極端金融事件的非線性風險傳染及其動態管理研究

《極端金融事件的非線性風險傳染及其動態管理研究》是依託中南財經政法大學，由唐文進擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：極端金融事件的非線性風險傳染及其動態管理研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：唐文進
• 依託單位：中南財經政法大學

項目摘要

極端金融事件發生後，其風險在短時間內爆發式增長，這種突變式激增的非線性機制是基於平穩隨機過程假設的常規金融風險研究難以刻畫的。本項目擬從極端金融事件與常規金融風險事件的本質區別出發，提煉出極端金融事件風險傳染的非線性特徵，進而充分利用金融市場數據的易得性引入巨觀未定權益分析方法巧妙地解決極端金融事件發生後金融風險突變和傳染的非線性機制問題，量化測度極端金融事件所造成的巨觀金融風險，發展出極端金融事件預警的一種新思路；而後分別採用VAR-MGARCH-BEKK模型和MRS-DCC-MGARCH模型分析極端金融事件發生後金融市場間風險溢出和動態相關傳染，建立適合中國國情的極端金融事件風險管理的關鍵指標體系，並最終將其納入目標函式形成干預決策的動態最佳化選擇。這一探索若成功，可望在金融行業和相關政府部門獲得極廣泛的套用，實現極端金融事件的動態風險管理。

結題摘要

極端金融事件的風險往往在短時間內爆發式增長，呈現出突變式激增的非線性機制，而傳統經濟學基於平穩隨機過程假設的常規金融風險研究難以刻畫這種風險激增的非線性機制，因而其提出的風險管理方案往往難以奏效，因此，本課題從極端金融事件與常規金融風險事件的本質區別出發，提煉出極端金融事件風險傳染的非線性特徵，在傳統CCA方法基礎上引入跳躍擴散，在CoVaR方法中引入極端尾部衝擊，以此反映極端金融事件引起的跳躍性風險激增機制，實現在理論設定上對極端金融事件風險激增機制的擬合，從而大幅增強了其套用於極端金融事件風險測度的理論可行性，進而從非線性視角研究極端金融事件的動態風險管理，探索出一個更有效的極端金融事件風險管理方案，其研究具有大量的實際背景，是金融管理與決策科學領域迫切需要研究的新課題，具有前沿性和探索性。 本課題從金融市場間風險傳染的視角切入研究極端金融事件的風險管理問題，在分析方法和模型選擇上進行新拓展，綜合利用金融市場和巨觀經濟信息創造性地構建混頻巨觀動態因子，以此替換原有單純從金融市場獲得的資產價格信息，從而有效解決引入跳躍擴散假設帶來的市場跳躍性風險信息和系統性金融風險激增信息不匹配等問題，為極端金融事件和金融風險管理等相關研究提出一種新視角，對於進一步發展和完善極端金融事件管理決策理論具有重要意義。 本課題緊密聯繫中國極端金融事件的實際案例，從中梳理出中國極端金融事件風險管理的特色，建立一套極端金融事件關鍵信息指標體系，運用事件分析法、DCC-GARCH、平滑轉移等模型深入探討了極端金融事件在金融市場中的風險傳染機制，相比已有研究更準確識別了各類極端金融事件對我國金融市場的衝擊強度和傳染方向，篩選出了在風險傳染中的系統重要性部門、市場板塊，可以為我國“牢牢守住不發生系統性金融風險底線”提供實踐參考。