申　敏

1(南京工业大学，南京　211816)　2(南京航空航天大学，南京　211100)



基于正则藤Copula的行业系统性信用风险传染分析

申敏1，2

1(南京工业大学，南京211816)2(南京航空航天大学，南京211100)

〔摘要〕本文利用国民经济中九大门类行业相关数据，将度量行业信用风险的CCA方法加以改进，并构建正则藤Copula模型，揭示了样本行业间信用风险的非线性相依结构及信用风险传染路径。实证结果显示：各行业信用风险水平不一，但都较好地拟合了实际经济；任意两行业间无条件信用风险大多表现为下尾相关性，但条件信用风险的尾部相关性总体较弱；国民经济行业体系中存在加剧和减缓行业信用风险传染的“风险催化行业”和“条件隔离行业”。最后，提出了有效控制系统性金融风险、防范金融危机的措施建议。

〔关键词〕CCA信用风险正则藤Copula

引言

作为国际银行业监管实践标杆的《巴塞尔协议Ⅲ》提出从宏观审慎的视角出发，在更为广泛的领域中强调了监测与防范系统金融风险的重要性，该协议推进了更复杂的统计工具在金融研究中的应用。构成国民经济的行业众多，某一行业的金融创新和经济发展可以带动整个市场的繁荣，但其金融风险也会影响其他相关行业甚至整个市场的发展，单纯的转移而不是消除风险很有可能最终让整个金融市场崩溃。本文将以全球面临的主要金融风险——信用风险为研究对象，研究行业间的风险传染关系。

金融危机引发宏观经济衰退最显著的特征是，负向反馈回路(Adverse Feedback Loop)导致的风险螺旋式放大机制。……