高阶矩、HCCA模型与银行系统风险前瞻预判

摘要：

本文基于Corrado-Su的理论及修正,扩展了CCA模型,采用中国14家银行A股股价和资产负债表数据,测度了14家银行单个和联合违约距离及系统期望损失等风险指标.本文实证结果发现:①HCCA模型大致提前3～6个月或更长时间预测到全球金融危机和欧洲主权债务危机的来临,给金融部门防范金融危机爆发争取到了宝贵的时间;②HCCA模型显示中国银行业系统风险在高位不断累积,对金融监管当局和商业银行管控金融宏观风险提出了有益的警示.本文的政策建议是,应度量引入高阶矩(偏度和峰度)的隐性资产价值对违约距离和期望损失等风险指标的影响,从而提高金融政策的准确性和有效性,加强政策措施的前瞻性预判.

关键词：HCCA模型、高阶矩、违约距离、系统风险

所属期刊栏目：33

分类号：C812(统计方法)

在线出版日期：2016-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：70-77