基于Copula-CoVaR方法的中美證券市場系統(tǒng)性風險研究.pdf

1、在全球金融體系逐漸趨于一體化的發(fā)展的今天，系統(tǒng)性金融危機爆發(fā)的頻率有所增加.而系統(tǒng)性風險普遍存在于金融體系中，其中證券市場系統(tǒng)風險又格外重要，其傳播速度快且影響程度較為深刻.因此系統(tǒng)性風險的度量是一項兼具學術(shù)價值和實際價值的重要工作.在國外，對于證券市場系統(tǒng)性風險的探究已經(jīng)進行了很長時間，基本已經(jīng)完全實現(xiàn)了對于系統(tǒng)興風險的量化分析.而作為新興市場的中國證券市場，容易受到外部和內(nèi)部影響因素的作用，一旦發(fā)生系統(tǒng)性風險，容易造成嚴重后果.因此

2、對于我國，加快證券市場系統(tǒng)性風險評估的任務(wù)迫在眉睫.本文選取了股票市場作為證券市場的代表，利用GARCH-Copula-CoVaR方法對證券市場的系統(tǒng)性風險做了實證研究.
　　本文主要選取了美國標普500指數(shù)及其各行業(yè)指數(shù)及中國滬深300指數(shù)與滬深300行業(yè)指數(shù)作為中美證券市場代表,利用GARCH-Copula-CoVaR模型對證券市場的系統(tǒng)性風險進行了分析討論.首先，我們選取了從2004年2014年的美國標普500指數(shù)及其各行業(yè)

3、指數(shù)的日收盤價數(shù)據(jù)及2007年到2015年的中國滬深300指數(shù)與滬深300行業(yè)指數(shù)的日收盤價數(shù)據(jù).考慮到金融變量間的動態(tài)相關(guān)關(guān)系，本文利用了時變t-copula函數(shù)，ARMA-GARCH-t模型對兩個國家各行業(yè)對股票市場的影響進行了建模，利用極大似然方法估計所有的參數(shù).其次利用擬合的t-copula函數(shù)計算CoVaR，系統(tǒng)性風險貢獻(ΔCoVaR).通過分析發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)不管是在中國或是美國，當各行業(yè)市場處于風險狀態(tài)時，都會導致股票市場整體