金融机构的系统重要性评估:基于成分期望损失方法

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席卷全球的金融危机之后,我国监管部门对金融机构的管理措施逐渐显现出各种弊端。随着金融机构间混业经营模式的深入,业务往来也越来越复杂,各个金融机构之间的关联性也就越复杂,因此,发生危机时,金融危机的溢出效应也随之增强。金融机构的危机同时还会引发广泛的社会问题,因此,为了从根源上杜绝这些问题,维护社会稳定,我国必须采用正确的措施对这些金融机构进行评估、识别和监管。  本文将讨论系统性风险和系统重要性金融机构的相关理论,此外,本文还具体分析了国内外学者识别系统重要性金融机构的具体方法。在实证部分,本文采用CES模型量化了中国2009年以前上市的16家银行的风险贡献,从历史数据估计,蒙特卡洛模拟预测这两个角度,对它们进行了排名和对比分析,得出以下结论:1)相对于VaR和MES方法,CES方法是一个更全面的风险衡量方法,满足了可加性的特点,同时将规模因素考虑进去;2)工行、建行、农行、中行得到的CES%值分别位列前四,且它们的总和大于50%,是毫无争议的系统重要性金融机构;3)对于我国的金融机构,影响其系统重要性的一个关键因素是规模,但是实证结果显示规模以外的其他因素也不能被忽视;4)蒙特卡洛模拟方法能够较为有效地预测未来一年的系统重要性金融机构,但其方法依赖历史数据,存在着一定的缺陷,并不能准确预知未来发生的极端情况。
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