抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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異質市場仮説と高頻度データに基づいて,高頻度データサンプリングの頻度と変動情報の豊富な特性を利用して,マルチバンクとシステム間の多変量結合分布プロセスを構築した。銀行間の動的関係を考慮して,経済的意味,柔軟な動的多条件CoVaRモデル,およびそれに基づく集団系のリスク寄与指標を構築した。グループ分析の視点から、異なる商業銀行グループが金融体系のリスクスピルオーバ効果について研究した。結果は以下を示した。システムのリスク貢献度について、このモデルは近年の異なる時期の中国の3種類の商業銀行の系統的なリスク貢献度の時変特徴を正確に描写し、その表現は次貸危機とヨーロッパ債危機である。中国の「銭荒」の時期と株式市場の異常動悸の時期に、リスクの伝染性などの特徴による3種類の商業銀行の系統性リスク貢献度はすべて上昇するが、その他の時期には比較的穏やかである。単一銀行がシステムのリスクスピルオーバに与える影響について言えば、工業銀行のリスクスピルオーバ比率は最大であり、これはその膨大な資産規模及び金融体系における重要な地位と作用とは密接ではない。同じタイプの銀行グループのリスク衝撃に対する研究により、国有商業銀行類の系統性リスクスピルオーバ比率が最も高く、次が株式製造業銀行類であり、この2種類のスピルオーバ比率の差が無かった。いずれも都市商業銀行類より遥かに大きく、株式製造業銀行が金融システムのリスクスピルオーバに与える影響は小さい。異なるタイプの銀行集団を解剖する場合、このモデルも同様に適用できる。本稿で構築したモデルは、複数の銀行が金融システムの極端リスク貢献度の測定を実現し、監督部門の分類監督と有限能力の銀行救助順序の確定に一定の参考根拠を提供できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】