中国银行体系的风险传染效应研究
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20世纪70年代以来,在发展中国家和发达国家一共爆发了168次银行危机,这其中包括117次系统性危机和51次非系统性危机,其造成的损失都超过了年GDP的十分之一。而最近发生的次贷危机以及随后的欧债危机,其影响力更是席卷全球。在银行的系统性风险的产生中,最为重要的因素是银行体系间的风险传染效应。正确的识别和度量该效应,对于银行危机的防范有十分重要的作用。基于此,本文对银行的风险传染效应进行了详细的研究,,使用了模型分析、仿真模拟、实证检验等研究方法。具体而言,首先,研究了单个银行危机产生机制的理论模型,得出了储户取款要求的变化对银行挤兑产生的影响;接着,运用仿真模拟和实证检验的方法,对银行体系内的风险传染效应进行分析,重点研究了系统重要性银行的识别和传染效应的度量;最后,分析了国际金融市场对中国银行业的风险传染途径和传染效应。本文得出的主要结论有:(1)单个银行危机产生机制的理论研究表明,一旦某银行出现支付危机,这个信息会很快被储户捕捉到,由于信息的不对称性,储户中那些谨慎类型的人就会提前取款,这种取款行为由于羊群效应的影响,使得储户之间发生传染,会有越来越多的人加入到提前取款的行列,使得银行的经营状况更加恶化,最终使得单个银行危机不可避免,导致银行失败,而银行中坏账的存在,又会使得这一过程的产生被加快,银行的危机会更早出现。(2)银行体系间风险传染效应的仿真模拟结果表明,银行体系中错综复杂的债权债务关系,使得一家银行的失败风险会引发传染效应,最终可能会引发一场银行体系的系统性风险。具体而言,如果发生危机的银行,其债权损失率不超过30%,那么,不论银行是否系统重要性银行,都不会对整个银行体系的稳定造成影响;如果达到或者大于50%,传染效应会明显加强,此时,若发生危机的是系统重要性银行,会在很短时间内引发一场系统性风险,若发生危机的不是系统重要性银行,可能会引发局部风险,或者使得系统性风险的过程放慢。总之,系统重要性银行对风险传染效应有决定性的影响。(3)对中国银行体系内14家上市银行的日收益数据的Copula相关性的实证研究发现,中国的系统重要性银行一共有7家:中国银行、中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、交通银行、民生银行和中信银行,这些银行的传染性非常强,一旦发生风险将会对其他银行乃至整个金融业产生极大的破坏力。
摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 导论 | 第10-29页 |
1.1 选题背景和选题意义 | 第10-12页 |
1.2 文献综述 | 第12-26页 |
1.3 研究方法 | 第26页 |
1.4 主要内容与结构安排 | 第26-28页 |
1.5 论文的创新点 | 第28-29页 |
2 银行系统性风险以及风险传染的相关理论 | 第29-49页 |
2.1 本文中几个重要概念的界定 | 第29-33页 |
2.2 银行系统性风险的产生机理 | 第33-40页 |
2.3 银行风险传染渠道分析 | 第40-49页 |
3 单个银行挤兑危机的数理模型研究 | 第49-66页 |
3.1 D-D 银行挤兑模型介绍 | 第49-50页 |
3.2 单个银行挤兑危机的模型研究 | 第50-64页 |
3.3 本章小结 | 第64-66页 |
4 银行体系内风险传染效应的仿真研究 | 第66-79页 |
4.1 银行体系内风险传染效应的仿真模拟 | 第66-72页 |
4.2 巴塞尔协议Ⅲ对系统重要性银行的解读 | 第72-74页 |
4.3 系统重要性银行的风险以及防范措施 | 第74-77页 |
4.4 本章小结 | 第77-79页 |
5 基于关联性的系统重要性银行的识别 | 第79-91页 |
5.1 系统重要性银行的关联性解读 | 第79-81页 |
5.2 基于关联性的中国系统重要性银行的识别 | 第81-84页 |
5.3 变量关联性的度量方法 | 第84-88页 |
5.4 基于 Copula 方法的中国系统重要性银行的识别 | 第88-90页 |
5.5 本章小结 | 第90-91页 |
6 基于 Copula 的中国重要性银行的风险传染效应的实证研究 | 第91-111页 |
6.1 Copula 函数相关概念 | 第91-98页 |
6.2 基于 Copula 的中国系统重要性银行的识别 | 第98-109页 |
6.3 政策建议 | 第109-111页 |
7 研究结论与展望 | 第111-115页 |
7.1 研究结论 | 第111-114页 |
7.2 研究展望 | 第114-115页 |
致谢 | 第115-117页 |
参考文献 | 第117-128页 |
附录 1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第128页 |
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ABS4029296,这篇论文共128页
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