發(fā)布時(shí)間：2020-12-03 03:35

　　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)量風(fēng)險(xiǎn)傳染的矩陣法進(jìn)行改進(jìn)，并估測了我國銀行風(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Lingo9.0軟件計(jì)算模擬我國銀行雙邊風(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定銀行風(fēng)險(xiǎn)傳染是否發(fā)生及危害程度的一個(gè)重要變量；2.我國銀行系統(tǒng)中單家銀行的風(fēng)險(xiǎn)傳染程度存在較大差異；3.在多家銀行同時(shí)出現(xiàn)流動(dòng)性危機(jī)的... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同的LGD下各家銀行的影響銀行業(yè)資產(chǎn)比重其中，圖4.2中的橫坐標(biāo)代表著我國16家上市的商業(yè)銀行，各數(shù)字所代表的

碩士 學(xué) 位論 文 相 對(duì) 少 且 簡 單 。 國 有 銀 行 的 資 產(chǎn) 規(guī) 模 相 對(duì) 較 大 ， 同 業(yè) 往 來 的 數(shù) 額 大 且 頻 繁 到 外 部 沖 擊 時(shí) ， 其 風(fēng) 險(xiǎn) 通 過 銀 行 拆 借 往 來 ， 導(dǎo) 致 大 量 的 銀 行 陷 入 支 付 危 機(jī) 份 制 商 業(yè) 銀 行 由 于 自 身 資 產(chǎn) 規(guī) 模 相 對(duì) 小 ， 在 同 業(yè) 拆 借 市 場 上 的 份 額 不 多 ， 對(duì) 整 個(gè) 銀 行 業(yè) 的 影 響 相 對(duì) 弱 些 ， 只 有 在 較 高 的 銀 行 同 業(yè) 拆 借 違 約 率 的 情 股 份 制 商 業(yè) 銀 行 影 響 的 銀 行 家 數(shù) 才 比 較 明 顯 。

我國 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 農(nóng) 業(yè) 銀 行 和 交 通 銀 行 比 中 國 銀 行 、 中 國 建 設(shè) 銀 行 和 中 國 工 商 銀 行 等 國 有 傳 染 輪 數(shù) 相 對(duì) 要 多 ， 這 表 明 前 者 的 風(fēng) 險(xiǎn) 傳 染 比 后 者 相 對(duì) 緩 和 ； 按 照 銀 行 性 質(zhì) 來 區(qū) 分 ， 隨 著 違 約 損 失 率 的 上 升 ， 股 份 制 銀 行 比 國 有 商 業(yè) 銀 行 導(dǎo) 致 險(xiǎn) 傳 染 輪 數(shù) 的 增 長 幅 度 更 大 些 。


本文編號(hào)：2895927