论文部分内容阅读
关于对金融风险进行有效测度,无论是学术界还是实务界中最为经典的是VaR模型,但是VaR模型存在内在缺陷,其无法涵盖金融危机这种极端情况,也无法捕捉到金融机构之间的风险溢出的程度与方向,这一点在2008年全球金融危机中体现的淋漓尽致。自危机发生后,全球对金融业的监管视角逐渐从微观审慎向宏观审慎转变,基于VaR模型发展而来的CoVaR方法逐渐成为测度金融风险溢出水平的主流方法。本文基于CoVaR方法,采用GARCH-t类模型对相关数据进行建模,旨在测度传统金融业中的银行业、证券业和保险业这些金融子行业互相的风险溢出大小,以及银行业、证券业和保险业中的金融机构分别对所在子行业的风险溢出水平并进行比较。研究结果表明:(1)银行、证券和保险这传统金融业的三大子行业两两之间明显存在着风险外溢,若采用VaR值方法来测算其风险会明显低估其风险水平;(2)金融体系内不同子行业的风险外溢存在一定的差别,证券业最容易受到银行业和保险业的风险冲击,而且保险业对证券业的风险外溢程度大于银行业对证券业的风险外溢程度,保险业受到来自银行业和证券业的风险冲击次之,而且银行业对保险业的风险冲击大于证券业对保险业的风险冲击,银行业受到来自证券业和保险业的风险冲击最小;(3)三大金融子行业之间的风险溢出水平并不对等,整体上看银行业对证券业的风险溢出水平高于证券业对银行业的风险溢出水平;保险业对证券业的风险溢出水平明显大于证券业对保险业的风险溢出水平;银行业对保险业的风险溢出水平明显高于保险业对银行业的风险溢出水平;(4)14家银行、8家证券公司和2家保险公司的ΔCoVaR和%CoVaR均为正值,表明传统的VaR低估了机构的系统性风险溢出水平。因此,CoVaR相较于VaR更能够量化系统性风险的溢出程度,使结果清晰明了,操作上也具有一定便利性,不失为一种系统性风险测度的有效和先进方法。