我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)傳染的計(jì)量分析及相關(guān)對(duì)策研究.pdf

1、銀行間復(fù)雜信用關(guān)系容易導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)傳染，進(jìn)而影響銀行系統(tǒng)的穩(wěn)健性。銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染有廣義和狹義之分。本文所研究的風(fēng)險(xiǎn)傳染主要是通過(guò)是銀行內(nèi)部及銀行相互拆借渠道實(shí)現(xiàn)，單家銀行違約風(fēng)險(xiǎn)很快傳播到其他銀行，進(jìn)而導(dǎo)致部分銀行甚至整個(gè)銀行體系的崩潰。隨著全球經(jīng)濟(jì)、金融形勢(shì)的日益復(fù)雜化以及新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的出臺(tái)，傳統(tǒng)計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)傳染的矩陣法已不適用于當(dāng)前的銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況。本文正是在這樣的背景下展開研究的。
　　 本文采用《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)計(jì)

2、量風(fēng)險(xiǎn)傳染的矩陣法進(jìn)行改進(jìn)，并估測(cè)了我國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。文章采集各上市銀行2010年年報(bào)中的同業(yè)拆借數(shù)據(jù)，運(yùn)用信息熵最優(yōu)化原理，通過(guò)Lingo9.0軟件計(jì)算模擬我國(guó)銀行雙邊風(fēng)險(xiǎn)頭寸分布狀況；在此基礎(chǔ)上結(jié)合修正的計(jì)量模型，運(yùn)用Matlab7.0軟件編程，從受影響的銀行業(yè)資產(chǎn)比重、受影響的銀行家數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)傳染輪數(shù)這三個(gè)不同的指標(biāo)測(cè)量了不同銀行同業(yè)違約損失率的仿真實(shí)證條件下我國(guó)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明：1.銀行同業(yè)拆借違約損失率是決