基于CoVaR方法測度我國證券業(yè)系統(tǒng)性風險.pdf

1、2007年美國次貸危機引發(fā)全球性的金融危機，系統(tǒng)性風險在世界范圍內快速傳播，各國的經濟、金融發(fā)展受到了巨大的影響，各金融機構以及各國監(jiān)管部門開始將系統(tǒng)性風險的預警和防范作為風險管理的一個重點。此次危機雖然已經接近尾聲，但是關于系統(tǒng)性風險的測度和防范將成為金融業(yè)永恒的主題。
　　本文通過回顧關于系統(tǒng)性風險度量方法的相關理論和實證研究，引出了本文研究所使用的CoVaR方法。通過詳細介紹該方法的原理和實際操作，以我國11家上市證券公司為

2、研究對象，對我國證券業(yè)的系統(tǒng)性風險進行實證分析。本文使用分位數(shù)回歸方法求解VaR和CoVaR，計算我國證券業(yè)以及各證券公司的風險價值和各公司與行業(yè)之間的相互風險溢出效應，得到可以量化的風險值和風險溢出率。
　　實證結果表明，使用VaR方法可能會低估證券公司以及證券業(yè)的風險水平，尤其是極端事件發(fā)生的時候;而CoVaR方法能夠較為全面的捕捉各機構處于極端狀況時對行業(yè)整體風險值的影響，以及行業(yè)處于極端狀況時對各機構的風險值的影響，因此相

3、對于傳統(tǒng)風險度量方法而言，CoVaR是比較全面和有效的方法。實證結果還表明，各證券公司對證券業(yè)的風險溢出效應與其資產或者市值規(guī)模并沒有必然的關系。自身風險水平較低的證券公司對行業(yè)的風險溢出效應較低，而行業(yè)對這些證券公司的風險溢出效應則較高。使用CoVaR方法可以度量各證券公司對行業(yè)的風險溢出效應大小以及各個證券公司受到行業(yè)風險爆發(fā)的影響大小，但是這并不能代表公司對行業(yè)收益水平的影響力，事實上，這二者之間并不沖突。文章最后針對實證分析的結