考虑到股市系统性风险跨区域溢出问题,构建了多元的DCC-GJR-Copula-CoVaR(Dynamic Conditional Corelational,DCC;Glosten Jagannathan Runkle,GJR;Copula;Conditional Value at risk,CoVaR)模型,利用两步极大似然法估计模型参数,将31个...考虑到股市系统性风险跨区域溢出问题,构建了多元的DCC-GJR-Copula-CoVaR(Dynamic Conditional Corelational,DCC;Glosten Jagannathan Runkle,GJR;Copula;Conditional Value at risk,CoVaR)模型,利用两步极大似然法估计模型参数,将31个省(直辖市、自治区)注册上市公司的股价省级综合指数,按照国家行政区域合并为10大区域市场股价综合指数.研究结果表明:该模型能度量股市系统性风险跨区域溢出的非对称性,而不同区域的风险贡献度差异较大,风险溢出具有地区差异.这为识别区域系统的重要性及防控股市系统性风险跨区域溢出具有重要的实践价值.展开更多
文摘考虑到股市系统性风险跨区域溢出问题,构建了多元的DCC-GJR-Copula-CoVaR(Dynamic Conditional Corelational,DCC;Glosten Jagannathan Runkle,GJR;Copula;Conditional Value at risk,CoVaR)模型,利用两步极大似然法估计模型参数,将31个省(直辖市、自治区)注册上市公司的股价省级综合指数,按照国家行政区域合并为10大区域市场股价综合指数.研究结果表明:该模型能度量股市系统性风险跨区域溢出的非对称性,而不同区域的风险贡献度差异较大,风险溢出具有地区差异.这为识别区域系统的重要性及防控股市系统性风险跨区域溢出具有重要的实践价值.
