本文主要研究内容
作者崔静（2019）在《基于CoES模型的系统性金融风险测度》一文中研究指出：文章以CoVaR方法为基础,构建CoES模型,结合我国金融市场的实际,测度我国系统性金融风险。结果表明,一是CoES方法可有效地测度系统性金融风险;二是不同行业的VaR和DCoES值存在差异,银行业对系统性金融风险的贡献最大,房地产和保险次之,多元金融最小;三是各机构的动态DCoES值具有一定趋同性。银行业和房地产行业对系统性风险的影响大致相同。在极端情况下,类金融业对系统性风险的影响较大。
Abstract
wen zhang yi CoVaRfang fa wei ji chu ,gou jian CoESmo xing ,jie ge wo guo jin rong shi chang de shi ji ,ce du wo guo ji tong xing jin rong feng xian 。jie guo biao ming ,yi shi CoESfang fa ke you xiao de ce du ji tong xing jin rong feng xian ;er shi bu tong hang ye de VaRhe DCoESzhi cun zai cha yi ,yin hang ye dui ji tong xing jin rong feng xian de gong suo zui da ,fang de chan he bao xian ci zhi ,duo yuan jin rong zui xiao ;san shi ge ji gou de dong tai DCoESzhi ju you yi ding qu tong xing 。yin hang ye he fang de chan hang ye dui ji tong xing feng xian de ying xiang da zhi xiang tong 。zai ji duan qing kuang xia ,lei jin rong ye dui ji tong xing feng xian de ying xiang jiao da 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自统计与决策的崔静，发表于刊物统计与决策2019年20期论文，是一篇关于系统性风险论文,统计与决策2019年20期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自统计与决策2019年20期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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