Structured factor copulas for modeling the systemic risk of European and United States banks
创建于 更新于
摘要
本文提出多因子、结构化因子及因子藤蔓（factor-vine）copula模型，利用欧洲和美国银行的信用违约掉期（CDS）数据区分银行系统性与特有风险传染渠道。采用变分贝叶斯估计方法，实现模型参数的高效推断和自动模型选择。实证结果显示，区域内金融传染同时存在系统性与特有性渠道，而跨大区域银行系统主要由系统性传染驱动。模型准确捕捉了2008全球金融危机、2020新冠疫情、2022年加息及2023年银行危机等历史压力期，提供对银行系统风险的联合与条件违约概率预测 [page::0][page::2][page::3][page::15][page::16][page::18][page::19][page::20][page::22]
