【摘 要】
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随着我国对金融体系和市场的干预越来越少以及金融市场与国外的联系越来越紧密,一直不断的外部冲击对我国金融体系产生了很大影响,引发我国金融市场的动荡。如2015和2016年中国股市的波动,2018年开始的中美贸易摩擦,2020年全世界出现的新冠肺炎,这一连串风险事件持续打击着我国的金融市场,在危机的背后同时存在着很大程度的证券行业系统性风险,而监管层面提出的新规定和金融方面涌现出的大量创新业务,又给证
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随着我国对金融体系和市场的干预越来越少以及金融市场与国外的联系越来越紧密,一直不断的外部冲击对我国金融体系产生了很大影响,引发我国金融市场的动荡。如2015和2016年中国股市的波动,2018年开始的中美贸易摩擦,2020年全世界出现的新冠肺炎,这一连串风险事件持续打击着我国的金融市场,在危机的背后同时存在着很大程度的证券行业系统性风险,而监管层面提出的新规定和金融方面涌现出的大量创新业务,又给证券行业带来了新的风险。因此,为了防范风险的发生,要先做到风险预测,对系统性风险进行度量,并参照国外风险监管经验,对我国证券行业系统性风险的监管提出建议。本文选用了14家挂牌证券公司和证券行业指数的股票日收盘价和上证综合指数日收盘价,样本区间从2010年10月13日到2021年8月10日,共2637个样本的观测值,构建AR-GARCH-Co ES模型来度量证券公司自身风险和对证券系统的风险贡献程度。与Co Va R模型相比,Co ES模型更能捕捉到超过Va R门限值的风险,对更严重的风险事件能够较为准确的度量。为了更好的测量证券行业系统性风险,观察证券公司与VaR值、ΔCoVaR值和Δ值大小之间的关系,将证券公司按照其资产规模的高低排序,分为三组,对照每组的参数大小,结论为规模越大的证券公司其Δ(1(6和Δ的绝对值越高而Va R的绝对值越低,意味着大型证券公司的风险管理能力高的同时,其对证券系统的影响力也比较大;此外,观察到Δ(1(6的绝对值比Δ的绝对值小,这是因为Δ(1(6计算的是所确定分位点上的尾部风险大小,但是Δ计算的是尾部风险的平均值,相对于Δ(1(6,它对风险的度量更加准确。最后使用该模型对证券行业的系统性风险进行预测,结果表明模型的预测效果较好。
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