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1.
周亮 《河北大学学报(哲学社会科学版)》2020,45(1):108-119
现代经济主体间网络关联性越来越强,风险很容易在不同行业间扩散,因此有效识别并分析系统性风险是防范金融危机的关键步骤。基于条件风险价值(CoVaR)和边际期望损失(MES)两个指标,对巨潮行业指数系统性风险的静态和动态特征进行了研究。结果发现,各行业间系统性风险的相关性较强,动态特征显示2009年年初和2016年3月为系统性风险的两个峰值;从分行业来看,材料行业的系统性风险最高,而消费和医药行业的系统性风险最低。采用动态面板模型分析影响行业系统性风险的市场面因素发现,短期涨幅较高、长期涨幅较低及流动性较充分的行业,其系统性风险往往更低。因此,应加强对系统性风险较高行业的监管力度,建立好金融防火墙,防止外部金融风险的过度传染;同时应加强对各行业的实时监控,尤其是关注短期暴涨暴跌及流动性充分与否的监控。 相似文献
2.
本文提出"涟漪效应"来解释国际股市联动性的大幅波动。所谓涟漪效应就是中心市场特有波动对其它市场间联动性产生影响的现象。本文采用滚动窗口和DCC-GARCH的方法计算了市场特有波动和收益相关系数,以9个主要市场指数为样本对国际股票市场中涟漪效应进行实证检验。研究结果显示,2007年后国际股市联动性变化与美国市场的涟漪效应有关,美国市场特有波动升高(降低)会导致全球股市联动性升高(降低),而其他市场特有波动并没有类似影响。美国市场与其他市场间联动性基本不受第三方市场特有波动的影响,A股与美股联动性的增强是造成A股与其它股市联动性变化的主要原因。此外,研究特有波动与相关系数的关系能帮助我们识别国际股市中风险传递方向,本文结果显示欧洲市场对其他市场的影响非常有限,以往研究可能高估了欧洲市场的影响力。本文丰富了股市联动性影响因素的研究,对理解市场联动性变化、评估市场影响力等问题有重要意义。 相似文献
3.
《爱情·婚姻·家庭(生活纪实)》2012,(Z1):5-5
多数人都认为当自己患上普通感冒或者流感后,最好远离夫妻生活,以免过于亲密的接触会把感冒传染给对方。但瑞士的专家最近提出了治疗感冒的独特方法,即夫妻之间的激情性生活,专家表示,性离潮是杀死感冒病菌的良好途径。科学家通过一组实验发现,性生活不但会对男女双方身体的各个系统产生积极影响,还能增强免疫力,可以帮助人体远离各种疾病的烦扰。 相似文献
4.
在人类发展历史长河中,金融危机如影相随,但从没有任何时候像最近二十年这样如此贴近人类,如此频繁地发生.随着经济全球化程度的提高,各国经济波动的同步性和金融波动的全球化成为金融危机的典型特征,一个国家或地区的金融危机能迅速传导为全球性金融危机,面对这种情况,我们有必要了解国际金融危机是如何形成及传导的,以加强自身对国际金融危机的抵抗力. 相似文献
5.
6.
7.
8.
金融风险传染(financial risk contagion)不仅是资产配置和套期保值决策中应该考虑的一个重要因素,而且直接关系着一国乃至全球金融体系的安全与稳定.运用协高阶矩(协偏度、协波动率、协峰度等)风险传染判定方法,实证检验了沪港通实施前后上海和香港两地股票市场间的风险传染状况.研究结果表明,沪港通政策实施后,上海股市向香港股市的第一类协偏度(均值→波动率)、协波动率、经调整的相关系数、协峰度等的风险传染统计量值依次变大,同样依据风险传染统计量值的大小,香港股市对上海股市的风险传染途径依次为协四阶矩(协波动率、协峰度)、第一类协偏度和经调整的相关系数,协高阶矩成为沪港股市间双向风险传染的主要途径;因资本净流动数额和投资者教育等因素,上海股市对香港市场的风险传染效应更强. 相似文献
9.
运用一个新的金融传染检验统计量对2015年6月中旬中国股市暴跌时各行业间的传染效应进行检验.跟传统的金融传染检验统计量相比,他可从不同的分位数水平上检验金融传染;跟已有的分位数回归检验方法相比,他对于可能存在的模型误设是稳健的.本文首次检验了国内全部十个一级行业以及四个金融二级子行业之间的金融传染情况,并从市场风险的角度对不同行业间的传染关系和传染的可能途径进行了分析.新的金融传染检验统计量检验结果表明:在此次暴跌中大部分行业间存在金融传染,尤其是在低分位数下,而传统的检验方法忽略了这种传染效应的存在,这对市场风险的提示有着重大意义. 相似文献
10.
突发公共危机事件的爆发,会引起粮食价格剧烈波动,造成粮食行业的严重损失。文章基于2015—2021年我国大豆、玉米、小麦和粳稻等主要粮食价格的日度数据,综合运用极端风险、网络分析等非线性理论和技术,考察了公共危机事件下我国粮食价格极端波动的传染效应。研究发现,EES指标能较好地刻画粮食价格的极端风险;粮食价格极端波动的传染具有跨域性和网络性特征;新冠肺炎疫情暴发前,我国粳米、稻谷、大豆等粮食产业链中下游现货市场具有较强的边际极端波动溢出效应;疫情全面蔓延后,国际原油市场是极端波动外溢增量最大的市场;而我国粮食产业链中下游——豆油、粳米和大豆等现货市场成为疫情全面暴发后极端风险的主要输入地。 相似文献