原创《我国股市震荡和金融体系系统性风险》：本论文主要论述了金融体系论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
摘 要：2015年第二、三季度,我国股市继2008年金融危机之后又出现了一波股市震荡,其震动幅度之大、波及范围之广、波动频率之快,引发了对金融体系系统性风险的担忧.本文采用EVT-GARCH-CoVaR模型,对2008年1月-2015年6月我国金融体系的系统性风险进行了测度,主要结论是：从长期来看,此次股市震荡无论各类金融机构还是整个金融体系的风险基本达到了2008年金融危机时的水平；此次股市震荡引致的整个金融体系的风险主要来自各种类别金融机构自身风险的累积,而不是由个别种类或个别金融机构的风险溢出效应引发.
关键词：股市震荡；金融体系；系统性风险；EVT-GARCH-CoVaR模型
中图分类号：C812 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2015（12）-0009-05
一、此次股市震荡与金融体系的系统性风险
股票市场,作为中国资本市场的主要组成部分和实体经济融资的重要渠道,一直以来在我国经济发展中发挥着重要作用.但是,我国股市多次大幅震荡,影响了自身功能的正常发挥,也为市场参与者带来了很大风险.2008年席卷全球的金融危机加上一些国内经济因素,使中国股市出现了大幅下跌.2014年8月份中国股票市场再次开始攀升,到2015年5月份一直处在高速上涨的阶段.此后,股票市场进入了震荡期.虽然这次股市震荡总体幅度小于上次,但过程很短,因此从单日、单周甚至单月来看,波动幅度都远超2008年.以上证指数为例：从5000多点跌至3000点上次花了5个月左右（2007年11月-2008年4月）,这次只花了两个半月（2015年6月中-2015年8月）.与此同时,股市单日内不仅经常性暴跌,也时常巨幅上涨,距2015年8月24日股市重挫之后仅三日,8月27和28两天,上证指数连续出现急速上涨,上涨幅度虽不及下跌幅度的绝对数值,但也在5%左右的高位.股市波动最大的几天有2/5的股票跌停,2/5的股票停牌,股票市场的功能几近丧失.
我国股票市场这次震荡几乎在世界股票史上都是少有的,引起了管理层和学术圈的高度重视.为了守住不发生系统性风险的政策底线,相关部门出台了多项救市措施,以期遏制股市的巨幅震荡,防止系统性风险事件的发生.因此,有必要对股市震荡期间我国金融体系的整体风险状况进行考察.特别是这次股市震荡由于场外配资和融资融券而加剧,对传统银行业和证券公司及保险公司对金融体系的风险溢出效应也值得深入研究.
二、相关文献
在2007年金融危机之前,根据巴塞尔协议Ⅱ,金融监管主要针对单个银行自身存在的风险,没有对单个银行的风险给其它银行和整个金融体系造成的不良影响——溢出效应给予足够重视.2007年的全球金融危机让实业界、学术界都重新认识了系统性风险的含义.系统性风险可定义为广义和狭义两种.国际货币基金组织（IMF）、金融稳定委员会（FSB）和国际清算银行（BIS）都认为广义的系统性风险是指可能导致金融体系部分或全部受到损害进而致使大范围金融服务紊乱并给实体经济造成严重影响的风险,一般可以用金融体系中许多机构同时违约的可能性或系统性重要机构倒闭的概率来衡量（FSB、IMF、BIS,2011）.狭义的系统性风险是指由于系统内个别主要银行自身问题带来的负外部性对于其他银行造成的影响,即一个金融机构对整个金融体系产生的风险溢出效应（Adrian和Brunnermeier,2008；Acharya、Pedersen、Philippon和Richardson,2010）.本文主要从狭义的角度讨论银行、证券公司和保险公司等个别金融机构对整个金融系统的风险溢出效应.
学术界也迅速发展起多种理论方法与模型对系统性风险和系统重要性金融机构进行测度和识别.Lehar（2005）利用布莱克—斯科尔斯的期权定价理论框架,结合银行的公开市场信息和资产负债表信息,对整个金融系统各机构之间的相互作用及风险溢出效应进行分析和度量,即CCA模型,在金融危机发生之后得到了许多应用.Acharya et al. （2010）通过建立一个包含监管部门在内的金融行业均衡模型,将传统的衡量单个金融机构损失的度量指标——ES（期望损失）推广到了整个金融系统,创造性地建立了MES（边际期望损失）和SES（系统性期望损失）两个能够涵盖金融机构风险外部性的度量指标.MES衡量了系统风险对单个金融机构在整个金融系统中所占比重的敏感度,而SES则衡量了单个金融机构对整个金融系统风险的边际贡献.这两个指标均具备传统ES指标所具备的可加性等良好属性,在实践中广泛得到应用.Adrian和Brunnermeier（2008）基于传统金融风险度量尺度——在险价值VaR（Value-at-Risk）,创新性地提出条件在险价值CoVaR（Conditional Value-at-Risk）的概念及测算思路：在一个金融机构的风险处于在险价值条件下,求得另外一家金融机构的在险价值.使用CoVaR可以衡量单个金融机构对于其他金融机构的风险贡献率,也可以衡量它对于整个金融体系的风险贡献率.通过后者可以研究它对整个金融体系的溢出效应,即狭义的系统性风险.CoVaR方法有利于对大型的或具有系统重要性金融机构的监管,强调这些个体具有更强的风险溢出效应,是对BASELⅢ中定义的系统重要性金融机构的量化诠释.
随着我国影响力较大的金融机构纷纷上市和金融市场的有效性逐渐增强,CoVaR方法在测度和监管我国金融体系的系统性风险方面具有较强的适用性和政策层面的可操作性.因此,本文采用CoVaR方法 ,结合极值理论和动态GARCH模型,考察2008年,1月-2015年6月期间我国金融系统的系统性风险状况,对比2008年和2015年两次股票市场大幅震荡的系统性风险,重点揭示此次股市波动背后蕴含的系统性风险.
四、数据处理与实证分析
(一)数据处理
金融体系论文参考资料：
结论：我国股市震荡和金融体系系统性风险为关于金融体系方面的论文题目、论文提纲、世界金融体系论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
