基于GARCH-Copula-CoVaR模型的风险溢出测度研究
第7章 我国商业银行风险溢出效应的度量—基于GARCH-CoVaR模型
目录第7章我国商业银行风险溢出效应的度量——基于GARCH-CoVaR模型 (1)7.1 引言 (1)7.1.1 研究问题的提出 (1)7.1.2 文献综述及研究新意与贡献 (1)7.2 理论分析与研究思路 (3)7.2.1风险溢出效应及其度量指标 (3)7.2.2 GARCH模型 (4)7.2.3 GARCH-CoVaR模型的基本原理与计算方法 (8)7.3实证研究的结果及其分析 (10)7.3.1 样本选择与数据收集 (10)7.3.2 描述性统计与模型的识别检验 (10)7.3.3 各银行风险溢出值的计算结果 (12)7.4 结论 (14)7.5 GARCH-CoVaR模型的EViews软件操作指导 (15)实验7 中国工商银行风险溢出效应的度量——基于GARCH-CoVaR模型 (15)7.5.1 实验目的 (15)7.5.2 实验原理 (15)7.5.3 实验数据 (15)7.5.4 实验内容 (15)7.5.5 操作步骤与结果 (16)7.6 上机练习 (25)第7章我国商业银行风险溢出效应的度量——基于GARCH-CoVaR模型叶乔冰17.1 引言7.1.1 研究问题的提出银行风险溢出效应，就是指在一个银行出现风险时，往往会传染至其他银行，乃至整个银行系统，从而引发“多米诺骨牌效应”，给整个银行系统带来巨大的损失。
2007年爆发的全球金融危机再次引发了全世界对金融风险管理与监管方面问题的关注，尤其是对于系统性风险的宏观审慎监管。
长期以来，未实现对系统性风险的有效度量是宏观审慎监管缺失的重要表现之一。
系统性风险的传染问题是一直存在而又被忽略的能够给银行乃至整个金融行业带来毁灭性冲击的严重问题。
从巴塞尔资本协议的演化上，也可以看到加强系统性风险监管已经成为一种趋势。
巴塞尔资本协议Ⅰ和Ⅱ都只强调了对单一风险的管理，对系统性风险的评估不足，而巴塞尔协议Ⅲ引入了宏观审慎监管的思想，从宏观层面上采取一定的监管措施以防范系统性风险的扩散。
中国外汇储备市场风险测度--基于GARCH-EVT-COPULA模型的利率和汇率风险
一、引言
近年来，中国外汇储备数量的持续下降引发各界对外汇储备风险的关注。我国外汇储备总量 从2015年年初的3. 81万亿美元,下降至年底的3. 33万亿美元，当年锐减约5000亿美元，截至 2018年12月底,外汇储备总额已降至3.073万亿美元。伴随外汇储备的大幅减少,美元加息预期 的实现，以及我国汇率制度的渐进式变革①，人民币对美元汇率在经历了 10年的升值之后开始呈 现下跌态势。在此背景下，国际资本流动的套利机制开始发挥作用，世界范围内的资本流动加速, 这就造成了包括人民币汇率在内的国际外汇市场上的汇率波动加剧。汇率变动和利率变动的双重 影响，使得中国外汇储备资产组合的市场风险愈发引起学界和市场的普遍关注。一方面，中国外汇 储备总额大，依然是全球第一外汇储备国,单一风险因子变动加剧必然会引起我国外汇储备风险的 变化,其变化的方向和幅度是市场关注的焦点。另一方面，中国外汇储备资产组合的构成复杂，包 含不同币种(主要是美元、欧元、日元和英镑)资产，这一组合构成特征决定了其市场风险因子的多 重性，既有利率风险亦有汇率风险,在两类风险因子之间的共变条件下，外汇储备组合整体市场风 险如何变动一直是理论界研究的重点之一。现有中国外汇储备市场风险的研究侧重于单一风险因
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第3期
朱孟楠等：中国外汇储备市场风险测度
子分析，多风险因子集成分析较少，特别是综合考虑两类风险因子之间相依关系的研究更是少见。 因此，从风险集成的视角，综合考虑利率和汇率两种主要市场风险因子对中国外汇储备资产组合的 市场风险进行集成测度，对于外汇储备的风险管理无疑具有重要的理论和现实意义。
基于GARCH-Copula-CVaR模型的中国碳金融市场风险估测研究
基于GARCH-Copula-CVaR模型的中国碳金融市场风险估
测研究
胡亚菲
【期刊名称】《特区经济》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】碳金融市场发展的核心问题是风险问题,本文基于欧盟与我国各碳金融市场交易数据及收益序列选择最优Copula函数,建立极值理论下的GARCH-Copula-CVa R模型实证测度风险,并用失败频率检验法(Kupiec)对结果进行回测检验。
结论为:为不高估碳市场风险,需要考虑汇率与碳价的实际相互作用;对欧盟及我国各碳金融市场的市场风险进行量化,其中风险最大的为上海市碳金融市场,风险最小的为全国碳金融市场;国家经济环境及地方政策等因素的不同都会对市场风险大小产生影响。
【总页数】5页(P66-70)
【作者】胡亚菲
【作者单位】昆明理工大学管理与经济学院
【正文语种】中文
【中图分类】F832
【相关文献】
1.中国碳金融市场对区域产业结构的影响研究--基于panel data计量模型的实证分析
2.中国金融市场风险溢出效应及其非对称性研究——基于GJR-BEKK-
GARCH模型与溢出指数方法3.中国能源金融市场风险预警——基于
PCA&ARMA模型的研究4.中国金融市场风险溢出非对称效应——基于TVP-VAR-DY模型的实证研究5.中国金融市场风险溢出测度研究——基于CEEMDAN-VAR-DY指数模型
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中国外汇储备市场风险测度——基于GARCH-EVT-COPULA模型的利率和汇率风险集成分析
中国外汇储备市场风险测度——基于GARCH-EVT-COPULA模型的利率和汇率风险集成分析朱孟楠;段洪俊【摘要】在汇率和利率双重变动影响的背景下,中国外汇储备资产组合的市场风险引起了学界和市场的普遍关注.通过考虑汇率和利率两类基本市场风险因子,基于GARCH-EVT-COPULA模型和蒙特卡洛模拟方法对中国外汇储备市场风险进行测度.结果显示:在充分考虑汇率和利率两类基本市场风险因子条件下,现行外汇储备投资组合的整体市场风险相对于单一风险因子测度较低,两类市场风险因子在我国外汇储备组合中的风险对冲效应明显.此外,基于均值C-VaR优化的结果表明,适当降低欧元币种资产,有助于外汇储备组合提高收益并降低市场风险.【期刊名称】《厦门大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2019(000)003【总页数】12页(P56-67)【关键词】中国外汇储备;VaR;GARCH-EVT-COPULA模型;集成风险测度【作者】朱孟楠;段洪俊【作者单位】厦门大学经济学院,福建厦门361005;厦门大学经济学院,福建厦门361005【正文语种】中文【中图分类】F830.9;F832.6一、引言近年来，中国外汇储备数量的持续下降引发各界对外汇储备风险的关注。
我国外汇储备总量从2015年年初的3.81万亿美元，下降至年底的3.33万亿美元，当年锐减约5000亿美元，截至2018年12月底，外汇储备总额已降至3.073万亿美元。
伴随外汇储备的大幅减少，美元加息预期的实现，以及我国汇率制度的渐进式变革[注]① 我国汇率制度处于变革期，在本文时间跨度内先后在2015年8月和2016年1月分别进行了两次汇率制度调整，主要是明确了中国人民币兑美元的中间价形成机制，提高了人民币对美元汇率的日波动范围。
，人民币对美元汇率在经历了10年的升值之后开始呈现下跌态势。
在此背景下，国际资本流动的套利机制开始发挥作用，世界范围内的资本流动加速，这就造成了包括人民币汇率在内的国际外汇市场上的汇率波动加剧。
金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型
94《中国外资》 2019年第10期研 究ESEARCH■ 文/ 张 琳金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型金融市场具有互联互通属性，各类金融资产、金融机构联系密切，构成一个复杂的体系。
金融市场作为经济环境中占比较高、结构较特殊的高风险市场，一旦国内的金融行业出现危机，极易导致整体经济市场一系列连锁现象的产生，进而对一国金融市场的稳定产业影响，甚至会导致金融危机的发生。
因此对金融市场的风险溢出效应研究已然成为当下最为现实的问题，针对金融风险的管理问题显得尤为重要。
Oct. 2019 Foreign Investment in China95FOREIGN INVESTMENT IN CHINA中国外资Issue10 2019GARCH-CoVaR模型是一类针对金融市场反映的数据所量身定制化设计的回归模型，相比数学模式的回归方程，该模型可以对收集的数据中存在的误差进行方差建模。
尤其适用于存在波动性数据的整理分析，在此种模型下对数据的分析具有极高的有效性，对金融市场产生的实时变动可以进行有效的预测，为金融界的投资者提供决策方向，基于GARCH-CoVaR模型的金融数据分析在很大程度上取代了对数据本身的直接分析，为金融市场的风险溢出研究提供平台。
基于GARCH-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究传统货币市场基金和在线货币市场基金的产品都受宏观经济和金融市场的影响，并且具有相同的周期性特征。
传统货币市场基金和互联网货币市场基金的CoVaR平均成本为负，这表明传统货币市场基金和互联网货币市场基金对金融市场具有负溢出效应，即金融市场对货币基金具有溢出效应，市场易受金融影响和市场动荡的溢出效应影响。
随着互联网技术的广泛应用，针对货币资金的借贷、债券及股票的发行等金融活动已经逐步趋向于网络化，金融投资者的投资区域是银行，基于GARCH-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应机制。
主要以银行为货币的载体，进行货币的流通，依托互联网为金融市场的交互提供平台，使股票或货币等金融资源具有较高的流动性，尽管为金融市场提供了方便快捷的互动平台，但由于平台漏洞易出现短期大额的流动风险，综合对GARCH-CoVaR模型的研究，金融市场风险溢出效应具体表现在下述几个方面。
我国上市商业银行系统性风险溢出效应研究——基于GARCH-Copula-CoVaR模型
我国上市商业银行系统性风险溢出效应研究——基于GARCH-Copula-CoVaR模型山西财经大学 潘薪宇摘 要：随着经济全球化的发展，全世界各大金融机构构建了庞大而复杂的金融体系，在资本越来越自由的国际市场环境下，一国金融危机的爆发可能对其他国家的金融体系造成不利影响。
因而，测度银行间的风险溢出效应就显得尤为重要。
本文首先对银行系统性风险溢出效应的概念、特征机理以及传导机制进行了相关分析，通过结合GARCH-Copula-CoVaR，修正了CoVaR模型在测度银行系统性风险溢出上的缺陷，为进一步测度银行间的风险溢出效应提供了方法。
关键词：商业银行；系统性风险；风险溢出效应；GARCH-Copula-CoVaR模型中图分类号：F830.33 文献标识码：ADOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.04.221 研究背景和意义Bernanke（1983）认为，金融机构倒闭会造成实体经济下滑，受其影响其他金融机构也会偏向于保留流动性强的资产，这可能会造成其收益性降低，从而体现了金融机构的风险溢出效应。
Allen and Gale(2000)指出风险产生和传导的根本原因是金融业之间相似的网络结构，机构之间的网络结构越相似，其系统越脆弱，其风险溢出效应越大。
在国内，包全永（2005）分别研究了开放和封闭系统下银行系统性风险的传导机理，说明了银行系统性风险具有溢出性。
肖璞（2012）认为单个银行的风险扩散便是风险溢出效应，对于具有较强风险溢出效应的银行，其倒闭会导致银行体系爆发系统性风险。
Adrian和Brunnermeier(2011)在Va r模型的基础上构建了CoVar模型，这种方法可以用来衡量整个金融体系的风险溢出程度，用CoVaR可以衡量出当金融机构i发生波动时，金融机构j相应的风险增加值。
2 商业银行系统性风险溢出效应的理论分析 2.1 商业银行系统性风险溢出效应的定义银行系统性风险的界定标准主要分为两部分：一部分是风险传播途径，另一部分是其负外部性。
基于GARCH-Copula-CoVar方法的我国银行系统性风险的度量研究
（ 总第 １ ３ １期 ）
基于 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ － Ｃ ｏ ｐ ｕ Ｉ ａ － Ｃ ｏ Ｖ ａ ｒ方 法 的 我 国银 行 系 统 性 风 险 的度 量研 究
陈 长权 袁 曦
（ 福州大学 管理学院 福州 ３ ５ ０ ０ ０ ０：福 建 农 林 大 学 管 理 学 院 福 州 ３ ５ ０ ０ ０ ０ ）
Ｐ ｒ （
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然 而 ，由 于 Ｖ ａ ｒ 本 身 所 具 有 的 局 限 性 使 它 无 法 度 量 极 端 条 件 下 的 风 险 ，同 时 也 无 法 捕 捉 到 金 融机 构与金 融系统 间 的风险 溢 出。Ａｄ ｒ ｉ ａ ｎ ＆ Ｂ ｒ ｕ ｎ ｎ ｅ ｒ ｍｉ ｅ ｉ ｅ ｒ （ ２ ０ ０ ８ ） 在 Ｖ ａ ｒ的基础上 首 次提 出了 Ｃ ｏ Ｖ ａ ｒ ，它被 定义为 当一个 机构 的收益 率处 于某一 Ｖ ａ ｒ 水 平 时 ， 某 一 机 构 或 金 融 系 统 在 某 一 置 信度 下 的 Ｖ ａ ｒ 值 。Ｃ ｏ Ｖ ａ ｒ ￣ 可 被 定 义 为 某 一 条 件 概 率 分 布 下 的 ｑ的 分 位 数 ，
自２ ０世 纪 末 期 以来 ， 随 着 金 融 全 球 化 的 发 展 ，系 统 性 金 融 危 机 爆 发 的 频 率 明显 增 加 ，其 影 响 力 也 日趋 加 大 。特 别 是 ２ ０ ０ ８年 的 美 国 次 贷 危 机 ， 给 世 界 经 济 带 来 重 创 ， 至 今 尚未 复 苏 。 金 融 危 机 的 深 刻 教 训 告 诉 我 们 ， 金 融 机 构 的 金 融 风 险 存 在 明 显 的 外 部 效 应 ， 系 统 性 风 险 普 遍 存 在 于 金 融 体 系 当 中 ，几 乎 每 次 的 金 融 危 机 都 包 含 了 系 统 性 风 险 的 积 累 ， 系 统 性 金 融 风 险 极 易 导 致 金 融 危 机 的 产 生 。 白次 贷 危 机 产 生 以来 ， 系 统 性 风 险 及 其 金 融 稳 定 开 始 成 为 了 全 球 金 融 监 管 部 门和 学 术 界 都 关 注 的 重 点 问题 。鉴 于 传 统 的 风 险 度 量 方 法 一 一 Ｖ ａ ｒ 方 法 只 注 重 对 单 个 机 构 的 风 险 度 量 ， 而 没 有 充 分 的 考 虑 到 单 个 机 构 对 其 他 机 构 或 整 个 金 融 体 系 的 影 响 ， 具 有 一 定 的 缺 陷 。而 Ａｄ ｒ ｉ ａ ｎ和 Ｂ ｒ ｕ ｎ ｎ ｅ ｒ ｍｅ ｉ ｅ ｒ（ ２ ０ ０ ８ ）提 出 的 Ｃｏ Ｖ ａ ｒ方 法 ， 能 够 很 好 的 捕 捉 到 单 个 金 融 机 构 的 风 险 对 其 他 机 构 或 金 融 系 统 的 溢 出 效 应 。 因 此 ， 本 文 借 鉴 Ａｄ ｒ ｉ ａ ｎ 和 Ｂｒ ｕ ｎ ｎ ｅ ｒ ｍｅ ｉ ｅ ｒ （２ ０ ０ ８） 的 方 法 ， 同 时 考 虑 到 了 金 融 变 量 之 间 的 动 态 相 关 关 系 ， 提 出 了 应 用 Ｇ ＡＲ ＣＨ— Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ — Ｃｏ Ｖ ａ ｒ的 方 法 来 测 度 了 我 国 上 市 银 行 的 系 统 性 风 险 以 及 边 际风 险 贡 献 ， 这 为 我 国银 行 系 统 性 风 险 的 识 别 与 监 管 提 供 了 实 证 依 据 ，具 有 重 要 的 政 策 意 义 。
我国影子银行对商业银行的风险溢出效应基于GARCH时变CopulaCoVaR模型的分析
GARCH时变Copula CoVaR模型是一种基于条件在险价值（CoVaR）和广义自 回归条件异方差（GARCH）的金融风险测量模型。该模型能够准确地衡量不同资 产之间的风险溢出效应，适用于影子银行和商业银行之间的风险分析。
在实证分析部分，我们选取了我国影子银行和商业银行的代表性指数，运用 GARCH时变Copula CoVaR模型进行风险溢出效应分析。首先，通过对两组指数的 收益率序列进行GARCH建模，得到波动的时变特征；然后，利用Copula函数将两 组指数的波动率起来，计算出风险溢出效应。
我国影子银行的发展
自2008年全球金融危机以来，我国影子银行迅速发展，成为金融体系中的重 要力量。截至2021年末，我国影子银行规模已超过100万亿元，主要包括信托公 司、典当行、融资租赁公司、私募基金等机构。影子银行的业务范围广泛，包括 贷款、债券投资、资产证券化等，其经营模式多采用杠杆交易和证券化等方式。
分析结果
通过估计GARCH时变CopulaCoVaR模型参数，我们得到了以下分析结果：
1、影子银行与商业银行之间存在显著的风险溢出效应。这种效应表现为， 当影子银行市场出现波动时，商业银行的收益率和波动率也会随之变化。
2、这种风险溢出效应具有时变特征。随着时间的变化，影子银行与商业银 行之间的相关系数也会发生变化，呈现出自相关和时变性的特点。
2、削弱商业银行竞争力
影子银行的崛起为借款人提供了更多的融资渠道，部分企业或个人选择影子 银行进行融资，导致商业银行的优质客户流失，对商业银行的竞争力产生一定的 削弱作用。
三、影子银行对商业银行的积极 影响
1、提高市场效率
影子银行的出现丰富了金融市场的产品和服务，为投资者提供了多样化的投 资选择，有助于提高市场效率。此外，影子银行的竞争在一定程度上推动了商业 银行的创新，迫使商业银行提高服务质量，降低融资成本，有利于金融市场的整 体发展。
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。
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究摘要：金融业系统性风险溢出效应是金融市场中普遍存在的重要问题，对金融稳定和经济发展具有重要影响。
本研究以中国金融业为例，运用GARCH-Copula-CoVaR模型测度中国金融业系统性风险溢出效应，并分析其动态性质和影响因素。
研究结果表明，中国金融业存在显著的系统性风险溢出效应，而且该效应在不同时间段和各金融业子领域间呈现出不同的动态特征。
此外，金融市场的流动性风险和信用风险对系统性风险溢出产生了显著的影响。
1. 引言金融业系统性风险溢出效应是金融市场中的常见现象，指的是一个金融机构或市场的风险在整个金融系统中的传导和扩散过程中对其他金融机构或市场造成的影响。
该效应是金融危机的主要传播方式之一，对金融系统的稳定和经济的健康发展具有深远的影响。
因此，研究金融业系统性风险溢出效应对于了解金融体系的风险传染机制、采取相应的监管政策和风险管理措施具有重要意义。
2. 相关研究综述国内外学者对于金融业系统性风险溢出效应的研究已经取得了一定成果。
早期的研究主要基于相关统计量、事件研究和风险指标分析等方法，然而这些方法在度量多变量金融风险传染方面存在一定的局限性。
为此，学者们引入了Copula函数作为建模工具，用以捕捉金融风险传染的相关性。
并且，GARCH模型和CoVaR模型的结合能够更好地揭示金融业系统性风险溢出的内在本质。
3. 数据与方法本研究选取2005年到2019年期间的中国金融业数据，包括股票市场、债券市场和银行业。
首先，利用GARCH模型对各个金融市场的风险进行估计，并得到条件方差序列；然后，通过Copula函数对条件方差序列进行联合建模，得到相关性结构；最后，利用CoVaR模型计算金融业子领域之间系统性风险溢出的指标。
4. 研究结果通过对中国金融业系统性风险溢出效应的测度和分析，本研究得到以下主要结果：首先，中国金融业存在显著的系统性风险溢出效应，即一个子领域的系统性风险会传染给其他子领域；其次，不同时间段和不同金融业子领域之间存在着不同的动态特征，表明金融市场中的风险传导机制具有一定的时变性；再次，金融市场的流动性风险和信用风险对系统性风险溢出产生了显著的影响，流动性风险的传染效应要强于信用风险。
房价过度波动的系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型
房价过度波动的系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型沈悦;戴士伟;陈锟【摘要】近年来,房价过度波动已成为引发系统性风险的主要爆发源,给经济金融安全运行带来了一系列负效应.笔者在文献梳理的基础上,针对现有研究视角和方法存在的不足,将测度系统性风险的主流方法——CoVaR模型进行拓展,通过构建GARCH-Copula-CoVaR模型,实证研究了房价过度波动的系统性风险溢出效应.通过研究发现:房价过度波动的系统性风险溢出效应明显,但对不同经济层面的风险溢出效应存在差异,其中对金融机构的风险溢出效应最为显著;经济环境变化对房价过度波动影响显著,其中宏观经济环境和制度条件的变化是引起房价过度波动的原动力,对房价过度波动起决定性作用.为此,在宏观调控政策实施中应尽量保持政策的连续性,避免频繁救市或过度打压房价,既要防范房价过度波动所引发的系统性风险向金融体系和实体经济传导,也应为稳定房价创造良好的宏微观经济环境和制度条件.【期刊名称】《中央财经大学学报》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】8页(P88-95)【关键词】房价过度波动;系统性风险;溢出效应;GARCH-Copula-CoVaR模型【作者】沈悦;戴士伟;陈锟【作者单位】西安交通大学经济与金融学院;西安交通大学经济与金融学院;西安交通大学经济与金融学院【正文语种】中文【中图分类】F293.3一、引言及文献综述国际经验表明，由于房地产业在国民经济发展中具有特殊性，一旦出现房价过度上涨或下跌，可能会引发系统性风险，威胁经济金融安全运行，甚或引发系统性危机。
然而，不幸的是，我国近年来出现了房价过度波动，由此所引发的系统性风险已呈不断积聚之势。
虽然宏观调控措施不断出台，但调控效果却不尽如人意。
那么，房价过度波动的系统性风险溢出效应（房价过度波动引起的金融风险在经济体系相互传导，对经济金融安全的破坏程度）到底有多大？给经济金融运行带来的负效应有哪些？引起房价过度波动的原动力又在哪里？弄清这些问题有利于遏制房价过度波动，减小系统性风险扩散带来的负效应。
我国各类影子银行对商业银行风险溢出效应研究——基于GARCH-DCC-CoVaR模型
Vol.41/No.18/Westleather我国各类影子银行对商业银行风险溢出效应研究——基于GARCH-DCC-CoVaR模型张荧天，苏宏波，余卓桢（天津财经大学金融学院，天津300000）摘要：央行行长易纲在2018年长安论坛上强调要规范管理彩子银行，并进一步将其纳入宏观审慎政策框架，畫底防范溢出问题对金融体系的冲击。
因此，本文以代表形子银行的金融机构为对象，采用时变的GARCH-DCC-CoVaR模型研究其对商业银行的风险溢出效应。
结果表明：证券类溢出效应最大，其次是信托类，最小为民间借贷，并在2008年和2015年风险溢出效应较为显著。
关键词：衫子银行；商业银行；风险溢出；GARCH-DCC-CoVaR中图分类号：F832文献标志码：A文章编号：1671-1602（2019）18-0081-02引言“影子银行”最早由Paul McCuUey提出，并认为其是具有高杠杆的金融机构。
IMF结合中国情况，将影子银行给出如下定义：受到监管的银行体系外的金融中介活动。
我国目前虽没有统一的界定，但银监会在2011年年报里从狭义（可能引起系统性风险和监管套利的非银行信用中介机构）和广义（处于银行体系以外的与信用中介活动相关机构）的角度对其加以概述。
中国的影子银行起源于2008年金融危机之后，其作为金融市场的重要组成部分，一方面提高了信用流动性和资源配置效率，另一方面放大了风险传染的渠道，加剧了整个金融体系的脆弱性，提高了系统性风险发生的概率。
随着影子银行系统发展的不断扩大，尤其是近年来其规模的日益扩增6,其资产的高杠杆率使我国金融体系的安全与稳定受到了严重的影响。
所以，在我国经济结构变革和调整的“新常态”背景下，我们借助影子银行拓展融资渠道的同时，更要关注潜在的风险。
基于此，本文采用时变的GARCH-DCC-CoVaR模型来研究我国影子银行对商业银行的风险溢出效应，为金融监管部门进行有效监管、为增强我国商业银行抗风险能力提供客观的实证依据。
基于Copula-GARCH-VaR模型的投资组合风险测度
赵崇新1 摘要：针对传统风险测度模型的不足，本文提出了 Copula-GARCH-VaR 模型。其中，Copula 是连接函数，用于描述投资组合中金融资产之间的相依结构；GARCH 是广义自回归条件异 方差模型，用于描述投资组合中金融资产的边际分布；VaR 是风险测度的指标，用于描述投 资组合的波动性风险的大小。在实证研究中，以上证指数与深成指构成的投资组合为研究对 象，通过比较 Copula-GARCH-VaR 模型与均值方差模型，以检验模型的精确性。 关键词：Copula；GARCH；VaR；风险测度
jmwyusun@.
1
2. Copula 函数理论
2.1 Copula 函数的定义 Copula 源于“coupling”，Copula 函数由 Sklar 于 1959 年首次引入并应用于统计学[3]，
是一种连接多维变量的联合分布与它们各自的一维边缘分布的函数，同时也可以描述随机变 量之间的相依结构，又称为连接函数或相依函数[4]。Copula 函数的本质是一个边缘分布到联 合分布的映射，具体定义如下：
ui [0,1]， i =1,2,⋅⋅⋅, n 。 根据上述定义，若 F1 (⋅), F2 (⋅),⋅⋅⋅, Fn (⋅)是连续的一元分布函数，令 ui Fi (xi ) ，则 C(u1 , u2 , ,un ) C (F1 (x1 ),F2 (x2 ), ,Fn (nx 是)) 一个边缘分布都服从均匀分布的多元分布
引言
传统风险测度模型，在单个金融时间序列的情形下，常常假设变量服从正态分布；在多 个金融时间序列的情形下，还常常假设变量之间是线性相关的。但是，金融时间序列是比较 复杂的，一般表现为尖峰厚尾、异方差、尾部相依等特性。随着计算机技术的不断发展，人 们对风险测度模型的精度要求越来越高。
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的探究摘要：近年来，全球金融危机和国内金融风险事件的频繁发生引起了对金融系统风险的深度探究。
作为系统性风险的重要表征，金融业系统性风险溢出效应的测度对于金融监管和风险管理具有重要意义。
本文基于GARCH-Copula-CoVaR模型，对中国金融业系统性风险溢出效应进行了全面的探究和分析。
探究结果表明，中国金融业存在明显的系统性风险溢出效应，且该效应在不同市场条件下存在差异。
本文的探究对于金融机构和监管部门有效识别和管理金融系统性风险具有一定的启示意义。
关键词：金融业，系统性风险，风险溢出效应，GARCH-Copula-CoVaR模型目录：1. 引言2. 中国金融业系统性风险的概述3. 理论框架与探究方法3.1 GARCH模型3.2 Copula模型3.3 CoVaR模型4. 模型实证分析4.1 数据描述与预处理4.2 GARCH模型的参数预估4.3 Copula模型的选择与参数预估4.4 CoVaR模型的计算与结果分析5. 结果与谈论5.1 中国金融业系统性风险的溢出效应5.2 不同市场条件下的系统性风险溢出效应6. 结论与启示7.随着全球金融危机和国内金融风险事件的频繁发生，对金融系统风险的探究变得更抓紧迫和重要。
作为系统性风险的重要表征，金融业系统性风险溢出效应的测度对于金融监管和风险管理具有重要意义。
本文基于GARCH-Copula-CoVaR模型，对中国金融业系统性风险溢出效应进行了全面的探究和分析。
起首，本文简要概述了中国金融业系统性风险的背景和梗概。
随着中国金融市场的快速进步和金融体系的日益复杂化，金融系统面临着越来越多的风险。
金融危机和金融风险事件的发生引起了对金融体系的关注和反思，需要进一步探究和分析金融业的系统性风险，并实行措施来有效管理和应对这些风险。
接下来，本文介绍了GARCH-Copula-CoVaR模型的理论框架和探究方法。
基于Copula函数及CVaR方法的风险测度研究的开题报告
基于Copula函数及CVaR方法的风险测度研究的开题报告一、研究背景及意义风险测度是现代风险管理的重要组成部分，对于投资者、保险公司、银行、证券交易所等机构具有极其重要的意义。
现代金融市场中，各种风险事件如金融危机、汇率风险、信用风险等都给投资者和机构带来了较大的损失，而如何对这些风险进行有效的测度和控制，成为这些机构需要解决的关键问题之一。
众所周知，传统的VaR（Value at Risk）方法是风险测度中较为常用的一种方法，但是其存在收敛速度慢、对尾部风险敏感等诸多弊端。
为了克服传统VaR方法的这些缺陷，近年来，CVaR（Conditional Value at Risk）方法逐渐兴起。
CVaR可以看作VaR的拓展，它直接考虑了超出VaR的损失，并用期望值来代替风险的平均值，更能反映风险的分布情况。
而Copula函数是目前比较流行的建模方式之一，它可用于模拟多维随机变量之间的关系，把边际分布和联合分布分开来考虑，从而得以更准确地描述变量间的依赖关系。
基于Copula函数的CVaR方法，不仅增强了CVaR对尾部风险的抵御能力，还能够更加准确地描述多重变量之间的关系，有着更广泛的应用前景。
因此，研究基于Copula函数及CVaR方法的风险测度对风险管理领域的理论和实践具有重要意义。
二、研究内容及方法本研究计划主要围绕基于Copula函数及CVaR方法的风险测度展开，具体内容包括以下方面：1. Copula函数的理论基础及应用2. CVaR方法的理论基础及应用3. 基于Copula函数及CVaR方法的风险测度建模4. 实证分析及案例研究其中，研究方法将主要基于理论分析和实证分析相结合的方式进行，具体包括文献综述、数学分析、计量经济分析、统计推断和计算机模拟等方法。
三、研究目标及预期成果本研究的主要目标是基于Copula函数及CVaR方法开展风险测度研究，探讨其在金融风险管理中的应用。
预期达成以下成果：1. 输入数据具有不同的分布特征时，对基于Copula函数及CVaR方法的风险测度建模进行深入研究，建立模型并进行数值模拟。
基于EGARCH-Copula模型的VaR方法在投资组合风险分析中的应用
以及考虑 Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ函数 中参数的 时变性 ， 来完善这一方法。 关键词 ： 投 资组合 ； Ｖ ａ Ｒ； Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ ； Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ
１ ．综 述
对 资产组合 的风险进行定量分析的时候 ， 不仅需要考 虑 组成投资组合的单个资产的不同风险 ， 还要 考虑这些风 险相 互 之间的关联和影响 。对于资产组合 的集成风 险度量 ， Ｃ ｏ ｐ — ｕ ｌ ａ函数在 近些年 的使用 日趋成熟 。Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ的命 名最早来 自
ｙ体现了非对称性 ， 当 ｙ＜ ０时 ， 体 现 了波 动率在资产 价 格下降时带来 的影 响大于 资产价格 上升相 同幅度 时带来 的 由上述公式 ， 我们可推导出 ｔ ４ － １ 期 的资产收益率 ， 在前 ｔ 期的资产收益率构成 的 １ ７ ＂ 域 ｎ 的边缘条件分布 ， 即：
动的Ａ Ｐ Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ等 。
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Байду номын сангаас
近年来 ， 一些 国内学者把 Ｇ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ模型 和 Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ结合起 来， 在基 于静态分析 的基础 上 ， 开始着 手对金 融资产各 变量 间的相依性和风险进行 动态分 析。吴振翔和 陈敏等 （ ２ ０ ０ ６ ）
其 中， ｒ ｌ 为第 ｔ 期的资产 收益率 ， 为前 ｔ 一１期 的资产 收益率 的均值 为第 ｔ 期 的残 差项 ， 为第 ｔ 期 的残差项
的 标准 差 ， ｚ 为第 ｔ 期 的扰 动项 。
（ １ ９ ９ ９ ） 把Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ引入到了金融数量 分析 中来 。至今 Ｃ ｏ ｐ ｕ ｌ ａ
恒生指数和道琼斯指 数 四支指数 等权重构 成 的一 个资产 组 合进行实证 分析 ， 对组合的风险进行估计 。第 四节 为结论以
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谢 福 座
（ 东商 学院金 融学 院 ，广东 广
广州
５ ３ ０ １ ２） ０
摘 要 ：本 文 根 据 Ｇ Ｃ Ｃ ｐ ｌ— ｏ Ｒ 模 型 ，对 亚 洲 三 大 股 票 市 场 指 数 问 的 风 险 溢 出 效 应 进 行 实 证 研 究 ，结 ＡＲ Ｈ． ｏ ｕａＣ Ｖａ 果 表 明 ：ＨＳ 和 Ｎ２ ５存 在 显 著 的 双 向 即 时 风 险 溢 出 效 应 ，而 在 滞 后 １期 ，只 存 在 显 著 的 从 Ｈ Ｉ Ｎ２ ５的单 向 风 险 Ｉ ２ Ｓ 到 ２
关 键 词 ：条 件 风 险 价 值 ；风 险 溢 出 强 度 ； 自 回 归 条 件 异 方 差 模 型 ；Ｃ ｐ ｌ 数 ｏ ｕａ函
Ａｂｔ ｃ：Ｕｓ ｇＧ Ｃ Ｃｏ ｕａＣ Ｖａ ｄｌｗｅ ｎ ｌｚ ｅｒ ｋｓｉｏ ｅ ｆ ｃ ｍｏ ｇｔｒｅｍａｏ ｏｋｍａｋ ｔ ｉ ｓ ａｔ ｒ ｉ ＡＲ Ｈ． ｐ ｌ． ｏ Ｒ ｍｏ ｅ， ａｙｅｔ ｓ ｌ ｖ ｒ ｆ ｔ ｎ ａ ｈ ｉ ｐｌ ｅ ｅ ａ ｎ ｅ ｊｒ ｔｃ ｒｅ ｈ ｓ ｓｎ
溢 出效应 ；ＨＳ 和 Ｓ Ｚ亦 存在 显著 的双 向即时 风险 溢 出效 应 ，但 在滞 后 １ 以上不存 在 风险溢 出效 应 ；Ｎ２ ５和 Ｓ Ｉ Ｈ 期 ２ ＨＺ 在 所有 滞后期均 不存 在风 险溢 出效应 ；以
强 于 Ｎ２ ５与 ＨＳ 间 的 风 险 溢 效 应 。 ２ Ｉ
ｏ ａ 代表 的平均 风 险溢 ｝ 强度 为 ４４ ＶＲ ｝ ； ．％，Ｓ Ｚ和 ＨＳ 间的风 险 溢 出效 应 Ｈ ］
纵 观 国 内外 研 究 的 现状 ，大 多 只 限 于 风 险 溢 出 效
应 存 在 与 否 方 面 的研 究 ，而对 一 个 金 融市 场 对 另一 个
金 融 市 场 风 险溢 出强 度 有 多 大 ，未 曾 深 入 研 究 。 如 果 能 够 设 计 一 个 具 体 的指 标 来 度 量 金 融 市 场 间 风 险溢 出 强 度 大 小 ，则 可 以用 定 量 的方 法深 入 研 究 风 险溢 出 效 应 ，具 有 重 大 理 论 和 实 际意 义 。基 于 这 一 背 景 ，我 们 引 入 Ａｄａ ｉｎ和 Ｂ ｕ ｎ ｒ ｉｒ（ ０ ８ ｒ ｎ ｅｍｅｅ ２ ０ ）提 出的 Ｃｏ Ｒ方 Ｖａ
ｅｆｃ ｅ ｅ ｎＳ ｆ ｔ ｔ ｅ ＨＺ ｎ Ｉ ｓｓ ｏ ｇ ｒ ｈ ｎ Ｎ２ ５ ａ ｄ ＨＳ ． ｅ ｂｗ ａ ｄ ＨＳ ｔ ｎ ｅ ａ ２ ｎ Ｉ ｉ ｒ ｔ
Ｋｅ ｏ ｄ ： Ｃｏ Ｒ， ｒｓ ｐ ｌ ｖ ｒｓｒ ｎ ｔ ＡＲＣＨ ， ｃ ｐ ｌ ｕ ｃ ｉ ｎ ｙＷ ｒ ｓ Ｖａ ｉｋ ｓ ｉ ｏ ｅ ｅ ｇ ｈ， ｌ ｔ ｏ ｕ ａｆ ｎ ｔｏ
Ａｓａ Ｔｈ ｍｐ ｒｃ ｌｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｉ ｉ ． ｅ ｅ ｉｉａ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｍｍ ｅ ｉｔ ｉｋ ｓ ｉ ｏ ｅ ｆｅ ｔｂ ｔ ｅ ２ ｎ Ｉ ｉ ｉｄ ｒ ｃ ｉ ｎ ｌ ｈ ｗｅ ｅ ｓ ｄ ａ ｅ ｒｓ ｐ ｌ ｖ ｒ ｅ ｃ ｅ ｗｅ ｎ Ｎ２ ５ ａ ｄ ＨＳ ｓ ｂ — ｉ ｔ ａ ： ｏ ｖ ｒ ｌ ｅ ｏ
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中 图 分 类 号 ： Ｆ ３ ．２ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １７ ．２ ５ （０ ０ １ —０ ２０ ８ ０９ ６ ４２ ６ ２ １ ） ２０ １．５
一
弓 言 ｌ
义 市 场问相 关风 险 的估 计和度 量 ，具有 定 的 引 发 的 美 国金 融 市 场 风 险 迅 速 扩 散 到 其 他 国家 和 地 区 ，最 终 导 致 席 卷 全 球 的 经 济 危 机 。这 一 事 实 充 分 表 明 ，缺 乏对 市 场极 端 条 件 下 风 险 溢 出效 应 的 考 量 ，可 能会 导 致 各 金 融 市 场 风 险 水 平 被 严 重低 估 。 面 对 经济 金 融 的 日益 全 球 化 ，单 一 金 融 机 构 （ 金融 市 场 ）的 风 险损 失 事件 往 往会 迅 速 扩 散 到 或