ５ １ （ｏ ２ ｏ 一 ｌ ５０ １ ０ ８ １ ２ １ ） ２Ｏ １ ７
基于CoVaR模型的我国上市银行系统性风险度量
基于CoVaR模型的我国上市银行系统性风险度量张路;张溪婷【摘要】如今,经济全球化已成为世界经济发展的大趋势,世界各国的金融体系联系愈发紧密.因此,金融危机的爆发也将牵扯到更多的国家.为了防范系统性风险,维护我国银行体系的稳定,研究银行系统性风险的度量方法就非常有必要.本文首先对系统性风险进行了界定,然后简要介绍了基于分位数回归法的CoVaR模型,最后采用该模型对中国十六家上市银行日收益率数据进行了实证分析,度量了各个银行的系统性风险,并根据实证结果为银行体系的监管提出了政策建议.【期刊名称】《统计与管理》【年(卷),期】2017(000)011【总页数】5页(P66-70)【关键词】系统性风险;CoVaR模型;分位数回归法【作者】张路;张溪婷【作者单位】对外经济贸易大学金融学院;对外经济贸易大学国际商学院【正文语种】中文1.1 研究背景和意义随着全球化的加快，世界各国的经济联系越来越紧密，如果一国金融领域所有的或大部分的金融指标的急剧恶化，将会影响相关国家或地区乃至全世界经济的稳定与发展，始于2007年的次贷危机和始于2009年的欧债危机即是如此。
2007年，美国次贷危机爆发，投资者开始对按揭证券的价值失去信心，引发流动性危机。
即使多国中央银行多次将巨额资金注入到金融市场，也不能阻止这场金融危机的爆发。
直到2008年9月9日，这场金融危机进入失控阶段，很多规模很大的金融机构倒闭或者被政府所接管，次贷危机已演变成了全面的金融危机，并蔓延到整个世界，最终导致了全球金融危机。
它极大程度地冲击和破坏了国际金融秩序，强烈的信贷紧缩效应在金融市场中显现出来，国际金融体系长时间积累下来的系统性风险暴露无遗。
2009年，次贷危机余波未尽，希腊主权债务问题凸显，2010年3月进一步发酵，开始向“欧洲五国”（葡萄牙、意大利、爱尔兰、希腊、西班牙）蔓延。
美国三大评级机构却是火上浇油，接连将西班牙等债务国的信用评级下调。
我国股票市场和债券市场收益率的相关性和联动性研究——基于时变Copula和VAR模型
我国股票市场和债券市场收益率的相关性和联动性研究——基于时变Copula和VAR模型我国股票市场和债券市场收益率的相关性和联动性研究——基于时变Copula和VAR模型摘要：股票市场和债券市场是我国金融市场的两大核心组成部分，它们之间的相关性和联动性对于投资者、市场监管部门以及投资策略制定者来说具有重要意义。
本文基于时变Copula和VAR模型，通过对我国股票市场和债券市场的收益率进行研究，并利用相关性和联动性指标对其进行衡量，旨在深入分析两市场之间的关系，并探讨可能的影响因素。
1. 引言股票市场和债券市场在我国经济中的地位日益重要，股票市场代表了一国经济的活力和潜力，债券市场则反映了一国经济的稳定性和成熟度。
因此，研究两市场之间的相关性和联动性，有助于深化对我国金融市场的认识，为投资者提供更准确的决策依据。
2. 文献综述过去的研究对于股票市场和债券市场的相关性和联动性已有一定的探索。
研究表明，股票市场和债券市场之间存在着显著的相关性，但该相关性在不同时间段和市场条件下可能存在变化，因此需要考虑时变性的影响，并采用合适的模型进行研究。
3. 数据与方法本文选取我国A股市场和债券市场的日频收益率数据，在时间跨度上覆盖2005年至2020年的样本期。
首先，利用时变Copula模型对两市场的收益率进行建模，得到相关性和联动性指标。
然后，利用VAR模型对两市场之间的引导关系进行分析，以了解其动态变化的特征。
4. 结果分析4.1 相关性研究时变Copula模型的分析结果显示，在整个样本期内，股票市场和债券市场的收益率呈现出正相关的趋势，相关系数稳定在0.2左右。
虽然相关性较弱，但也说明两市场之间的联系不可忽视。
进一步的分析发现，相关性在不同市场条件下可能存在显著的变化，这与市场环境和宏观经济波动有关。
4.2 联动性研究利用VAR模型对两市场之间的引导关系进行分析，研究发现债券市场对股票市场的联动关系较为显著，而股票市场对债券市场的影响相对较小。
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关键词：
金融风险
溢出效应
CoVaR 模型
i
Abstract
Study problem of financial risk has been a hot issue ， however ， risk measurement technology ,as the key part of studying financial risk, is primarily around the risk of individual financial institutions or markets and relatively backward. At present, with t he trend of financial markets integration, China’s the financial institutions or markets are gradually from separate operation to mixed operation. In this case, a single or part of the financial institutions in risk could quickly spread to the whole financial market through various channels. That is to say, systemic risk could be caused by risk spillover effect. banking and securities is one of the most common mixed operation, which plays an important role in the national economy, and research the relationship between the two risk is of great significance. VaR model, which is widely used, has played an important role in measuring financial risk, but it does not capture the systemic risk. The newly developed CoVaR model is better to overcome the defects. CoVaR, considering the risk of financial institutions on the whole system ,is a more effective method that measuring the crisis faced by the agency itself. It is also advantageous for the financial regulators to monitor the changes of risk timely. The research on spillover of financial risk is essential to financial institutions, financial markets and financial regulator. This paper elaborates the research situation on financial risk, clarifying the development of it, establishing the basis of this paper. And then follows the procedure from general to specific one, on the basis of discussing the theoretical of the financial risk, studies the risk of banking and securities and the spillover risk between them specifically. In the empirical part, it estimates the value of the risk and the spillover effect, This study shows the advantage the CoVaR model than VaR model in estimating risk of financial institutions facing. There is a positive two-way risk spillovers between banking and securities, however, the impact between them are asymmetry. Banking spillover effects on the securities is far stronger than the risk of the securities. Also find the banking spillover enhances with quantile decreasing. Lastly, is the conclusion and policy recommendations and relevant regulatory departments should strengthen the prudential supervision of financial institutions.
学位论文作者签名：
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山东财经大学学位论文使用授权声明
本人完全同意山东财经大学有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷 版和电子版） ，使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关 部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许 学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。 保密学位论文在解密后的使用授权同上。
中图分类号： 学科分类号：
密级：公 开 论 文 编 号 ：JJ20100101
硕 士 学 位 论 文
金融风险溢出效应研究——基于我国 银行业和证券业的 CoVaR 模型分析
作者姓名：丛盼盼 学科专业：政治经济学 指导教师：姜绍华、马静玉（教授） 培养院系：经济学院
二○一三年三月二十日
A CoVaR Research on Spillover of Financial Risk： Take Banking and Securities of China for Example
中图分类号： 学科分类号：
密级：公 开 论 文 编 号 ：JJ20100101
硕
士
学
位
论
文
金融风险溢出效应研究——基于我国 银行业和证券业的 CoVaR 模型分析
作 者 姓 名： 丛盼盼 指导教师姓名：姜 研 称：教 授 究 方 向：经济增长理论与实践
A Dissertation Submitted for the Degree of Master
Candidate：Cong Panpan
Supervisor：Prof. Jang Shaohua and Ma Jingyu
School of Economics Shandong University of Finance and Economics
学 习 时 间： 自 2010 年 9 月 1 日 起至 2013 年 6 月 30 日 止 学位授予单位： 山东财经大学 学位授予日期： 2013 年 6 月
山东财经大学学位论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行研究工作及取得的 研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得山东财经大学或其它教育机 构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名：
日期：
年
月
日
指导教师签名： 姜 绍 华
日期： 2013 年 5
月 23
日
摘要
对金融风险的研究一直以来都是研究的热点问题， 但是作为金融风险研究关 键的金融风险测量方法多停留在对单个金融机构或市场的风险测量上。现阶段， 我国金融市场中各机构之间的联系也逐渐紧密， 金融业逐渐由分业经营走向混业 经营。 在这种情况下， 金融市场中单一或部分金融机构发生的风险损失事件往往 会通过各种渠道迅速扩散到整个的金融市场，通过风险溢出效应引发系统性风 险。最常见的混业经营——银行业与证券业，两者在国民经济中具有重要地位， 研究两者风险之间的关系具有重要的现实意义。 本文阐述了金融风险理论的研究现状，梳理了金融风险理论的发展脉络，确 立了研究的基点； 然后遵循由一般到特殊的逻辑关系，在论述了金融风险及溢出 效应的相关理论的基础上， 具体研究了作为金融业重要组成部分的银行业和证券 业的风险以及它们之间的风险溢出效应。在理论分析的基础上，运用 CoVaR 模型 测算了银行业和证券业的风险及溢出效应， 研究显示 CoVaR 模型比 VaR 模型在测 算风险方面更具优势，能更加全面的反映金融机构所面临的的风险。具体来说， 银行业与证券业之间存在正的双向风险溢出效应， 但影响程度具有不对称性，银 行业对证券业的风险溢出效应要远远大于证券业对银行业的风险溢出效应， 并且 随着分位数的递减风险溢出效应增强。因此，在金融融合过程中为减少金融风险 的溢出效应需加强审慎监管，注意防范系统性风险。
第 3 章 金融风险及溢出效应理论分析 ............................................................... 11