【数据】39商业银行系统性风险covar季度数据 2011年-2023年

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自2008年全球金融危机爆发以来，关于系统性风险的普遍认识开始从“太大而不能倒”向“太关联而不能倒”转变（Chen等，2020），人们逐渐意识到忽视金融机构间的关联性而采取孤立的微观审慎监管政策是这场危机的诱因之一。李政等（2016）通过构建我国40家上市金融机构的格兰杰因果网络，发现自2012年以来我国金融机构间的总体关联性呈上升趋势。蒋海和张锦意（2018）使用LASSO分位数回归技术构建了我国上市银行尾部风险网络，发现银行间尾部风险网络的关联性对系统性风险具有正向影响。胡利琴等（2018）则发现银行资产的高同质性、创新关联和银行网络集中度会显著提高银行风险的外溢性。显然，关联性特征正逐渐成为金融机构系统性风险研究中不可忽视的因素。

      金融系统性风险是指在金融系统内，由于各种关联的存在，形成风险传染，而逐渐产生的内生性不确定损失(Allen and Gale, 2000)。除了有关系统性风险内生机制(Acemoglu etal.,2015)的研究外，相关文献更多从实证角度对金融风险溢出测度展开研究。



商业银行系统性风险covar季度数据 2011-2023年
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分位数方法
内含原始数据与参考文献
包含状态变量数据如图






参考文献：

• 我国金融机构的系统性金融风险评估———基于极端分位数回归技术的风险度量 ，陈守东，王 妍
  

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2024-12-30 15:03:51 上传

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