【摘 要】
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金融机构间的相互依赖性和动态性在系统性风险的研究中具有重要地位。在本文中,我们将“系统性连接”与网络分析法相结合,分别研究美国股票市场和中国股票市场中金融机构间动
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金融机构间的相互依赖性和动态性在系统性风险的研究中具有重要地位。在本文中,我们将“系统性连接”与网络分析法相结合,分别研究美国股票市场和中国股票市场中金融机构间动态的依赖性。具体而言,我们采用股票的每日收盘价数据,利用一种多元极值理论(Multivariate Extreme Value Theory,MEVT)的方法,构建动态的邻接矩阵,对美国和中国的系统重要性金融机构(Systemically Important Financial Institutions,SIFIs)之间动态的系统性连接进行量化,并通过网络分析将其可视化。结果显示,在极端情形下,尤其是当金融系统受到较大的负面冲击时,系统性连接的数值会明显增强。同时,我们使用尾部事件驱动的网络分位数回归(Tail Event driven Network Quantile Regression,TENQR)模型来估计网络的相互依赖性和动态性。结果表明,当市场处于下行周期时,网络因子的反应更为强烈。
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