文献类型：期刊文章

作　　者：隋聪[1,2] 谭照林[1] 王宗尧[3]

机构地区：[1]东北财经大学金融学院,辽宁大连116025 [2]东北财经大学商品市场与行为决策研究中心,辽宁大连116025 [3]东北财经大学萨里国际学院,辽宁大连116025

出　　处：《中国管理科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(71571034;61304180);教育部人文社会科学基金项目(12YJCZH211);辽宁省高等学校优秀人才支持计划资助项目(WJQ2015012)

年　　份：2016

卷　　号：24

期　　号：5

起止页码：54-64

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2014_2016、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：网络模型已经成为研究银行系统性风险的重要方法。然而现有研究忽视了银行系统性风险的小概率特点,同时也缺少度量银行系统性风险的统一标准。为此,本文提出了基于网络模型的银行系统性风险度量方法:银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。首先,本文采用蒙特卡洛模拟方法,模拟银行外部冲击造成银行间网络损失的大样本。在银行间网络损失大样本中,估计银行系统性风险VaR和银行系统性风险ES。这两个测度能够捕捉到银行间网络损失的尾部特征,解决了对比随机冲击结果无法反映银行系统性风险的问题。其次,在模拟实验中,本文利用真实银行间网络结构参数,对模拟的三种银行间网络进行校准,保证了研究结论真实性和可靠性。最后,在模拟实验中发现:(1)外部冲击会引发违约传染的连锁反应,并导致银行间网络损失分布从近似正态分布转变成尖峰厚尾分布,最后变成双峰分布。(2)网络集中度越高发生违约传染连锁反应的概率越小,但是传染的破坏力会更大。(3)银行间网络的潜在传染作用会极大的放大银行系统的风险,而且违约传染效应是呈指数增长的。

关 键 词：系统性风险 银行间网络  蒙特卡洛模拟 VAR

分 类 号：F830[金融学类]