基于Copula-VaR的我國銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平分析.pdf

1、金融危機(jī)發(fā)生以后,為了迅速緩解經(jīng)濟(jì)下滑的壓力,中央政府迅速推出了一系列經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃。然而,這些經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí),也埋下了很多隱患。由于我國主要是依靠投資來拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長,從而導(dǎo)致了金融危機(jī)以后我國信貸增長過快,信貸的過快增長使得風(fēng)險(xiǎn)都積聚在銀行體系之內(nèi)。在我國金融領(lǐng)域中,銀行業(yè)占據(jù)著十分重要的地位,因此銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)影響到整個(gè)金融領(lǐng)域的正常發(fā)展。由于銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)種類很多,銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)之間的影響因素也很多,同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)之間又相輔相

2、成、相互促進(jìn),因此從整體的角度來衡量銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)就顯得日益重要。
　　在經(jīng)濟(jì)下行的壓力下,銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)逐漸顯現(xiàn)出來。為了能夠盡可能客觀地反映我國銀行業(yè)的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)水平,本文選擇從整體的角度來衡量銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。選取14家上市銀行作為研究樣本,通過OLS回歸,得到風(fēng)險(xiǎn)日收益率的估計(jì)值,然后計(jì)算出風(fēng)險(xiǎn)收益的分布,利用Copula函數(shù)連接起不同種類的風(fēng)險(xiǎn),通過蒙特卡羅模擬法得到銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的VaR值。通過比較可以看出,金融危機(jī)發(fā)生前后銀行業(yè)的風(fēng)