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我国影子银行系统风险溢出效应研究

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致谢

1 引言

1.1 研究背景与研究意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究内容与技术路线

1.2.1 研究内容

1.2.2 论文技术路线

1.3 研究方法

1.4 创新点

2 相关理论及国内外研究综述

2.1 金融体系系统风险基本理论

2.1.1 相关概念

2.1.2 金融体系系统风险形成机制相关理论

2.2 金融体系系统风险测量

2 .3影子银行及影子银行系统风险

2.3.1 影子银行的概念

2.3.2 影子银行系统风险文献综述

2.3.3 影子银行风险综述

3 风险形成机理及传染途径

3.1 金融体系系统风险形成机理及传染途径

3.1.1 金融体系构成及特征

3.1.2 金融风险、金融系统性风险及金融体系系统风险

3.1.3 金融脆弱性是金融体系系统风险产生的内在因素

3.1.4 金融机构间的系统关联性增大了风险传染的可能性

3.1.5 金融体系系统风险传染途径

3.2 影子银行系统风险形成机理及传染途径

3. 2. 1影子银行发展机制

3. 2. 2影子银行风险形成机理及传染途径

4 我国影子银行成因、发展历程及规模估算

4.1 中国影子银行成因与发展历程

4.1.1 中国影子银行成因

4.1.2 中国影子银行的发展历程

4.2 我国影子银行概况及特点

4.2.1 不持有金融牌照的非金融机构类影子银行及业务概况

4.2.2 持有金融拍照的金融机构从事的影子银行业务

4.3 影子银行规模估算

4.3.1 从社会融资规模角度估算影子银行规模

4.3.2 从官方影子银行定义范围角度估算影子银行规模

4.4 我国影子银行与金融体系系统风险

4.4.1 我国影子银行面临的主要风险

4.4.2 基于同业业务的信用扩张是我国影子银行引发系统风险的关

5 基于 GARCH模型影子银行系统风险溢出效应的实证分析

5.1 实证方法及适用模型选择

5.1.1 Var及 CoVaR 概念及计算方法

5.1.2 ARCH模型

5.1.3 GARCH(1, 1)模型

5.1.4 GARCH—M(GARCH-in-Mean)模型

5.1.5 基于 GARCH—M 模型的 VaR 计算

5.1.6 基于 GARCH—M 模型的 CoVaR 计算

5.1.7 计算风险溢出值

5.2.1 建模指标选择

5.2.2 数据来源和说明

5.2.3 数据检验

5.2.4 模型建立及回归结果

6 基于 SVAR模型的影子银行与金融稳定相关性分析

6.1 引言

6.2 模型构建和数据说明

6.2.1 影子银行对金融稳定影响的 SVAR 模型建立

6.2.2 数据说明

6.3 实证结果说明

7 结论及政策建议

7.1 结论

7.2 政策建议

7.2.1 完善与金融体制改革相适应的影子银行法律体系和监管构架

7.2.2 当前我国影子银行监管重点及具体措施

7.2.2 银行非传统信用创造机制应成为影子银行体系未来监管重点

7.2.3 适时调整金融业监管模式:从分业监管逐步过渡到综合监管

7.2.4 完善影子银行内控机制

参考文献

附录 A

作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果

独创性声明

学位论文数据集

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著录项

  • 作者

    黄晓雯;

  • 作者单位

    北京交通大学;

  • 授予单位 北京交通大学;
  • 学科 应用经济学
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王灏;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 经济计划与管理;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:22:47

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