基于Copula-VaR的我国银行业风险水平分析

摘要

金融危机发生以后,为了迅速缓解经济下滑的压力,中央政府迅速推出了一系列经济刺激计划。然而,这些经济刺激计划在拉动经济增长的同时,也埋下了很多隐患。由于我国主要是依靠投资来拉动经济增长,从而导致了金融危机以后我国信贷增长过快,信贷的过快增长使得风险都积聚在银行体系之内。在我国金融领域中,银行业占据着十分重要的地位,因此银行业的风险会影响到整个金融领域的正常发展。由于银行业的风险种类很多,银行业风险之间的影响因素也很多,同时风险之间又相辅相成、相互促进,因此从整体的角度来衡量银行业风险就显得日益重要。
　　在经济下行的压力下,银行业的风险逐渐显现出来。为了能够尽可能客观地反映我国银行业的真实风险水平,本文选择从整体的角度来衡量银行业的风险。选取14家上市银行作为研究样本,通过OLS回归,得到风险日收益率的估计值,然后计算出风险收益的分布,利用Copula函数连接起不同种类的风险,通过蒙特卡罗模拟法得到银行业风险的VaR值。通过比较可以看出,金融危机发生前后银行业的风险水平发生明显的变化。金融危机发生以后,整体来看银行业的风险水平明显高于金融危机发生以前。

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主要符号说明

第一章 导论

1.1 选题的背景及意义

1.2 文献综述

1.3 本文的思路及内容安排

1.4 本文的创新点

第二章 银行业风险的基本理论

2.1 银行体系脆弱性理论

2.2 银行业风险的类型

2.3 银行业风险存在的根源

2.4 小结

第三章 我国银行业风险的理论分析

3.1 我国银行业风险呈现的特点

3.2 后危机时代我国银行业风险的特殊性成因

3.3 我国宏观经济状况及银行业风险的现状分析

3.4 小结

第四章 Copula-VaR方法

4.1 VaR的相关理论

4.2 Copula函数的引入

4.3 Copula函数构建及VaR值的计算

4.4 小结

第五章 基于Copu la-VaR的我国银行业风险的实证分析

5.1 我国银行业风险计量模型的初步构建

5.2 数据来源及处理

5.3 信用风险和市场风险边缘分布的估计

5.4 VaR的计算

5.5 结论及分析

第六章 全文总结及展望

6.1 总结

6.2 本文的不足及展望

参考文献

附录1

附录2

个人简历在读期间发表的学术论文

致谢