【摘 要】
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为了探究中国商业银行系统性风险,基于信息溢出视角,选取中国14家上市商业银行的日收益率为研究对象,按照重大金融事件“钱荒”,“股灾”将数据分为3个阶段,首先运用BEKK-GAR
【机 构】
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申万宏源证券有限公司博士后科研工作站,上海财经大学信息管理与工程学院,上海金融智能工程技术研究中心
【基金项目】
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国家社科基金重大项目(18ZDA088),国家自然科学基金项目(71871144),上海市科委“科技创新行动计划”高新技术领域项目(18DZ1112103),上海财经大学2019年研究生创新基金(CXJJ-2019-400)
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为了探究中国商业银行系统性风险,基于信息溢出视角,选取中国14家上市商业银行的日收益率为研究对象,按照重大金融事件“钱荒”,“股灾”将数据分为3个阶段,首先运用BEKK-GARCH模型构建了波动溢出网络,通过分析网络的拓扑指标探究了银行波动网络的溢出效应,最后以波动网络为例,利用目标免疫和随机免疫策略对所构建的网络进行了稳健性检验。研究表明:1)在不同阶段下,中国上市商业银行波动溢出网络具有不同的网络结构,风险的冲击可以使得银行之间的联系更加紧密;2)中国上市商业银行之间风险溢出网络在高风险时期,网络集聚
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