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测度毕业论文范文 关于商业银行系统性风险测度研究的文献综述

发布人:admin 浏览 发布时间:2018-08-15 19:36

  三、银行的系统性风险测度及影响因素研究(一)我国商业银行系统性风险测度既影响因素研究

王擎(2016)等利用CCA和POT-Copula方法对我国商业银行的系统性风险贡献度及其影响因素进行分析。作者 边际期望损失法(MES) 我国股票市场的 性不足降低了此类方法的可信度。 作者 采用CCA对不同商业银行的风险进行量化,再运用EVT和Copula函数,最后采用滚动固定窗口的方法度量商业银行系统性风险贡献值及其变化趋势。

对商业银行潜在损失趋势的分析、测算系统性风险溢出贡献度、银行系统性风险贡献度影响因素的实证检验, 出 结论:

一是大型商业银行潜在损失最高, 为股份制商业银行,城市商业银行的潜在损失最小。

二是在我国金融深化改革时期,股份制商业银行和大型商业银行 作出反应,而城市商业银行 其业务范围的局限性,对市场改革的反应相对滞后。

三是商业银行资产规模与系统性风险贡献度呈负相关关系,银行资产规模越大,商业银行系统性风险发生的贡献越小,经营情况越稳定;杠杆率和盈利能力指标与银行系统性风险贡献度呈正相关关系,杠杆率越高、盈利能力越强,系统风险也就越大;银行经营业务的复杂程度 系统性风险贡献度也呈正关关系,即商业银行经营业务的种类越多,对风险的控制能力越弱。

(二)我国上市商业银行系统性风险与非利息收入研究

张晓枚,毛亚琪(2014)运用LRMES方法对我国上市商业银行系统性风险与非利息收入之间的关系进行了研究。作者 计算出银行各个季度的系统风险测度,即LRMES,再将LRMES(长期边际期望损失)作为解释变量来度量体统性风险,以非利息收入占比为解释变量;以GDP增长率为控制变量,在银行层面,以银行规模、股权市帐比、杠杆率、不良贷款率、贷款与总资产之比、资产净利率、系统性重要银行哑变量为控制变量。基于对16家上市商业银行收益率数据的分析,以16家上市商业银行从2008年3月31日到2013年12月31日的季度LRMES与非利息收入等变量为指标建立面板数据模型。

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具体 ,我国商业银行系统性风险与非利息收入中的手续费及佣金收入呈 负相关关系, 非利息收入与系统性风险呈正相关关系,即提升手续费及佣金收入的占比能起到分散系统性风险的作用,而 非利息收入的提高则会使银行面临更大的系统性风险。故而,商业银行的监管者 注意对 非利息收入加强系统性风险方面的监管。

四、综述小结

对大量文献和数据的研究,发现我国金融机构系统性风险发生的时段与国际、国内金融形势具有高度的拟合关系。

本文在对王擎、张晓枚的文章基础上,对商业银行系统风险在横向和纵向进行 分析。王擎等发现资产规模、非利息收入、杠杆率等指标对系统性风险的不同影响程度,对商业银行在宏观指标管理方面提出了建议。张晓枚研究发现提升手续费及佣金收入的占比能起到分散系统性风险的作用,而 非利息收入的提高则会使银行面临更大的系统性风险,并提出商业银行的监管者 注意对 非利息收入加强系统性风险方面的监管。这一观点也与王擎所 出的结论相符,银行经营业务的复杂性与商业银行系统性风险呈负相关关系,即经营的业务种类越多,业务间的交叉性越强,银行的风控能力越弱。

参考范文:

[1]基于CoVaR方法的商业银行系统性风险度量

[2]商业银行系统性风险管控金融监管有效性

[3]商业银行系统性风险管控金融监管有效性

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