论文部分内容阅读
本文基于异质市场假说和高频数据，利用高频数据采样频率高及富含波动信息的特点，构造了多银行和系统问多元联合分布过程，并将银行间的动态联系纳入考虑，构建了具有经济意义、形式灵活的高频动态多条件CoVaR模型及基于此的群体性系统性风险贡献指标。从群体分析视角小发，研究了不同商业银行群体对金融体系的风险溢出效应。结果显示：就系统性风险贡献度而言，该模型准确刻面了近年不同时期下我国三类商业银行系统性风险贡献度的时变特征，其表现为在次贷危机及欧债危机、我国“钱荒”时期及股票市场异常动荡时期，由风险的传染性等特征导致的