基于gas-混合copula模型的不同行业系统性风险研究

ofgovernmentinterventiononhigh-qualityeconomicdevelopmentfromthenationalandregionallevels.
Theresultsshow thatthe high-quality economic developmentin the central and western regionsis negativelycorelated.Chinesegovernmenthasintervenedtopromotehigh-qualityeconomicdevelopment，
“乌龙指$2015年股灾以及2016年熔断风波等金
融系统性风险事件接二连三发生。虽然这些金融风 险事件尚未引起中国金融市场的剧烈波动，但充分 反映出系统性风险度量的缺失，也再次说明对系统 性风险准确、及时度量的迫切性、必要性和重要性。
国内外学者对有关系统性风险度量的问题展开 了一定研究，并提出若干度量系统性风险的方法。
蒋坤良，男，四川仪陇人，博士生,研究方向:金融工程与风险管理； 周学伟，男，河南济源人，硕士生,研究方向:金融风险管理。
Research on the Impact of Government Intervention on China's High-quality Economic Development:
一种流行的系统性风险衡量方法是SRISK*1-2+( SRISK是机构规模、机构杠杆率和机构风险的函
数,其被用来判断机构的系统重要性 。另夕卜，
CoVaR也是一种常用的系统性风险估计方法。 CoVaR通过分位数回归度量个体公司对系统性风 险贡献的估计*—5+。并且，可通过计算MES来衡量
单个机构对整个系统的风险贡献，并通过可加性衡
摘要:金融危机后,对系统性风险的度量、预测和监管受到理论界和实践界的广泛关注。基于2012—
2018年沪深300成分股36家上市公司的数据,构建广义自回归得分(GAS)—混合Copula模型度量其边际期
望损失(MES),分析行业系统性风险贡献。研究表明：除金融业个股，其他行业个股与市场的下尾相依性大
第35卷第5期 Vol. 35 No. 5
【统计应用研究】
统计与信息论坛
Statistics&InformationForum
2020年5月 May, 2020
基于GAS-混合Copula模型的不同行业 系统性风险研究
宋加山1,蒋坤良2,周学伟1
(1.西南科技大学经济管理学院，四川绵阳621010； 2.中国科学技术大学管理学院，安徽合肥230026)
量整体系统性风险*—9+。此外,通过对Copula的应 用，也可较好分析系统性风险口0+。目前国内外学者
大多仅针对单个机构或单个行业与市场的风险研 究，对不同行业系统性金融风险的研究亟待补充。 与此同时，目前度量系统性金融风险的研究方法也 主要针对美国这类的西方发达国家，而对于以中国 为代表的新兴市场国家,现有的文献较少涉及。
ernmentinterventionintheeasternandcentralregions nhibitsthehigh-qualityeconomicdevelopmentofneighboringregions ，whilegovernmentinterventionin
thenortheasternregionspromotethehigh-qualityeconomicdevelopment. Key words: government intervention； high-quality economic development； T0PSIS method; spatial
一、引言
2008年的金融危机为全球金融市场留下了深
Байду номын сангаас
刻教训，各国金融市场参与者、监管层充分认识到只 对单个公司的微观审慎监管，可能导致系统性风险
度量不准确与不及时。因此，各国监管层、学术界一
收稿日期"019 —09 —24；修复日期"020 —01 —10 作者简介:宋加山，男，四川内江人，博士，教授，硕士生导师，研究方向:科技金融、金融风险管理;
于上尾;个股系统性风险贡献取决于其所属行业，同行业个股系统性风险贡献度相近;银行业系统性风险贡
献最小，券商和房地产行业风险贡献最大;市场下跌期，金融业个股MES值波动小于其他行业。
关键词:GAS模型;混合Copula；系统性风险;边际期望损失;尾部相依
中图分类号：F830.91
文献标志码：A
文章编号：1007 —3116(2020)05 —0052 —09
Spatial Econometric Model Based on Panel Data
WANG Gui-meia, ZHAO Xi-canga, LUO Yu-senb
(a. School of Finance and Economics； b. School of Management,Jiangsu University,Zherjiang 212013,China)
Abstract： Based on the panel data of 30 provinces and cities in China from 2007 to 2017, T0PSIS
methodisusedtomeasureandcomparethehigh-qualityeconomicdevelopmentindexofeachprovinceand city. Meanwhile? a spatial measurement model is constructed to empirically analyze the influence mechanism
econometric
(责任编辑:于思琦)
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宋加山，蒋坤良,周学伟:基于GAS-混合Copula模型的不同行业系统性风险研究
致认为必须加强系统性风险度量的研究与探索，防 止因某个不确定因素造成市场波动，危及金融市场 及金融体系安全。近年来，随着中国金融市场进一 步扩大开放,系统性风险问题也逐步凸显，“钱荒”、