系统性金融风险测度
基于CoVaR测度银行系统性风险
基于CoVaR测度银行系统性风险引言：银行作为金融体系的核心机构，其健康与稳定对整个金融体系和经济都具有重要作用。
由于银行业务的复杂性和交叉性，其面临的风险也更加复杂多样。
银行系统性风险的测度和监管一直是金融监管部门和学术界关注的焦点之一。
CoVaR（条件价值at risk）作为测度银行系统性风险的一种重要方法，得到了学术界和业界的广泛关注。
本文将介绍CoVaR的概念和计算方法，并探讨其在银行系统性风险监测中的应用。
一、CoVaR的概念和计算方法CoVaR是由Tobias Adrian和Markus K. Brunnermeier在2009年提出的一种用于测度金融体系中某一特定金融机构（例如银行）破产对整个金融体系所造成的风险的方法。
其核心思想是通过条件价值at risk来描述银行的系统性风险，即在系统性压力下，某一特定银行的风险价值。
CoVaR的计算方法可以分为两种：参数法和非参数法。
参数法是利用历史数据和某一特定概率分布假设来计算条件VaR，例如GARCH模型等；非参数法则是不假设特定的概率分布，直接使用数据样本计算条件VaR。
二、CoVaR在银行系统性风险监测中的应用1. 银行监管CoVaR的最初应用是在银行监管领域。
监管部门可以使用CoVaR来评估银行系统性风险的程度，从而制定相应的监管政策和措施。
当某一特定银行的CoVaR值较高时，监管部门可以采取更加严格的监管措施，以防止其破产对整个金融体系造成严重的影响。
相比于传统的VaR方法，CoVaR考虑了系统性风险的影响，使监管部门能够更加全面地了解银行的风险暴露情况。
三、CoVaR的局限性和未来发展尽管CoVaR在测度银行系统性风险方面具有重要的意义，但也存在一些局限性。
CoVaR 的计算方法对数据的要求较高，需要充分、准确的历史数据，而在实际中往往难以满足。
CoVaR对于系统性风险的测度受到很多因素的影响，例如金融市场的波动性、流动性等，这些因素难以完全被纳入到CoVaR的计算中。
我国系统性金融风险的测度与防范
我国系统性金融风险的测度与防范随着金融市场的不断发展和金融创新的不断推进，我国金融体系也面临着越来越大的系统性金融风险。
系统性金融风险是指金融体系中的一项或多项风险，在发生或恶化时，可能引发金融市场的系统性崩溃，对整个经济产生严重的负面影响，甚至导致系统性金融危机。
对我国系统性金融风险的测度与防范显得尤为重要。
一、系统性金融风险的测度系统性金融风险的测度是金融监管和政策制定的重要依据，主要包括以下几个方面的内容：1. 金融机构的系统性重要性测度。
通过评估金融机构在金融体系中的地位和影响程度，从资产规模、交易活动、关联度等多个角度来测度其系统性重要性，判断其在金融市场中的潜在风险。
2. 金融市场的流动性风险测度。
通过分析金融市场上各类资产的流动性情况，包括市场上的市场摩擦、流动性冲击、市场深度和广度等指标，评估金融市场的整体风险水平。
3. 金融市场的杠杆率测度。
通过测度金融市场上的杠杆率情况，包括杠杆资产和杠杆资产占比等指标，评估市场的杠杆率水平和潜在的系统性风险。
针对系统性金融风险的测度结果，要采取一系列有效的防范措施，以降低金融市场发生系统性危机的可能性，包括：1. 完善金融监管体系。
建立健全金融监管制度，加强市场准入和退出机制，严格监管金融机构的设立、运营和退出，防范金融市场的垄断和滥用市场权力。
2. 强化金融市场风险管理。
要制定并执行严格的风险管理规定，包括资本充足、流动性管理、市场风险控制等，引导金融机构规范经营，防范系统性风险。
3. 提高金融市场的透明度。
加强金融市场信息披露，完善市场监管，提高市场的透明度和公平性，防范市场操纵和内幕交易。
4. 健全风险监测和预警机制。
建立系统性风险的监测和预警体系，及时发现风险信号，采取相应的风险管理措施。
5. 健全金融危机处置机制。
提高金融危机的处置能力，建立健全的金融市场稳定维护机制，切实应对金融危机发生的可能性。
我国系统性金融风险的测度与防范工作任重而道远，需要政府、金融监管机构和金融机构等各方通力合作，共同降低金融市场的系统性风险水平，保障金融市场的稳定和健康发展。
对系统性金融风险的测度与防范分析
对系统性金融风险的测度与防范分析随着经济全球化的不断深入和当前国际金融市场的快速发展，国际金融市场面临的系统性金融风险也日益凸显。
系统性金融风险是指金融体系中的一个或多个关键部分发生风险事件，导致整个金融体系甚至整个国家乃至全球金融体系发生连锁反应，从而引发金融市场的系统性崩溃。
对系统性金融风险的测度与防范显得尤为重要。
一、对系统性金融风险的测度1. 宏观经济指标法宏观经济指标法是通过对宏观经济发展情况的监测，包括国民收入、生产总值、居民消费水平等指标，来预测金融市场发生系统性风险的可能性。
这种方法主要依赖于对宏观经济形势的判断，可以辅助政府和金融监管机构及时采取措施防范系统性金融风险。
2. 金融市场波动指标法金融市场波动指标法是通过对金融市场的波动情况进行监测和分析，包括股市指数、债券价格、货币市场利率等指标，来判断市场风险状况和系统性风险程度。
这种方法通过监测市场波动情况来预判系统性风险，能够及时发现风险，并采取相应措施。
3. 金融机构风险暴露指标法金融机构风险暴露指标法是通过监测金融机构的资产负债情况、信用风险、流动性风险等指标，来评估金融机构的系统性风险暴露程度。
这种方法能够及时了解金融机构的风险状况，为监管机构制定风险防范政策提供依据。
系统性金融风险测度的意义在于及时了解金融市场的风险状况，为政府和金融监管机构采取相应措施提供依据。
只有及时发现系统性金融风险，才能及时采取措施加以防范，避免金融市场发生系统性崩溃，从而有效维护金融市场的稳定和健康发展。
（一）增强金融监管力度加强金融监管，是防范系统性金融风险的关键环节。
金融监管机构应加强对金融市场的监测和监管，对于存在风险隐患的金融机构要进行及时跟踪和干预，对可能引发系统性风险的金融交易行为要进行限制和规范，以防止风险蔓延。
（二）建立系统性风险监测预警机制建立系统性风险监测预警机制，是预防系统性金融风险的有效手段。
金融监管机构和相关部门应建立完善的系统性风险监测预警机制，及时发现金融市场的潜在风险，对可能引发系统性风险的因素进行全面评估和预警提示，为政府和相关部门采取预防措施提供依据。
我国系统性金融风险的衡量与识别
系统性金融风险动态测度——基于动态CoVaR模型
2024年4月第21卷 第4期湖北经济学院学报(人文社会科学版)Journal of Hubei University of Economics(Humanities and Social Sciences)Apr.2024Vol.21 No.4系统性金融风险动态测度——基于动态CoVaR 模型何泽宇（南京审计大学 经济学院，江苏 南京 211815）摘 要：科学、有效地进行系统性金融风险动态测度与分析，直接关系到我国金融风险的防范与化解。
本文基于46家上市金融机构股票数据，构建了系统性金融风险的动态CoVaR 研究模型，分析各金融机构的风险溢出价值以及对金融体系整体的贡献情况，最后为我国金融监管工作提出相关政策建议。
关键词：系统性金融风险；CoVaR 模型；风险溢出价值作者简介：何泽宇（1997- ），男，湖北襄阳人，南京审计大学经济学院硕士研究生，研究方向为金融风险。
一、引言最近十年在经济下行和中美摩擦不断的背景下，我国金融系统面临的风险复杂多样，且更容易爆发。
2013年的“钱荒”，2015年的股灾，以及突发的公共卫生事件对整个宏观经济的不利冲击，都不同程度的影响系统性金融风险。
随着经济下行压力继续加大和就业环境持续恶化，未来系统性金融风险爆发概率可能提高。
如何防范和化解系统性金融风险是关乎党和国家金融安全的重大问题。
二、文献综述国内外大量学者用不同的计量方法实证测算和度量系统性金融风险，并形成了比较完整的测量和应对方法，其中CoVaR 是最近国内外常用的一种测度金融机构对系统性金融风险的边际贡献的方法。
Tobias Adrian 等（2016）详细探讨CoVaR 定义、指标估算、指标运用、指标构建和研究结论[1]。
王周伟等（2014）认为条件风险价值(CoVaR)是度量系统性风险的有效指标之一。
有多种方法计算条件在险价值，其中分位数回归法能够较好地刻画不同分位数对应的系统性风险价值[2]。
系统性金融风险度量：一个文献综述
JRYJJournal of Finance and Economics金融与经济2019.02系统性金融风险度量：一个文献综述本文对现有测度系统性金融风险的主要方法进行了系统回顾，主要包括基于系统重要性金融机构的风险分析、经济部门债务风险度量以及银行间同业拆借网络分析等方法。
本文对主流方法存在的不足进行了分析，并对系统性风险及其度量提出了更加明确的含义，即系统性风险是金融体系或多数重要金融机构面临的共同风险因素，且这些风险因素及其潜在影响是系统性风险度量的核心。
据此，本文认为对系统性风险及其传导渠道的正确分析和准确评估，是及时采取宏观审慎政策以增强金融体系稳健性的重要前提。
[关键词]系统性风险；风险测度；系统重要性金融机构；风险传染[中图分类号]F830.2[文献标识码]A[文章编号]1006-169X （2019）02-0010-07DOI ：10.19622/36-1005/f.2019.02.002杜冠德（1991-），博士，中国社会科学院金融研究所博士后，国家金融与发展实验室研究员，研究方向为宏观金融与宏观经济；胡志浩（1977-），博士，中国社会科学院金融研究所研究员，国家金融与发展实验室副主任，博士生导师，研究方向为国际金融、金融风险。
（北京100020）■杜冠德，胡志浩J一、引言2008年全球金融危机对世界金融体系造成了严重冲击和破坏，以西方发达国家为代表的众多经济体陷入衰退困境，零利率甚至负利率政策得到广泛实施，但多年来效果微弱，复苏乏力，金融危机已然使世界经济付出了巨大代价。
根据历史经验，金融危机所导致的通缩型大衰退一般程度较深，恢复时间较长。
金融危机是系统性金融风险不断积累直至爆发的结果，由于金融机构共同的风险敞口或存在业务关联，系统性风险会造成大范围的影响和扩散，威胁金融稳定。
此次国际金融危机由美国次贷危机引发。
事前，美联储对次级债务风险做出了严重误判，认为其是完全可以忽略不计的风险。
基于CoVaR方法的商业银行系统性风险测度分析
基于ＣｏＶａＲ方法的商业银行系统性风险测度分析杨㊀鋆摘㊀要：作为审慎监管的一部分，对于系统重要性金融机构的监管对于防范金融系统性风险具有重大意义㊂文章利用ＣｏＶａＲ方法，以我国２６家上市商业银行为样本，测量了这２６家上市商业银行２０１８年２月１日至２０１９年１２月３１日期间对于银行体系的风险溢出㊂结果显示，国有商业银行规模较大，对系统性风险的贡献也相对较大，在进行金融监管时对其需要特别注意，防止风险的发生对其造成较大的冲击从而威胁金融体系稳定㊂同时，一部分地方商业银行也可能威胁金融体系稳定，需要多加注意㊂关键词：系统性风险；ＣｏＶａＲ；系统重要性金融机构一㊁引言在我国，银行业在金融体系中仍然占据着主导地位㊂近年来，随着经济不确定性的增加，金融系统也承受着一定的压力㊂在此情况下，守住金融不发生金融系统性风险的底线的重要一环就是守住银行业不发生系统性风险㊂而对于银行体系中占据重要地位的㊁与其他金融机构有密切联系的系统重要性金融机构，一旦其发生风险，那么与其有业务往来的相关金融机构都有可能受到冲击，导致风险在金融体系内的传染，造成系统性金融风险㊂基于这一想法，文章对我国各上市商业银行对于银行体系的风险溢出效应进行测度，据此判断系统重要性银行，以期能为金融监管的有效实施㊁金融危机的有效防范提供一定的参考意见㊂二㊁文献综述首先，文章所提到的系统性风险主要是指单个金融机构发生风险并在金融体系内传播，威胁整个金融体系的风险，在此基础上考虑系统性风险的度量㊂而关于系统性风险的度量，相关研究较多㊂具体而言，系统性风险度量和系统重要性金融机构判别的主要方法有ＣｏＶａＲ（条件在险价值）㊁ＭＥＳ（边际期望损失）㊁ＳＲＩＳＫ㊁网络分析法等：ＣｏＶａＲ主要是测度当某个金融机构发生风险时，金融体系的风险情况变化，以此测度该金融对系统性风险的贡献㊂ＣｏＶａＲ整体而言是一种思想，在具体计算方法上有所差异㊂例如，陈守东㊁王妍（２０１４）考虑了时变的ＣｏＶａＲ模型，利用基于极值分布的极端分位数回归技术估计了２００７－２０１３年我国３３家金融机构的ＣｏＶａＲ值㊂而陈忠阳和刘志洋（２０１３）则利用二元ＧＡＲＣＨ模型估计２００６－２０１２我国１６家上市商业银行的ＣｏＶａＲ值㊂边际期望损失ＭＥＳ，表示在一定的临界条件下，某一金融机构对系统损失的贡献㊂而ＳＲＩＳＫ是在动态ＭＥＳ的基础上提出的，ＳＲＩＳＫ指标的优势在于可以同时捕捉到规模㊁杠杆率和关联性等重要因素的影响，对于单个机构的系统重要性的衡量更为合理㊂网络分析法主要是基于金融机构间的业务结构来分析金融机构之间的风险关联性，以及当某一机构发生风险时，会对金融体系造成怎样的影响㊂但由于网络分析法需要的银行间敞口数据不易得，因此该方法有一定局限㊂三㊁实证分析（一）方法介绍１．ＣｏＶａＲ方法ＶａＲ，即在险价值，是指在一定的置信水平下，某一金融资产在未来特定的一段时间内的最大可能损失㊂令表示该资产的资产收益率，则定义为收益率的ｑ分位数，即有：Ｐ（ＲɤＶａＲｑ）＝ｑ（１）根据Ａｄｒｉａｎ和Ｂｒｕｎｎｅｒｍｅｉｅｒ（２０１１）的定义，ＣｏＶａＲｓｙｓ｜ｉｑ表示在金融机构ｉ处于某一特定状况下，金融体系的ＶａＲ值㊂记ｔ时刻金融机构ｉ发生事件Ｃ（Ｒｉ），则Ｐ（ＲｓｙｓɤＣｏＶａＲｓｙｓ｜ｉｑ｜Ｃ（Ｒｉ））＝ｑ（２）金融机构ｉ对金融体系的风险贡献度用ΔＣｏＶａＲ度量，表示为：ΔＣｏＶａＲｓｙｓ｜ｉｑ＝ＣｏＶａＲｓｙｓ｜Ｒｉ＝ＶａＲｉｑｑ－ＣｏＶａＲｓｙｓ｜Ｒｉ＝ＶａＲｉ０．５ｑ（３）式（３）中ＶａＲｉ０．５表示金融机构ｉ正常情况下的在险价值，ＶａＲｉｑ表示极端情况下金融机构ｉ的在险价值㊂ΔＣｏＶａＲ表示金融机构ｉ发生危险时对系统性风险的贡献㊂ΔＣｏＶａＲｓｙｓ｜ｉｑ即衡量了金融机构ｉ对金融系统性风险的影响程度㊂２．分位数回归估计ＣｏＶａＲ为考察金融机构ｉ发生风险时对金融体系的风险溢出效应，建立以下ｑ分位数回归模型：Ｒｓｙｓ，ｉｑ＝αｉｑ＋βｉｑＲｉ（４）其中，Ｒｓｙｓ，ｉｑ表示金融机构ｉ发生风险时的ｑ分位数下的预测收益率，Ｒｉ表示金融机构ｉ的收益率㊂αｉｑ和βｉｑ为待估参数㊂根据在险价值的定义，有：ＶａＲｓｙｓ｜ｉｑ＝Ｒｓｙｓ，ｉｑ（５）其中，ＶａＲｓｙｓ｜ｉｑ表示金融机构ｉ发生风险时金融体系的在险价值㊂将（５）式代入（４）式，得：ＶａＲｓｙｓ｜ｉｑ＝αｉｑ＋βｉｑＲｉ（６）再根据前一节所讲的ＣｏＶａＲ方法，令Ｒｉ＝ＶａＲｉｑ，代入（６）式，可以得到ＣｏＶａＲ的计算公式：ＣｏＶａＲｓｙｓ｜Ｒｉ＝ＶａＲｉｑｑ＝αｉｑ＋βｉｑＶａＲｉｑ（７）根据（３）式，可得：ΔＣｏＶａＲｓｙｓ｜ｉｑ＝βｉｑ（ＶａＲｉｑ－ＶａＲｉ０．５）（８）根据式（８），即可求出各银行对于银行体系的系统性风险贡献㊂（二）数据选取及来源文章选用２０１８年２月１日至２０１９年１２月３１日期间我国２６家上市商业银行股票日收益率数据，银行业系统收益率则采用同期间中证银行指数收益率㊂由于部分商业银行上市时间较晚，因此从中证指数的成分３３家上市商业银行中剔除了７家，仅余２６家㊂考虑到被剔除的银行均为地方商业银行，规模相对较小，应当不会对结果产生较大影响㊂各上市商业银行及中证银行指数日收益率数据均来自Ｔｕｓｈａｒｅ平台及Ｃｈｏｉｃｅ数据库㊂（三）各银行ΔＣｏＶａＲ测算６０１金融观察Һ㊀ΔＣｏＶａＲ的计算使用分位数回归方法计算得到待估参数值，然后使用样本的０．５分位数和０．０５分位数根据式（８）计算得到５％置信水平下各银行的ΔＣｏＶａＲ值，结果如表１所示㊂表１㊀２６家上市商业银行ΔＣｏＶａＲ测算及按总资本排序排名银行ΔＣｏＶａＲ（％）总资本（亿元）排名银行ΔＣｏＶａＲ（％）总资本（亿元）排名常熟银行－１．１１７１７８６．６４２２张家港行－０．８８１１９５．１０２６成都银行－０．６０３５４３１．２４２１中信银行－１．１０２６４６１９．１０９光大银行－１．２７５４７２３２．４７１１华夏银行－１．４９４３０２１７．１０１３江阴银行－１．２９２５１２１６．０７２５建设银行－１．７５６２４５１７７．３０３南京银行－１．３３８１３３３５．５９１７苏农银行－１．２６９１２６１．７８２４上海银行－１．３７１２１８７５．５９１５北京银行－１．９２９２６８０２．６７１４贵阳银行－１．４８７５５２７．１８２０交通银行－１．６７９９３２８．７９５江苏银行－１．３２１２０６６５．７７１６杭州银行－１．３２７９８０６．２８１９无锡银行－１．２０７１６２８．６７２３工商银行－１．６８７３０４２６３．８１１兴业银行－１．４０６６９８２１．０７宁波银行－１．３４６１２３９７．１９１８民生银行－１．７０２６２７３７．４３１０浦发银行－１．６３４６７９０６．７８中国银行－１．６５３２２６０８１．６４４招商银行－１．８０４７３０５９．２５６农业银行－１．４９２４８７０９．６１２平安银行－１．３１２３７０７６．８３１２㊀㊀从上表可以看到，在全部２６家上市商业银行中，北京银行㊁招商银行㊁建设银行㊁民生银行相对对于系统性风险的贡献更大，其中北京银行对于系统性风险的溢出效应更为显著㊂紧随这几家银行之后，中国银行㊁工商银行㊁浦发银行对于系统性风险也有不小的贡献㊂这几家银行的总资产规模排名也相对较高，但并非所有资产规模较大的银行都对系统性风险有较大贡献度㊂综上，各银行对于系统性风险的贡献与银行的规模并不存在必然的联系㊂但整体来看，系统性风险贡献较高的银行相对而言规模也较大㊂也就是说，规模可以认为是系统性风险贡献较大的一个必要条件，系统性风险贡献较大的银行往往规模较大㊂反之，规模大的银行系统性风险贡献却未必较大㊂通过对贵州银行和华夏银行的对比也可以看出，规模并不是决定系统性风险贡献的唯一因素：华夏银行总资本大约是贵州银行的５ ６倍，但对于系统性风险的贡献却与贵州银行相差无几㊂同时可以发现，总资产约是贵州银行２倍的宁波银行对于系统性风险的贡献却小于贵州银行㊂因此，在判断系统重要性银行时，不能以规模作为唯一判断的标准，还需要同时考虑到各家银行的资产结构㊁与其他银行的网络关系等㊂此外，从表中可以发现，系统性风险较高的银行大多为股份制商业银行和国有商业银行㊂为探究不同类型的商业银行对于系统性风险的贡献是否存在不同，将２６家商业银行按照地方商业银行㊁股份制商业银行㊁国有商业银行分为三类，分别计算其ΔＣｏＶａＲ均值进行比较：表２㊀各类型商业银行ΔＣｏＶａＲ均值类型ΔＣｏＶａＲ均值地方商业银行－１．２６８股份制商业银行－１．４６６国有商业银行－１．６５１㊀㊀从表２可以看到，地方商业银行㊁股份制商业银行和国有商业银行的ΔＣｏＶａＲ之间有比较显著的差异：国有商业银行ΔＣｏＶａＲ最高（绝对值意义上），股份制商业银行次之，地方商业银行最低㊂这也说明了这三类银行在金融体系中重要程度的差异：国有商业银行在银行体系中始终是处于中心地位；股份制商业银行规模也不小，与其他银行的业务往来也较为密切，相对比较重要；而地方商业银行相对而言影响范围较小，系统重要性相对较低㊂四㊁结论与建议文章利用ＣｏＶａＲ方法计算了我国２０１８年２月１日至２０１９年１２月３１日期间２６家上市商业银行对于系统性风险的贡献程度㊂根据对结果的分析，可以发现：（１）商业银行对于系统性风险的贡献与其规模之间并不必然成正比㊂北京银行按规模仅在第１４位，但其对于系统性风险贡献的却最高㊂此外，贵州银行资产远小于华夏银行，但对系统性风险的贡献却相差无几㊂这些都说明规模并不是决定银行系统性风险贡献的唯一因素㊂（２）在各类型商业银行中，国有商业银行对于系统性风险贡献最大，股份制商业银行次之，地方商业银行最低，国有商业银行在银行体系中仍处于重要地位㊂此外，北京银行㊁招商银行㊁建设银行㊁民生银行㊁中国银行㊁工商银行和浦发银行具有较强的系统性风险溢出效应，相对来说是系统性重要银行，在进行监管时可以对其多加注意㊂参考文献：［１］陈守东，王妍．我国金融机构的系统性金融风险评估基于极端分位数回归技术的风险度量［Ｊ］．中国管理科学，２０１４，２２（７）：１０－１７．［２］陈忠阳，刘志洋．国有大型商业银行系统性风险贡献度真的高吗 来自中国上市商业银行股票收益率的证据［Ｊ］．财贸经济，２０１３（９）：５７－６６．［３］刘志洋，宋玉颖．商业银行流动性风险与系统性风险贡献度［Ｊ］．南开经济研究，２０１５（１）：１３１－１４３．［４］梁琪，李政，郝项超．我国系统重要性金融机构的识别与监管 基于系统性风险指数ＳＲＩＳＫ方法的分析［Ｊ］．金融研究，２０１３（９）：５６－７０．［５］方意，郑子文．系统性风险在银行间的传染路径研究基于持有共同资产网络模型［Ｊ］．国际金融研究，２０１６（６）：６１－７２．［６］ＡｄｒｉａｎＴ，ＢｒｕｎｎｅｒｍｅｉｅｒＭＫ．ＣｏＶａＲ［Ｒ］．ＮａｔｉｏｎａｌＢｕｒｅａｕｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１１．作者简介：杨鋆，四川大学经济学院㊂７０１。
基于综合指数法的金融系统性风险测度
基于综合指数法的金融系统性风险测度金融系统性风险是指由于金融机构间相互关联和相互依赖性加剧，导致一家金融机构的风险扩散到其他金融机构的情况。
金融系统性风险具有传染性和扩散性，一旦某一金融机构出现风险问题，可能会对整个金融系统产生连锁反应，从而引发金融危机。
金融系统性风险的测度是金融监管和风险管理的重要课题。
目前，国内外学者们提出了许多方法来测度金融系统性风险，其中综合指数法是一种常用的测度方法。
本文将基于综合指数法，探讨金融系统性风险的测度方法以及其在评估金融风险中的应用。
一、综合指数法的概念综合指数法是一种将多个指标进行综合计算的方法，通过构建指标体系，综合反映一个系统的各个方面的状况，从而得出一个综合指数，用以评价系统的整体状况。
在金融系统性风险的测度中，综合指数法通过构建金融系统性风险的指标体系，将金融系统的各个方面的风险状况进行综合计算，从而得出金融系统性风险的综合指数，用以评价金融系统的整体风险状况。
二、金融系统性风险的指标体系构建为了使用综合指数法测度金融系统性风险，首先需要构建金融系统性风险的指标体系。
金融系统性风险的指标体系应该包括对金融系统不同方面的风险因素的综合考量，如金融机构的资产负债状况、市场条件、监管规定等。
以美国金融监管机构FSB所提出的指标体系为例，可以包括以下几个方面的指标：1. 金融机构的资产负债状况指标，如资产涨幅、负债增长率、风险资本占比等；2. 市场条件指标，如市场波动率、流动性指标、市场交易量等；3. 监管规定指标，如金融机构的监管资本充足率、杠杆率等。
通过构建这样一个综合的指标体系，可以综合考量金融系统的不同方面的风险因素，为后续的综合指数计算提供基础。
三、综合指数的计算方法在构建了金融系统性风险的指标体系之后，就可以使用综合指数法进行计算。
综合指数的计算方法可以采用加权平均法、加权相加法等。
在这里，我们以加权平均法为例介绍综合指数的计算方法。
对每一个指标进行标准化处理，即将每一个指标的取值映射到[0,1]的区间之内，以便进行不同指标之间的比较。
基于R-vine Copula的金融市场系统性风险测度
基于R-vine Copula的金融市场系统性风险测度一、引言放眼近几十年的金融危机事件，可以得出以下结论：国际金融和世界经济的稳健发展都受到极值事件的严重影响。
各个国家的金融市场间存在着必然联系，这种联系在极端风险出现时会变得更加紧密，出现全球范围的股票市场同步波动，形成系统性风险。
这种系统性风险一旦爆发，必然会传导至实体经济，给整个经济体系带来严重不稳定性因素。
明显可以得出研究极端风险事件对于金融市场的影响是非常必要且有代表意义的，如何防范和分散系统性金融风险，以防止其对实体经济造成恶劣影响成为当前研究的必要课题。
因此如何在极端情况下做好系统性风险预防，不仅具有理论意义，同时也具备现实意义。
金融市场间的相关结构与风险管理密切相关，因此考察它们之间的相关性，进而避免系统性风险是极其重要的。
Joe[1]等首先构建Copula模型，通过树形结构图的方式模拟系统各成分基于R-vine Copula的金融市场系统性风险测度胡一博，赖玉洁（西安航空学院经济管理学院，陕西西安710077）摘要：近年来，以股市为代表的各国金融市场的系统性暴涨暴跌给实体经济的稳定发展带来了众多的不确定因素。
正因如此，需对股票市场极端条件下波动的系统联动性与条件分散效应进行研究。
文章首先构建极值R-vine Copula模型，分析了全球六大股票市场的风险相依关系及分散效应。
在此基础上，构建出资产组合的VaR模型，测试样本之外的极端风险，并通过Kupiec回溯检验方法，验证了模型的有效性。
研究结果表明：结合EVT极值理论的R-vine Copula模型能够有效地描述各国股票市场间的尾部极值系统性风险相依关系，取得了更好的全球股票市场系统性风险关联与测度效果，英国富时100指数起到了系统性风险的连接作用。
通过Vine Copula结构分解进一步分析发现，欧美地区的系统性风险相对亚洲地区更难被分散。
关键词：系统风险；极值理论；R-vine Copula；Kupiec检验中图分类号：F832.59文献标识码：A文章编号：1004-292X（2020）10-0077-07Systematic Risk Measurement of Financial Market based on R-vine CopulaHU Yi-bo,LAI Yu-jie(School of Economics and Management,Xi'an Aeronautical University,Xi'an Shaanxi710077,China) Abstract:In recent years,the systematic rise and fall of the financial market represented by the stock market has brought many uncertain factors to the stable development of the real economy.Therefore,it is necessary to study the system linkage and conditional dispersion effect of stock market volatility under extreme conditions.Based on the EVT extreme value theory,this paper constructs the extreme value R-vine Copula model and analyzes the risk dependence and diversification effect of the six major stock markets in the world.On this basis,the VaR model of the portfolio is constructed,the extreme risk outside the sample is tested,and the validity of the model is verified by the Kupiec backtracking test method.The results show that the R-vine Copula model combined with EVT extreme value theory can effectively describe the tail extreme systemic risk dependence among stock markets of various countries,and achieve a better effect of systemic risk correlation and measurement in the global stock market.The UK FTSE100th index plays a connecting role in systemic financial risk.Through the further analysis of Vine Copula structure decomposition,it is found that the systemic financial risk in Europe and the United States is more difficult to be dispersed than that in Asia.Key words:Systemic risk;Extreme value theory;R-vine Copula;Kupiec test收稿日期：2020-02-24基金项目：陕西省社科界2020年度重大理论与现实问题研究项目（2020Z181）；陕西省教育科学“十三五”规划课题（SGH16H245）；陕西省教育厅专项科研计划项目（17JK0390）。
对系统性金融风险的测度与防范分析
对系统性金融风险的测度与防范分析系统性金融风险是指金融系统面临的风险，可能对整个经济产生重大影响甚至引发系统性风险的风险。
测度和防范系统性金融风险是金融监管和政策制定的重要任务，本文将从测度和防范两个方面对系统性金融风险展开分析。
测度系统性金融风险的目的是为了更好地理解和评估金融系统面临的风险，为政策制定和风险管理提供依据。
常见的测度系统性金融风险的方法包括指标法、模型法和网络分析法等。
1. 指标法指标法是利用一些经济和金融指标来测度系统性金融风险。
常用的指标包括金融杠杆、信贷违约率、银行间市场利率等。
指标法的优点是简单易懂，能够通过观察指标的变化来判断风险水平，但是也存在指标选择的主观性和指标之间相互关联性的问题。
2. 模型法模型法是利用经济和金融模型来测度系统性金融风险。
常用的模型包括VAR模型、GARCH模型和网络模型等。
模型法的优点是能够通过建立数学模型来对系统性风险进行定量分析，但是也存在模型选择的问题和模型假设的不准确性。
3. 网络分析法网络分析法是将金融体系看作复杂网络，通过分析网络的结构和关联性来测度系统性金融风险。
常用的网络分析方法包括复杂网络理论、债务连锁法和关联度分析等。
网络分析法的优点是能够考虑到金融机构之间的相互关联性和连锁效应，但是也存在网络数据的获取和分析的难度。
防范系统性金融风险的目的是为了保护金融体系的稳定和促进经济的可持续发展。
防范系统性金融风险需要从制度设计、监管政策和风险管理等方面进行。
1. 制度设计制度设计是防范系统性金融风险的基础。
需要建立适应金融体系特点的制度设计，包括金融监管制度、金融市场体系和金融机构治理等。
制度设计需要明确金融机构的责任和义务，规范金融市场的运作，增强金融机构的风险管理能力。
2. 监管政策监管政策是防范系统性金融风险的重要手段。
需要建立完善的监管制度和政策，包括风险监测、风险评估和风险管控等。
监管政策需要加强对金融机构的监管力度，防范潜在风险，及时发现和处置风险事件。
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）是一种用于量化银行系统性风险的测度方法。
它基于风险传染的概念，通过衡量某一风险因素下银行系统价值的下行风险，来评估银行系统的整体系统性风险。
以下将详细介绍CoVaR测度银行系统性风险的方法。
在使用CoVaR测度系统性风险时，首先需要确定风险因素。
常用的风险因素包括市场风险、信用风险、利率风险等。
这些风险因素会对银行的资产负债表和利润表产生影响，从而引发整个银行系统的风险。
CoVaR是基于VaR（Value-at-Risk）的扩展方法，它考虑到了金融机构的共同风险。
VaR衡量的是某一特定风险因素下的市场风险，而CoVaR衡量的是某一特定风险因素对整个银行系统的影响。
CoVaR主要通过计算金融机构资本市场价值的预期损失来评估系统性风险。
CoVaR的计算方法比较复杂。
需要对银行系统的风险因素进行建模。
常用的建模方法包括回归方法、方差协方差方法等。
在建模过程中，需要考虑到不同风险因素之间的相关性，以及不同风险因素对风险传染的潜在影响。
根据建模结果，可以计算出银行系统在不同风险水平下的VaR。
VaR表示的是在特定置信水平下，银行系统可能面临的最大损失金额。
然后，根据计算出的VaR，可以进一步计算出CoVaR。
CoVaR的计算方法可以是非参数方法，也可以是参数方法。
非参数方法基于历史数据对CoVaR进行估计，而参数方法则需要额外的假设和模型。
一个常用的参数方法是GARCH 模型，它能够考虑到金融市场的波动性和波动率的变化。
根据CoVaR的计算结果，可以评估银行系统的整体系统性风险，并采取相应的风险管理措施。
通过对不同风险因素的CoVaR进行比较，可以确定哪些风险因素对银行系统的影响最大，从而提前预警和管理风险。
CoVaR是一种用于测度银行系统性风险的有效方法。
它能够考虑到不同风险因素之间的相关性和风险传染的影响，帮助银行系统更好地评估和管理风险。
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。
中国金融风险的测度、成因及对策
中国金融风险的测度、成因及对策罗安邦1姚雪松2徐飞'(1.中车金融租赁有限公司，北京100071；2.广东科技学院财经学院，广东东莞523083)摘要：本文结合指标变量法和网络模型法測度了中国备金融子市场和整体系统性金融风险，发现近年来中国金融风险有走离的趋势。
进一步从金融机构资产负债率过离，金融机构融资投资期限错配现象严重，金融创新增强而金融监管未能及时跟上，金融信息不对称现象增加，金融“脱实向虚”的现象不断上升等角度分析了中国金融风险的成因。
最后提出了强化约束金融机构表外业务、健全中国金融监管体、，定量測度金融系统性风险、配合货币政策防范系统性金触风险的对策建议。
关键词：金融风险;測度;成因；对策中图分类号:F832.5文献识别码：A文章编号：2096-3157(2021)03-0147-03—、弓［言随着中国金融市场规模的不断扩大，金融创新的不断增强,金融效率的不断提高，中国金融系统蕴含的风险也不断增加。
近年来，党和国家重要会议多次表明须要防范金融风险,把防范金融风险作为当前中国政府的重要工作。
如何有效地测度金融风险？金融风险的成因主要是什么，应该如何有效地进行应对，是当前中国学术界的重要议题。
本文首先通过数量经济学中的定量方法对中国金融风险进行量化的测度，然后分析当前中国金融风险形成的主要原因，并提出应对当前金融风险的对策建议，具有重要的理论和现实意义。
二、中国金融风险的测度关于金融风险的量化测度目前国内外学者主要采用的方法有指标变量法、网络模型法、条件在险价值法和边际预期损失法。
其中,指标变量法是从日常对风险的监测以及很多研究人员的研究经验中所挑选出来一定的指标来判断金融风险的状况。
网络模型法是在指标变量法的基础上考虑了各金融子市场相互关联的特性，构建网络模型来测度金融风险。
条件在险价值法是指一个金融市场在其他金融市场处于某种程度的极端风险状态时,就其处于特定VaR水平下的条件在险价值来判断该金融市场的风险水平。
我国系统性金融风险预警指标体系构建及测度
危机 ； 陈秀英在《 金融危机预警指标体系的建立及可行性分析》 中以实际 Ｇ Ｄ Ｐ增长率 、 财政收支差额／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 经 常项 目差额／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 国 内信 贷增 长率 、 外 汇储 备 可供 进 口月数 、 短期 外债／ Ｙ ｂ 债总 额 、 坏账率 、 实 际利率 、 Ｍ 增长 率 、 通货 膨胀 率 、 实际汇 率 及其 波 动 幅 度 、 贸 易差 额／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 外 汇储 备／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 外 汇储 备／ 短期 外 债 、 短 期资本 流入额／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 资本 充 足率 和股 市价格 指 数波 动 幅度 等 指标 构 建 了金 融 危 机预 警 指标 体 系 ； 沈 悦 在《 中国商业 银行 系统 性风 险 预警指 标体 系设 计及 监 测分 析 》 中以 Ｇ Ｄ Ｐ增 长 率 、 通 货膨 胀 率 、 Ｍ２ ／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 财政赤 字／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 国内信贷 增 长率／ Ｇ Ｄ Ｐ增长 率 、 股 票总 市值／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 股 票 市盈 率 、 固定 资 产投 资增 长率 、 经 常项 目逆 差／ Ｇ Ｄ Ｐ 、 实际汇 率 升值 幅度 、 国 内外利 率差 、 短期外 债／ ｇ ｂ 汇储 备 、 短期 外 债／ ｇ ｂ 债 总额 、 不 良贷
中图 分类号 ： Ｆ ８ ３ ２ ． ３ ３ ２ 文 献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ ７— ８ ５ ７ ６ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ —０ ０ １ １ 一 Ｏ ８
一
、
问题 的 提 出
由美 国次贷危 机 引发 的全 球性金 融 危机使 得人 们不得 不再 次关 注 系统性 金融 风 险的预 警 问题 。随 着我 国加 入 ＷＴ Ｏ过 渡期 结束 和 国内金 融业 的进一 步 对 外开 放 ， 系统 性 金 融 风 险 发 生 的 可能 性 明显 提
宏观审慎管理框架下系统性金融风险的测度与防范
葛志强 、 姜全 （０ １设计 了危机预警指标 体系 ， ２ １） 并且借鉴 标权重及风险 阀值的确定 、风险区间的判定 多借鉴 国外
方法构建 了其 与其他 经济 变量 间的宏 观审 慎管理 压力 指 标 法 能 够 避 免 构 建 数 理模 型 的复 杂 性 及 不 稳 定 性 ； 因
作 者 简 介 ： 文悦 （ ９ ８ ） 女 ， 西 临 川人 ， 供 职 于 中 国人 民银 行 南 昌 中心 支 行 ； 杨 １６ 一 ， 江 现
年的研究成果 可 以看 出， 系统性 金融风 险测度 的研究 主 完 善 的市 场 数 据 采 集 渠 道 的 影 响 ，国 内学 者 较 难 开展 针 体系 的选择主要侧重于国内因素 ，对开放条件下一些 重
要 的外 部 冲 击 考 虑 较 少 ． 对 预 警 指标 的 选择 、 层 次 指 且 各 文献或依靠专家分析法 ， 于主观。 趋 （－本 文研 究 方 法 及 思 路 －） 本 文 采 用 指 标 法 、 因子 分 析 及 Ａ Ｉ Ｒ ＭＡ预 测 相 结 合 的方 式 对 我 国系 统 性 金 融 风 险 进 行 识 别 、测 度 及 预 测 。 子 分 析 法 更 为 客 观 准 确 ． 除 了 人 为取 舍 指标 ， 主 观 判 剔 或
收稿 日期 ： ０ ２ ０ — ６ ２ １ — ７ １
是过于专注复杂模型 ．而随着 经济现象 复杂程度 的加
深． 模型可信度也在降低 。 有着严格假设条件 和繁杂理论
结 构 的模 型 往 往 难 以准确 刻 画风 险 的 累 积 过程 。二 是 受 我 国金 融 业 市 场 化 操 作 时 间 不 长 ，缺 乏 如 发 达 国家 那 样 对 我 国实 际 进 行 的 研 究 。 三 是我 国 现有 研 究 对 预警 指 标
基于综合指数法的金融系统性风险测度
基于综合指数法的金融系统性风险测度
基于综合指数法的金融系统性风险测度在金融领域中，系统性风险是指金融市场或金融机构面临的风险，当这些风险发生时，可能会对整个金融系统产生重大影响。
对金融系统性风险的测度和评估对于金融稳定和风险管理至关重要。
综合指数法是一种常用的测度金融系统性风险的方法，它通过综合考虑多个指标，对金融系统性风险进行定量化测度。
本文将对基于综合指数法的金融系统性风险测度进行详细探讨。
一、综合指数法的基本原理综合指数法是一种通过将多个指标进行综合加权，得出综合指数来测度某一现象或问题的方法。
在测度金融系统性风险时，可以选择多个代表不同方面的指标，比如市场风险、信用风险、流动性风险等，通过综合考虑这些指标的情况，得出一个综合指数，来反映金融系统性风险的整体状况。
二、综合指数法的指标选择在测度金融系统性风险时，需要选择代表不同方面的指标来进行测度。
常见的金融系统性风险包括市场风险、信用风险、流动性风险等，因此可以选择相应的指标来代表这些风险。
在测度市场风险时，可以选取市场波动率、股票市场收益率等指标；在测度信用风险时，可以选取信用违约概率、债券违约率等指标；在测度流动性风险时，可以选取资产流动性、市场流动性等指标。
通过选择这些指标，并对它们进行综合考虑，可以得出对金融系统性风险的综合测度结果。
三、综合指数法的权重确定在使用综合指数法进行金融系统性风险测度时，需要确定不同指标的权重。
权重的确定需要考虑到不同指标对金融系统性风险的影响程度，以及实际情况和需求。
一般来说，可以通过专家咨询和实证分析等方法，来确定不同指标的权重。
比如可以采用层次分析法、模糊综合评价法等方法，来对不同指标的权重进行定量测度，或者也可以通过专家调查、问卷调查等方法来获取不同指标的权重。
通过确定不同指标的权重，可以更准确地进行综合测度，得出对金融系统性风险的准确评估结果。
四、综合指数法的计算方法在确定了各指标的权重之后，可以使用一定的计算方法来计算综合指数。
金融机构关联度与系统性风险的测度
金融机构关联度与系统性风险的测度随着金融对于实体经济的影响日益重要，金融系统风险的控制和金融系统的稳定越来越受到关注。
系统性风险指某一系统性事件的发生对一系列的金融机构和金融市场造成严重的影响，从而影响金融系统的稳定性，影响社会公众对整个金融系统的信心。
随着金融衍生品市场的发展、全球金融一体化的加深，金融系统内部各机构之间的联系日趋紧密。
因此，当某个机构出现流动性不足、无力偿付，或者产生损失时，这种冲击会很快在不同机构之间传播扩散，从而形成金融系统性风险。
金融系统性风险对国民经济的稳定发展造成严重影响。
金融系统的质量安全是质量管理和控制的一个层面，与宏观经济的运行息息相关。
因此，本文研究如何识别、测量、进而对金融系统性风险进行防范，无疑具有理论和现实意义。
一、文献回顾系统性风险的爆发往往导致金融危机，研究系统性风险往往与研究金融危机联系在一起。
对金融危机的研究一般关注四个“L”，即杠杆率(Leverage )、流动性(Liquidity )、损失( Losses )、关联性( Linkage )。
因此，有关系统性风险的研究主要集中在这四个方面。
在系统性风险的理论模型研究方面，Cifuentes ( 2005)指出在一家企业出现流动性危机出售资产会压低资产的价格，且这种行为具有传染性，所以即使一个小冲击也有可能导致危机出现。
Gai等(2011)通过一个银行间借贷的网络模型，解释金融网络中的复杂性和集中性怎么样放大金融脆弱性，并导致系统流动性危机。
Morris 等(2010)发现资本市场上极少数的逆向选择也能产生腐蚀性的效应，并导致交易机制的失效，其根源在于市场信心的丧失，信息不对称会扩大风险。
现有的研究发现流动性缺失、机构之间的紧密联系、信息不对称等原因都会导致系统性风险的传染，导致金融危机的发生。
实证研究方面，金融危机前对于系统性风险的度量大部分是基于宏观经济与金融体系的冲击及联系的角度，危机之后度量系统性风险的视角逐渐放开，更多地考虑金融体系内部关联性和传染性度量。
对系统性金融风险的测度与防范分析
对系统性金融风险的测度与防范分析系统性金融风险是指整个金融体系中出现的风险，它具有传染性和波及性，能够对整个金融市场和实体经济造成严重的影响。
对系统性金融风险的测度和防范分析成为金融监管和实践中的重要课题。
测度系统性金融风险的方法主要有以下几种：1. 动态相关性测度：通过计算金融市场各个资产收益率之间的相关系数，来衡量不同资产之间的关联程度。
动态相关性测度方法根据协方差矩阵的变化，可以比较准确地捕捉到金融市场中的系统性风险。
2. 风险度量模型：利用VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）等风险度量模型衡量系统性风险。
VaR可以衡量在一定置信水平下，资产组合的最大可能损失，而CVaR则能够衡量超过VaR的损失的期望。
这些模型能够帮助金融机构和投资者了解其面临的系统性风险。
3. 高频数据分析：利用高频数据，特别是交易数据，来分析系统性金融风险。
这种方法能够更加准确地捕捉到金融市场的短期波动和风险。
通过分析市场的闪崩现象和极端事件，来判断系统性风险的程度。
4. 宏观经济指标分析：通过分析宏观经济指标，如GDP、通胀率、利率等，来评估和测度系统性风险。
这些指标能够反映整个经济的健康状况和稳定性，并对金融市场产生重要影响，因此能够作为测度系统性风险的重要参考。
1. 健全金融监管体系：建立健全的金融监管制度和监管机构，制定有效的监管政策和法规，加强对金融市场的监管和监控，以及对金融机构的风险管理和内部控制的监察。
还应加强对金融创新和新型金融产品的监管，防止出现新的系统性风险。
2. 增强金融市场透明度：提高金融市场的透明度，加强金融产品和交易的信息披露，增加市场参与者对金融市场的了解和判断能力。
透明度的提高有助于降低市场不确定性和信息不对称，减少投资者的风险厌恶情绪，从而降低系统性风险。
3. 强化风险管理能力：金融机构需要加强对风险的识别、测度和控制能力，建立有效的风险管理体系。
系统性金融风险度量_一个文献综述
系统性金融风险度量_一个文献综述系统性金融风险度量:一个文献综述引言：随着全球金融体系的不断发展和金融市场的日益复杂化，系统性金融风险的问题日益凸显。
系统性金融风险是指金融体系中的一系列因素和因素之间的相互关联性，使金融体系整体面临的风险。
它与特定金融机构或个体风险不同，而是一种整体性的风险。
为了有效量化和管理系统性金融风险，研究者们提出了各种度量方法。
本文旨在对系统性金融风险度量的相关文献进行综述，以期为金融风险的管理和监管提供参考。
方法：本文通过检索金融学、计量经济学、及数学优化等领域的相关文献，总结了各种经典的系统性金融风险度量方法，并分析了各自的优缺点。
结果：1. 风险代理变量法风险代理变量法是最古老和最传统的系统性风险度量方法之一。
它基于金融市场中一些风险代理变量（如股票市场指数变动率、利率波动等）的表现来对系统性风险进行测度。
尽管该方法操作简单，但它的局限性在于无法准确捕捉到金融市场复杂的因果关系。
2. 方差-协方差方法方差-协方差方法是系统性风险度量的另一种常用方法。
它通过计算金融资产或金融市场收益率之间的协方差矩阵来评估系统性风险。
尽管具有数学上的可行性和易实施性，但该方法假设金融资产之间的关系是线性的，忽略了非线性和动态影响，可能导致未能准确度量系统性风险。
3. 杠杆倍数方法杠杆倍数方法是根据金融机构杠杆倍数来度量系统性风险的方法。
这种方法认为，杠杆增加会加剧系统性风险。
然而，该方法无法捕捉到金融机构间相互联动的复杂性，因此在结构性改革或市场结构变化的背景下可能不适用。
4. 基于网络的方法基于网络的方法是近年来受到广泛关注的一种系统性风险度量方法。
这种方法基于金融体系中金融机构之间的网络关系，通过分析网络拓扑结构和金融机构之间的连接性来度量系统性风险。
这种方法能够更好地捕捉金融机构之间的相互关联和传染效应，但也存在对金融拓扑结构的依赖性和数据的需求，同时还需要进一步研究。
结论：系统性金融风险度量是金融风险管理和监管的重要环节。
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系统性金融风险的测度
摘要：2008 年国际金融危机以来，系统性金融风险监管成为国内外学术界和全球金融监管改革的一个最热门话题。
然而，系统性金融风险既不是一个新概念，也不是一个新问题。
本文从系统性风险的含义入手、着重于系统性金融风险的测度，对系统性金融风险的测度进行系统的梳理和评述，以期为相关领域的进一步研究提供借鉴。
关键词：系统性金融风险；测度方法；金融危机
中图分类号：f830.9 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2013）02-0-01
一、引言
此次源于美国的全球金融危机深刻地影响着当今世界经济。
此次危机的一个教训就是单个金融机构良好运转并不能保证整个金融
系统的健康运转，传统的微观审慎监管体系在防范系统性金融风险方面作用有限，甚至有时可能增加系统性风险。
全球各主要经济体都深刻认识到，维护金融体系稳定需要在现有微观审慎监管的基础上进一步加强和完善宏观审慎监管体系。
巴塞尔协议ⅲ也对全球银行业控制系统性风险、维护金融系统稳定提出了更严格的监管要求。
因此，在缺乏对系统性风险的识别和防控是导致金融危机发生重要原因的认识上，各方均已达成共识。
本文将从原理而不是具体计算过程出发，对系统性金融风险的测度进行系统的梳理和评述。
二、系统性金融风险及其测度的定义与特征
目前，国际上对系统性金融风险并没有统一的、被普遍接受的定义。
这一状况本身就表明系统性风险是一个复杂的问题，同时也说明相关研究还比较有限，有待进一步探索。
具有代表性的定义大致有以下三类：一是从危害范围大小的角度定义为：威胁整个金融体系以及宏观经济而非一两个金融机构稳定性的事件，主要以美联储主席伯南克等为代（bernanke，2009）。
二是从风险传染的角度定义为：单个事件通过影响一连串的机构和市场，引起多米诺骨牌效应损失扩散的可能性，主要以gonzalez-hermosill（1996）和kaufman（1999）为代表。
三是从金融功能的角度定义为：突发事件引发金融市场信息中断，从而导致金融功能丧失的或然性，主要以minsky（1995）为代表。
与单个金融机构风险或个体风险相比，它具有复杂性、突发性、传染快、波及广、危害大五个基本特征。
系统性金融风险的测度，是指在对过去系统性风险损失资料及当前经济金融形势分析的基础上，对风险发生的概率及造成的损失程度进行定性、定量分析，从而预测出较精确并满足一定规律的结果的过程（范小云，2006）。
找到一套能够预先给出未来系统性风险发生的时间、强度，而同时又不给出错误信号或较少给出错误信号的通用规则，成为监管当局防范系统性金融风险进程中的一项重要而前沿的任务。
三、系统性金融风险的测度的方法
当前对系统性金融风险测度的研究主要从两方面展开：一是从单一金融机构入手，分析个体的风险暴露状况，然后再将个体的风险暴露进行加总来推算整个系统的风险；二是运用一定的模型，从整体上直接估测系统性金融风险。
（一）从单一金融机构入手对系统性金融风险的测度
1.指标预警法。
90 年代以来，有关部门与学者试图通过分析金融机构会计报表发现系统内的不稳定性和脆弱性的迹象。
指标预警法也有自己的较大的缺陷。
如果单纯从建立指标体系角度考虑，而没有加总的理论基础，那么无论怎样继续添加、修改指标也无法解决其在对系统性风险总体测度上表现欠佳的问题。
2.计量模型分析法。
针对上述问题的计量模型集中表现为回归分析、garch模型和var法。
回归分析是该领域产生较早的计量分析方法，主要是根据回归模型中系数的显著性筛选指标。
而随着对经济数据本身非线性性的发现，其解释力度在逐渐减弱。
garch 模型以银行间实际交易的联系和市场间的波动性溢出为基础，建立二元或多元garch 模型，以残值之间的相关性大小和变动反映潜在的系统性风险的大小。
但是，不仅残值之间的相关性不一定代表了系统性金融风险，而且，实际上garch 模型的分析只能说明诱导因素发生后传染的速度和规模，对于解释会不会发生系统性风险这一问题却远在其能力之外。
伴随当前风险管理领域中最为流行的var 方法的诞生，garch 模型与其结合，共同测评金融机构面临的风险。
但无论如何规避模型风险，var 法实际上还是通过详尽评估单一金
融机构的风险来强化整个金融体系，不能实现从总体上对系统性金融风险的测度。
（二）从系统整体入手对系统性金融风险的测度
在面向系统整体直接对系统性金融风险进行测度时，作为指标体系主要制定者的监管当局认为，可以将经济金融系统看作所有金融机构甚至所有金融活动参与个体的总和，利用各部门总的经济数据，同时加入宏观经济指标，来衡量或预测经济金融体系的系统性风险。
kaminsky（1997）研究认为，实际汇率水平、国内信贷总量、对公共部门的信贷总量、国内通货膨胀、贸易平衡情况、货币增长率、实际经济增长率和财政赤字等指标，会对系统性金融风险的测试起到一定的指示作用。
goodhart（2004）和aspachs（2006）认为违约概率和整体银行盈利水平是重要指标。
imf 于1999 年5 月启动了“金融部门评估计划”（fsap），包括如经济增长、通货膨胀、利率等在内的宏观审慎指标；如资本充足性、盈利性指标、资产质量指标等在内的综合微观审慎指标，用于测度金融体系中蕴涵系统性风险的程度。
这些宏观审慎指标包括反映单个金融机构稳健性的微观审慎指标的汇总和与金融体系稳健性有关的宏观经济变量两
种类型。
同时，在对单个金融机构稳健性的微观审慎指标进行汇总时，对不同的机构按照其对应的权重进行了加权。
四、结论和展望
从人类对金融危机的认知历程看，系统性风险概念的强化和应用将极大深化人类对金融危机的认知。
这一转变使金融危机从一个突
发的风险事件，演变为一个监管机构可以日常持续监控的对象，使得人们有可能通过关注和评估系统性风险的严重程度动态评估金
融危机的发生概率，进而采取应对之策。
这将具有里程碑意义。
然而，对系统性金融风险的测量目前为止仍然没有一个统一的标准。
当没有一个行之有效的标准之时，系统性金融风险的动态评估必然会大打折扣，更谈不上对系统性金融风险的应对。
参考文献：
[1]张强，冯超.金融危机后我国上市商业银行系统性风险测算[j].上海金融，2010（12）：32-34.
[2]王书斌，王雅俊.银行系统性风险传染机制的研究与实证[j].金融与经济，2010（07）：6-9.
[3]bernanke，ben. a letter to sen. bob corke[n].the wall street journa，2009-11-18.
[4]fuchs p.monitoring risks in a banking system：internationalcomparison of systemic risk[r].switzerland：university of st.gallen.2006：6.。