关于我国金融不稳定指标体系的研究

金融不稳定论文 指标体系论文 Copula函数论文
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在当今金融全球化的大背景下,我国的金融自由化进程也在不断加速,我国金融市场与世界金融市场的联系也日益紧密,经济发展特别是金融业发展中所面临的不稳定性因素也在随之增加。从国际金融业发展历史来看,其出现不稳定也是经济体系运行中的一种正常现象,这种常态会对一个国家或经济共同体的金融结构产生冲击。在理论上,国内外诸多专家学者都对金融不稳定进行了深入研究,但大多数已有的理论研究成果都是从分析其不稳定的成因及后果的角度出发的,同时,国内外学者对金融不稳定的研究大多也是以研究金融危机发生的内在机制为基础的。但从应用上至今都没能对金融不稳定的指标体系做出系统全面的研究,因此,研究我国金融不稳定指标体系对于丰富金融不稳定理论的研究具有的相当大的指导意义与补充价值。同时也对我国经济决策制定者具有一定程度上的参考作用。本文在国内外已有的研究基础上,构建了金融不稳定指标体系,主要选取了各个指标2004年到2011年的季度与月度数据,运用Copula技术、时差序列相关法以及熵权法分别对指标体系内每个指标的两两相关关系、景气指数以及权重赋值进行了实证研究,并且重点阐述引入变点理论中的极值理论对传统Hill估计选取指标阈值进行改进的方法,从而通过定量的方法计算出了每个指标的阈值,并基于此划分了指标的金融预警界限。通过实证结果的分析可以得出相应的研究方法能够较好的适应指标体系相关方面的研究,这也是本文研究的重点所在。在以上实证结果的基础上,结合我国金融不稳定状况,现对本文所研究的金融不稳定指标体系总结得出以下启示:第一,金融不稳定指标体系中的所有指标两两之间是存在相关关系的,虽然相关系数不尽然相同,但是这种内在的相关关系除了对指标间产生关联影响之外,也会使得指标体系相对于我国金融不稳定的作用机制产生较大的连锁反映,但是如何具体阐释与把握这种连锁反映,是我国金融不稳定指标体系后续研究的重点也是难点所在;第二,通过对金融不稳定指标体系景气指数的确定,能够反映相应指标的属性与运行情况,其中超前指标能对我国的金融不稳定状况起到了警兆作用,同时计算出的超前期可以对我国金融机构的运行与宏观经济政策的制定者提供一定的参考价值,结合每个指标反映出的景气指数审时度势,及时采取相应措施,防范可能会出现的金融不稳定状况;第三,金融不稳定指标体系权重的确定,能够使每个指标在整个指标体系中的影响作用与重要程度直观的呈现在面前,因此要求我国在宏观审慎管理方面应该分清主次,把握住哪些才是能对我国金融稳定态势产生较大影响的方面,做到对金融不稳定合理的规避与分散;第四,通过定量化的方法确定金融不稳定指标体系的阈值与警戒范围,不仅是指标体系研究的一大突破,丰富了金融不稳定的理论研究,同时也可以看到我国的金融不稳定各项指标的阈值跟国际通用的标准还存在着一定的差异,因此需要我国金融与宏观经济监管部门,针对我国自身的情况,及时调整国家的宏观审慎管理政策,尽快建立起符合我国自身特点的金融稳定保障工作的协调机制,并且加强各个宏观政策管理部门之间的协调合作,结合现有的金融风险处置制定与时俱进的危机处理方案以及应急措施,争取在金融稳定维护上尽快做到与国际接轨同时又要兼顾自身情况。最后需要指出的是,由于可获得数据的局限性以及研究方法所存在的固有的缺陷,本文对金融不稳定指标体系的实证研究还有待更进一步的探讨,同时,如何把金融不稳定指标体系的理论研究应用到其对我国宏观经济的影响的实际过程中,仍是未来在金融不稳定理论研究中所要倾注心力的难点所在。作者将在现有的研究基础上,再接再厉,争取在未来的学习与工作中继续坚持本课题的研究。
摘要第5-7页
Abstract第7-9页
1 前言第13-22页
    1.1 研究背景第13-15页
    1.2 研究意义第15-16页
    1.3 研究思路第16-18页
    1.4 研究内容第18-19页
    1.5 研究方法第19-20页
    1.6 创新点与不足之处第20-22页
2 金融不稳定理论提出、发展以及文献成果综述第22-38页
    2.1 金融不稳定理论的文献成果综述第22-28页
        2.1.1 马克思关于货币金融的理论第22-23页
        2.1.2 明斯基关于金融不稳定的假说第23-24页
        2.1.3 其他金融不稳定理论的提出第24-28页
    2.2 金融不稳定指标体系构建的文献综述第28-33页
        2.2.1 美联储骆驼评级法 CAMEL 法第28-29页
        2.2.2 IMF 的金融不稳定指标体系第29-31页
        2.2.3 关于构建我国金融不稳定指标体系文献综述第31-33页
    2.3 关于 Copula 函数的相关文献综述第33-35页
        2.3.1 Copula 函数介绍第33页
        2.3.2 Kendall 秩相关系数第33-34页
        2.3.3 关于尾部相关性第34页
        2.3.4 Copula 函数的参数估计方法第34-35页
    2.4 关于极值理论文献综述第35-38页
3 金融不稳定指标体系的研究第38-56页
    3.1 金融不稳定指标体系的构建第38-40页
    3.2 Copula 技术对金融不稳定指标体系的相关性研究第40-46页
        3.2.1 Copula 函数形式选择第40-41页
        3.2.2 Copula 函数参数估计第41页
        3.2.3 实证结果与分析第41-45页
        3.2.4 结论第45-46页
    3.3 时差序列相关法对景气指数的确定第46-49页
        3.3.1 时差序列相关法第46-47页
        3.3.2 实证结果与分析第47-49页
        3.3.3 结论第49页
    3.4 熵权法对指标权重的确定第49-55页
        3.4.1 熵权法第49-52页
        3.4.2 实证结果与分析第52-55页
        3.4.3 结论第55页
    3.5 本章小结第55-56页
4 金融不稳定指标体系阈值的确定第56-68页
    4.1 基于传统 Hill 估计选取阈值第56-58页
    4.2 基于变点理论的拐点的选择第58-59页
    4.3 风险价值的计算与度量第59-60页
    4.4 实证结果与分析第60-65页
        4.4.1 指标与样本数据的选取第60页
        4.4.2 阈值确定与风险计算第60-64页
        4.4.3 结论第64-65页
    4.5 金融不稳定预警界限划分第65-66页
    4.6 本章小结第66-68页
总结与展望第68-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
个人简历第76页
攻读硕士学位期间发表的论文第76页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第76-77页
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