浦发银行指数和内地银行指数的双向风险溢出效应研究

张杰

【摘要】根据系统性风险测度，本文选取浦发银行与内地银行股价周数据为样本数据，借用分位数回归方法计算CoVaR，并来讨论浦发银行指数与内地银行指数的风险溢出大小，还有浦发银行对系统性风险大小的影响。

【关键词】系统性风险；CoVaR；溢出效应

1 研究样本的选取与研究

内地银行指数是中证行业指数的一种，目前包含浦发银行、工商银行、建设银行等21家银行成分指数，这些银行均为大型国有商业银行或具有代表性、影响力较大的地方城市商业银行，可以显著代表内地银行业整体收益水平。浦发银行便是这一行业分类中重要的银行之一。浦发银行作为在全国内具有较大影响力的大型商业银行，近年发展势头良好，影响力逐渐增加，并且是较早纳入内地银行指数的银行，因此浦发银行对内地银行业系统风险大小的影响和整个行业对浦发这个个体的影响就是说浦发该个体的的整体风险抵抗性研究就越来越有探讨的必要。

2 数据的选取和处理

本文数据研究所选内地银行指数与浦发银行指数的原始数据都是起始于2012年4月6日，结束时间是2017年3月31日。我们选取的原始数据量为周末收盘价。我们选取股票收盘价的周数据作为实证研究的样本数据，假如遇到法定节假日这种没有交易数据的情况，那么就选定最近交易日的数据。本文260个数据来源于RESSET金融研究数据库，部分缺失数据根据插值法已补齐。

实证研究过程中，我们选取的指数计算基准是2012年4月6日（星期五），在这一天浦发银行和内地银行指数均假设为1000点。在这之后，浦发银行和内地银行的周股价指数就需要通过基准水平进行折算分析。我们本文收益率的求取原理是一阶差分，把求取的周收益率结果扩大100倍作为其周收益率最终结果。

3 浦发银行和银行指数和收益率的统计

我们根据样本数据，对其进行描述性统计分析，包括均值、峰度、偏度以及Jarque-Bera检验，结果表示：浦发银行Rt是左偏特征，同时K>3，这代表曲线尾部厚于正态曲线，就是“尖峰厚尾，非对称分布”的分布特征，这种特征并不独特，它是是很多金融事件的分布特征。

4 双向风险溢出效应的实证研究

接下来我们考虑当行业处于系統性风险中时对浦发的影响程度以及当浦发处于系统性风险中时对行业的风险溢出效应。为了进行风险测度，本文要通过实证研究测度q为0.05时的风险溢出程度。我们可以得到：

当行业处于风险中，浦发对整个行业的风险贡献度（CoVaRpfrndr0.05）高于当浦发处于风险中的时候，浦发对行业的系统性风险贡献度（CoVaRndrpfr0.05）。浦发是大型企业，其稳健性经营特征明显，当其处于异常状况时对行业的贡献度小于行业对它的影响。浦发的风险承受程度还有待提高。

参考文献：

[1]程丽娟.基于CoVaR方法的商业银行系统性风险度量[D].山西财经大学，2013endprint