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我国金融机构高维波动溢出网络及系统重要性机构识别——基于包容缺失值的高维TVP-VAR模型
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作者 李延军 黄柄睿 《数理统计与管理》 北大核心 2025年第2期361-380,共20页
本文采用2005年至2022年A股235家金融和地产机构的股票日度数据,针对上市时间不同步和停牌导致的数据缺失问题,提出包容缺失值的高维TVP-VAR模型估计方法构建我国金融机构高维波动溢出网络。在此基础上,通过引入机构的系统性风险指数(SR... 本文采用2005年至2022年A股235家金融和地产机构的股票日度数据,针对上市时间不同步和停牌导致的数据缺失问题,提出包容缺失值的高维TVP-VAR模型估计方法构建我国金融机构高维波动溢出网络。在此基础上,通过引入机构的系统性风险指数(SRISK)构建网络半局部中心性指标,从风险传染溢出的角度识别网络中节点机构的系统重要性。结果表明:(1)本文模型所度量的金融系统关联性指标能够有效地捕捉极端风险事件,并且表现优于现有不包容缺失值的高维TVP-VAR模型。(2)2016年后机构间风险溢出水平整体处于低位,但小范围波动依然剧烈。(3)大型国有商业银行、规模较大的全国性股份制银行和大型保险机构为主要的风险净吸收机构,中小型地产机构、证券业机构和农商行为主要的风险净溢出机构,中小型地产机构和其他金融业机构的“风险放大器”作用较为突出。(4)各机构的风险角色演化具有明显的行业一致性:2018年至样本期末,证券业机构和中小型地产业机构的风险角色存在周期性交替变化,其余机构扮演的风险角色基本固定。 展开更多
关键词 系统性金融风险 系统重要性机构 高维tvp-var 半局部中心性
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