基于隱含波動(dòng)率和實(shí)際波動(dòng)率的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

簡介 4文獻(xiàn)綜述和選定系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的分類 5文獻(xiàn)綜述 5選用哪些風(fēng)格風(fēng)險(xiǎn)因子？ 8方法 8隱含波動(dòng)率-波動(dòng)率指數(shù) 9實(shí)際波動(dòng)率測量 9IVRVSRI-隱含波動(dòng)率實(shí)際波動(dòng)率系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo) 9隱含波動(dòng)率SRI 10實(shí)際波動(dòng)率SRI 10IVRVSRI-國家層面的隱含波動(dòng)率實(shí)際波動(dòng)率系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo) 10IVRVSRI-全球隱含波動(dòng)率實(shí)際波動(dòng)率系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)(IVRVSRI) 10基于IVRVSRI的動(dòng)態(tài)四分位數(shù)排名(DQR_IVRVSRI) 10系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)基準(zhǔn)指標(biāo) SRISK 克利夫蘭聯(lián)儲(chǔ)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（cfSRI） 1213系統(tǒng)壓力綜合指標(biāo)（CISS） 13IVRVSRI的比較和預(yù)測能力 14相關(guān)性矩陣和滾動(dòng)相關(guān)性 14預(yù)測能力 144 數(shù)據(jù) 154.1 全球權(quán)益基金數(shù)據(jù) 15模型結(jié)果 17國家級(jí)的IVRVSRI 17全球IVRVSRI 19SRIS與標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的比較 20SRI的預(yù)測能力 22基于重疊數(shù)據(jù)的回歸模型 22基于非重疊數(shù)據(jù)的回歸模型 236 結(jié)論 24風(fēng)險(xiǎn)提示： 25圖表1所選擇的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的比較 8圖表2SP500、EUROSTOXX50、NIKKEI225和指數(shù)在2000年至2023年間的波動(dòng) 16圖表3SP500、EUROSTOXX50、NIKKEI225和指數(shù)在2000年至2023年間的回報(bào)率 16圖表4SP500、EUROSTOXX50、NIKKEI225和指數(shù)在2000年至2023年間的回撤 16圖表5SP500、EUROSTOXX50、NIKKEI225和指數(shù)的市場資本總值 17圖表6SP500、EUROSTOXX50、NIKKEI225和指數(shù)的隱含波動(dòng)率 17圖表7SP500、EUROSTOXX50、NIKKEI225和指數(shù)的實(shí)際波動(dòng)率 18圖表8SP500、EUROSTOXX50、NIKKEI225和指數(shù)的國家級(jí)的IVRVSRI 18圖表9基于IVRVSRI分位數(shù)顏色的國家級(jí)圖表 19圖表10全球IVSRI、RVSRI和IVRVSRI 19圖表全球?qū)用婊贗VSRI、RVSRI和IVRVSRI的分位數(shù)顏色地圖 19圖表12帶有IVRVSRI分位數(shù)的彩色地圖上的IVRVSRI和S&P500指數(shù) 20圖表13基準(zhǔn)SRI和S&P500指數(shù)的波動(dòng) 20圖表14基準(zhǔn)SRI、IVRVSRI和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的回報(bào)率 21圖表15基準(zhǔn)SRI、IVRVSRI和SP500指數(shù)周收益率的描述性統(tǒng)計(jì) 21圖表16SP500指數(shù)與SRI每周收益率的相關(guān)矩陣 21圖表17SRI和SP500指數(shù)周收益率的滯后（5天）相關(guān)矩陣 21圖表18基于單個(gè)SRI和所有SRI的1-LAG和P-LAG的簡單回歸模型的調(diào)整后R2 22圖表19基于單個(gè)SRI和所有SRI的1-LAG和P-LAG的擬分位數(shù)回歸模型的調(diào)整后R2 22圖表20基于單個(gè)SRI和所有SRI的1-LAG和P-LAG的分位數(shù)回歸模型的偽R2 23圖表21基于單個(gè)SRI和所有SRI的1-LAG和P-LAG的簡單回歸模型的調(diào)整后R2 23圖表22基于單個(gè)SRI和所有SRI的1-LAG和P-LAG的擬分位數(shù)回歸模型的調(diào)整后R2 24圖表23基于單個(gè)SRI和所有SRI的1-LAG和P-LAG的分位數(shù)模型的偽R2 24簡介20002023IV性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可以通過簡單的度量來構(gòu)建，而無需為此使用任何復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)模型（Caporin等人RH1RH2RH3：提出的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的穩(wěn)健性取決于所選的各種參數(shù)：RV參數(shù)、IVRH4SRIIVRVSRIS&P500（如nHlo提出的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量的穩(wěn)健性就顯得尤為重要。我們檢驗(yàn)了所提出的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對所選參數(shù)變化的敏感性，這些參數(shù)包括：已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率（RV）的記憶參數(shù)、隱含波動(dòng)率（IV）的到期時(shí)間、風(fēng)險(xiǎn)圖所選的百分位數(shù)以及風(fēng)險(xiǎn)圖計(jì)算百分位數(shù)時(shí)所選的歷史長度。"只有"最近硅谷銀行和Signature銀行的倒閉，以及Covid-19）（述。一般來說，基于市場的變量的功能是及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在危機(jī)，而基于會(huì)計(jì)的措施則是為了識(shí)別具有系統(tǒng)重要性的機(jī)構(gòu)，這些機(jī)構(gòu)的倒閉可能會(huì)在系統(tǒng)中產(chǎn)生溢出效應(yīng)。市場監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以采用這種方法，對具有系統(tǒng)重要性的實(shí)體進(jìn)行更密切的監(jiān)測，并嘗試引入監(jiān)管解決方案，以降低它們對系統(tǒng)的影響。與市場參與者相比，這些實(shí)體還能獲得更多有關(guān)單個(gè)機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，并能更早地收集這些數(shù)據(jù)。盡管我們同意這種方法是識(shí)別“too-big-to-fail”機(jī)構(gòu)的好方法。另一方面，我們認(rèn)為這種方法的缺點(diǎn)之一是，將兩類數(shù)據(jù)結(jié)合起來會(huì)導(dǎo)致更高的模型風(fēng)險(xiǎn)，而且比僅使用基于市場的變量計(jì)算量更大。此外，由于市場的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性，似乎很難發(fā)現(xiàn)市場中的相互關(guān)聯(lián)性，因此，將"too-interconnected-to-fail"分類是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。同時(shí)，前述SVB和SignatureBank的倒閉表明，我們并沒有意識(shí)到系統(tǒng)中積聚的某些風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)有的模型也沒有考慮到這些風(fēng)險(xiǎn)。在這項(xiàng)工作中，我們關(guān)注的是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)部分，即市場參與者而不僅僅是監(jiān)管者對潛在危機(jī)的及時(shí)識(shí)別。我們還認(rèn)為，"更寬泛的市場"可能對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)有更深入的了解，在某種程度上，它們的協(xié)調(diào)行動(dòng)可能會(huì)引發(fā)系統(tǒng)性事件。本文的結(jié)構(gòu)如下：第二部分是文獻(xiàn)綜述，第三部分介紹數(shù)據(jù)和研究方法，第四部分介紹結(jié)果，第五部分為論文結(jié)論。文獻(xiàn)綜述和選定系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的分類文獻(xiàn)綜述一般來說，各種方法都能得出類似的結(jié)果，如Engle和RuanBrownlees和EngleAcharyaBisiasCaporin最早關(guān)注系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的嘗試之一是BrimmerDeBandt和HartmannBisias任何單一的定義都可能存在缺陷，并可能造成虛假的安全感，因?yàn)榻鹑谑袌龅陌l(fā)展方式逃脫了任何單一視角的審查。他們概述了文獻(xiàn)中的30多個(gè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括：宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、細(xì)化基礎(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)、前瞻性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、壓力測試指標(biāo)、橫截面指標(biāo)、流動(dòng)性不足指標(biāo)以及最終破產(chǎn)措施指標(biāo)。他們從監(jiān)管、研究和數(shù)據(jù)的角需要評估的系統(tǒng)非常復(fù)雜，所考慮的衡量標(biāo)準(zhǔn)在全球金融危機(jī)危機(jī)之外基本上未經(jīng)Schwarcz也認(rèn)為，各國政府和國際組織越來越擔(dān)心系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，在這種風(fēng)險(xiǎn)下甚至在某種程度上對于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的定義都存在困惑，而且對于如何控制系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也存在不確定性。他的論文提供了一個(gè)概念框架，用于研究哪些風(fēng)險(xiǎn)是真正的"系統(tǒng)性"風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)的成因是什么，以及如何（如果有的話）監(jiān)管這些風(fēng)險(xiǎn)。學(xué)者們歷來傾向于主要從銀行等金融機(jī)構(gòu)的角度來思考系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。然而，隨著去中介化的發(fā)展，即公司可以不通過銀行或其他中介機(jī)構(gòu)而獲得資本市場的資金（在美國，非金融企業(yè)超過的資金來自股票和債券的發(fā)行，人們應(yīng)該更加關(guān)注金融在這種悲劇中，市場參與者缺乏足夠的激勵(lì)，也缺乏限制風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)以減少對他人的有鑒于此，Acharya集體層面上運(yùn)作的，它根據(jù)每家銀行與其他銀行的聯(lián)合（相關(guān)）（特定于銀行的）風(fēng)險(xiǎn)來對每家銀行進(jìn)行監(jiān)管。Brownlees和Engle引入了SRISKSRISK反映了一家公司在市場嚴(yán)重下跌時(shí)的資本缺口，是其規(guī)模、杠桿率和風(fēng)險(xiǎn)的函數(shù)。SRISKFannieMae，F(xiàn)reddieMac，MorganStanley，BearStearns和LehmanBrothers2005SRISKAdrianBrunnermeier提出的RomerRomer研究了戰(zhàn)后先進(jìn)國家金融危機(jī)的后果。他們構(gòu)建了1967-201224個(gè)OECDRuanRomerRomer23SRISK能力衡量指標(biāo)。這些指標(biāo)揭示了一個(gè)重要的全球外部性，即一個(gè)國家的危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)受Acharya等人提出了一個(gè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)模型，其中假定整個(gè)金融部門的資本不足會(huì)損害實(shí)體經(jīng)濟(jì)，從而導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)外部性。每個(gè)金融機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)可以用其系統(tǒng)性預(yù)期缺口（SES）來衡量，即當(dāng)整個(gè)系統(tǒng)資本不足時(shí)，其資本不足的傾向。Wang等人的研究涉及國家級(jí)股票市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)（SRC）的測量，以了解全球極端風(fēng)險(xiǎn)的上升，從而預(yù)防潛在的金融危機(jī)。所提出的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度（SRC）SRC，并補(bǔ)充Allen即包括商業(yè)銀行、儲(chǔ)蓄銀行、投資銀行、經(jīng)紀(jì)人交易商、保險(xiǎn)公司、共同基金等在內(nèi)的金融中介機(jī)構(gòu)是特殊的，因?yàn)樗鼈兪墙?jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)。銀行的特殊性體現(xiàn)在當(dāng)金融公司無法正常運(yùn)營時(shí)所造成的經(jīng)濟(jì)損失。他們提出了一種新的方法來預(yù)測整個(gè)銀行系統(tǒng)發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的可能性，稱為。它使用每月數(shù)據(jù)和1%的水平的Gao19Caporin等人提出的）提供了一種基于顏色的綜合分類方法，可根據(jù)公司陷入困境時(shí)系統(tǒng)的壓力反應(yīng)水平和公司的壓力水平對公司進(jìn)行分組。該指標(biāo)可以整合不同風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間相互作用產(chǎn)生的多種信號(hào)。從特另一個(gè)是針對每個(gè)公司的，分別在時(shí)間和橫截面上進(jìn)行評估。還可從基于顏色的公Kielak?lepaczuk）BuczyńskiChlebusGARCH(1,1)tWo?niakChlebus情況下，例如在Covid-19來說，也沒有一個(gè)經(jīng)典的致認(rèn)為不存在理想的2022FTXJalanMatkovskyyFTXFTX理論范式。對銀行傳染效應(yīng)的直接計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)似乎主要局限于美國。對外匯和證券結(jié)算系統(tǒng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究似乎并不存在。此外，所調(diào)查的文獻(xiàn)反映了制定能夠明確區(qū)分真正意義上的傳染和由共同沖擊、信息不對稱時(shí)存款人或投資者預(yù)期的理性修正（“基于信息的”傳染）以及“純粹”的傳染，以及“有效”和“無效”的系統(tǒng)性事件之間的經(jīng)驗(yàn)性檢驗(yàn)的普遍存在困難。（Covid-19FTX如因在本研究中，我們以公眾易于獲取的宏觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建了一個(gè)穩(wěn)健的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。我們的研究表明，我們的簡單指標(biāo)可以得出與復(fù)雜的方法相比，它可以獲得相似（甚至更好）的結(jié)果，而且可以利用公開數(shù)據(jù)以相對較高的頻率進(jìn)行計(jì)算，選用哪些風(fēng)格風(fēng)險(xiǎn)因子？根據(jù)克利夫蘭聯(lián)儲(chǔ)對其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（Craig2020）表現(xiàn)的評論，我們認(rèn)為一個(gè)好的金融壓力指標(biāo)（我們也可以說是一個(gè)好的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)）是可靠的、及時(shí)的、直接的、有效的和持續(xù)的。大多數(shù)指標(biāo)都不具備其中的某些特征。例如，以資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的指標(biāo)既不及時(shí)，也不持續(xù)，因?yàn)樨?cái)務(wù)數(shù)據(jù)不是按月向監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供的，而且是按季度公開發(fā)布的，有一定的延遲。這意味著市場監(jiān)管者計(jì)算這些指標(biāo)的頻率要高于廣大公眾，這對市場參與者是不利的。此外，有些指標(biāo)比較復(fù)雜，因此涉及很大的模型風(fēng)險(xiǎn)。換句話說，如果兩個(gè)指標(biāo)表現(xiàn)相同，那么較好的指標(biāo)就是較簡單的指標(biāo)。圖表1概述了所選的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。圖表1所選擇的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的比較資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所方法Demeterfi等人和CBOEAndersen與Caporin等人類似，我們構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)歷史排名，逐日評估全球和國家層面的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。更重要的是，我們的方法可以進(jìn)行簡單的轉(zhuǎn)換和調(diào)整，以便與高頻數(shù)據(jù)一起使用，從而使這種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測風(fēng)險(xiǎn)。IVRVSRI的一般公式由兩個(gè)指數(shù)組成，分別基于隱含波動(dòng)率（IVSRI）和實(shí)際波動(dòng)率（RVSRI）。隱含波動(dòng)率波動(dòng)率指數(shù)VIXCBOE20031987Demeterfi????2=2∑?????????????(??)?1[???1]2??T-

?? 2??=??

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??0????-第i個(gè)價(jià)外期權(quán)的執(zhí)行價(jià)格；如果????>??0，則為看漲期權(quán)；如果????<??0，則為看跌期權(quán)；如果????=??0，則既為看跌期權(quán)也為看漲期權(quán)R-到期前的無風(fēng)險(xiǎn)利率F-從指數(shù)期權(quán)價(jià)格得出的遠(yuǎn)期指數(shù)水平??0-第一檔低于遠(yuǎn)期指數(shù)水平（F）的執(zhí)行價(jià)格（VSTOXXVNKY和VXEWZ）BorseNikkei和CBOE。實(shí)際波動(dòng)率測量對于歷史波動(dòng)率的衡量，我們使用實(shí)際波動(dòng)率的概念（Andersen等人）。它是基于給定時(shí)期內(nèi)對數(shù)收益率的求和，并按年計(jì)算，以便以后與IV結(jié)合使用。本文使用的公式如下：????1??=√252∑20

??2

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21

?????,??

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?????1,????,??????1??-it121個(gè)交易日）??,??????,??-第i個(gè)股票指數(shù)在第t天的價(jià)格為了使其與VIX的30個(gè)日歷日相比較，實(shí)際波動(dòng)率估計(jì)量的記憶期設(shè)為21天（交易日）。IVRVSRI-隱含波動(dòng)率實(shí)際波動(dòng)率系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（CaporinBuczyński和Chlebus）IVRVSRIRV）2000202323年中主要市場危機(jī)的特征和嚴(yán)重程度。第三，我們構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)排名（逐日），以顯示在全球范圍內(nèi)，以及在美國、歐洲、巴西和日本各自當(dāng)前的壓力水平。最后，我們的方法還可以通過使用選定股票指數(shù)的高頻為此，我們根據(jù)隱含波動(dòng)率（IVSRI）和實(shí)際波動(dòng)率（RVSRI）分別為每個(gè)國家構(gòu)建了兩個(gè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，此外還為所有國家構(gòu)建了一個(gè)綜合指標(biāo)。隱含波動(dòng)率SRIIVSRI基于每個(gè)國家或國家組的單獨(dú)波動(dòng)指數(shù)及其在總市值中所占的份額。IVSRI的計(jì)算公式如下：????????????=∑?????????????=1N-是被分析國家的數(shù)量i??-SRI

=??????∑?? ∑

????=1

??????根據(jù)表3和????公式，我們構(gòu)建了權(quán)重向量w={77.7%,8.1%,12%,2.2%}，用于計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。實(shí)際波動(dòng)率SRIRVSRI基于與IVSRI類似的概念：????????????=∑?????????????=1??????-第i個(gè)國家的實(shí)際波動(dòng)率指數(shù)IVRVSRI國家層面的隱含波動(dòng)率實(shí)際波動(dòng)率系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)IVRVSRI可在國家層面（????????????????）計(jì)算，即特定國家和全球?qū)用婧偷????????????????=???????????????????+???????????????????IVRVSRI-全球隱含波動(dòng)率實(shí)際波動(dòng)率系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)(IVRVSRI)IVRVSRI可以根據(jù)IVSRI和RVSRI兩種方式在全球范圍內(nèi)計(jì)算：????????????????=???????????????????+?????????????????????????+??????=1??????-IVRVSRI中IVSRI成分的權(quán)重（等于50%）??????IVRVSRI中RVSRI（50%）或者，我們也可以根據(jù)各國的IVRVSRI計(jì)算全球IVRVSRI指標(biāo)：????????????????=∑???????????????????????=1??????和??????假設(shè)相等，但也可以使用不同的權(quán)重。IVRVSRI的動(dòng)態(tài)四分位數(shù)排名(DQR_IVRVSRI)下一步，我們將根據(jù)RVSRI、IVSRI和IVRVSRI指標(biāo)，構(gòu)建國家和全球?qū)用娴膭?dòng)態(tài)四分位排名（DQR_IVRVSRI）。國家一級(jí)的DQR_IVRVSRI是根據(jù)以下步驟構(gòu)建的：????????????????紅色，如果處于基于歷史跡象的第四四分位→極高國家系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)?！????????????????→家分別進(jìn)行測算，但日線圖是在全球范圍內(nèi)構(gòu)建的。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)基準(zhǔn)指標(biāo)從第2.2節(jié)所述的一系列系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)中，我們選擇了四個(gè)指標(biāo)作為IVRVSRI的基準(zhǔn)。我們選擇了sRisk、CATFIN、克利夫蘭聯(lián)邦儲(chǔ)備委員會(huì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和CISS。這一選擇看似隨意，但部分是基于數(shù)據(jù)的可用性。此外，由于所選指標(biāo)使用不同的方法，我們希望檢查它們的指標(biāo)之間如何比較，以及它們在預(yù)測金融動(dòng)蕩方面的準(zhǔn)確性如何。sRisk的數(shù)據(jù)可用于許多國家和全球?qū)用?，而CATFINCISSSRISKSRISK被定義為金融實(shí)體在市場長期下跌條件下的預(yù)期資本缺口。它是公司規(guī)模、杠桿程度及其在市場下跌條件下的預(yù)期股權(quán)損失（稱為長期邊際預(yù)期短缺（LRMES））的函數(shù)。SRISK計(jì)算類似于定期對金融公司進(jìn)行的壓力測試。只需公開信息即可完成計(jì)算，因此該指數(shù)適用范圍廣，對單個(gè)實(shí)體的實(shí)施成本也相對較低。使用資產(chǎn)負(fù)債表信息和適當(dāng)?shù)腖RMES估算器就可以輕松計(jì)算出該指標(biāo)。SRISKSRISKSRISKSRISK（BrownleesEngle，SRISKi公t????????=???????????????=????(??????+??????)??????-準(zhǔn)資產(chǎn)的價(jià)值k-審慎資本分?jǐn)?shù)（假定為8%）h內(nèi)C（Acharyat+1t+h??????+1:??+???????+1:??+?將時(shí)間跨度h1（22），閾值C-10%SRISK??????????????=????(????????+?|??????+1:??+?<??)=??????(??????+?|??????+1:??+?<??)?(1???)????(??????+?|??????+1:??+?<??)此外，他們還假設(shè)在發(fā)生系統(tǒng)性事件時(shí)，債務(wù)不能重新協(xié)商，這意味著????(??????+?)|??????+1:??+?=??????，最后利用這一假設(shè)給出了SRISK的定義：??????????????=?????????(1???)??????(1???????????????)=??????[????????????+(1+??)???????????????1]其中，??????????為準(zhǔn)杠桿比率(??????+??????)/??????，??????????????為長期邊際預(yù)期短缺，即長期MES，定義為：??????????????=?????????(1???)??????(1???????????????)=??????[????????????+(1+??)???????????????1]其中??????+1:??+?為t+1期至t+h期的多期算術(shù)公司股票收益率。作者認(rèn)為，SRISK取決于公司規(guī)模、杠桿程度以及市場下跌時(shí)的預(yù)期股權(quán)貶值。當(dāng)這些變量增加時(shí)，SRISK也會(huì)增加。最后，作者指出，等式11中的SRISK指標(biāo)可對金融實(shí)體在發(fā)生系統(tǒng)性事件時(shí)的資本缺口水平進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測，他們還提供了SRISK的公式，用于衡量所有公司的財(cái)務(wù)困境，從而構(gòu)建全系統(tǒng)的財(cái)務(wù)困境指標(biāo)：??????????????=∑(??????????????)+?????????(??)+????????????????????(??,0)??=1SRISKtSRISK（計(jì)算????????????的最后一步，也可能是最耗時(shí)的一步，需要指定一個(gè)市場和公司回報(bào)模型，用于獲得LRMES的估計(jì)值。不過，可以使用多種不同的規(guī)格和估算技術(shù)來獲得這一預(yù)測結(jié)果。為了構(gòu)建LRMES預(yù)測，我們使用了GARCH-DCC模型（Engle）?？死蛱m聯(lián)儲(chǔ)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（cfSRI）克利夫蘭聯(lián)邦儲(chǔ)備委員會(huì)的指標(biāo)反映了美國銀行體系普遍存在的壓力風(fēng)險(xiǎn)（Saldias）。這種計(jì)算系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（cfSRI）的方法基于兩個(gè)衡量破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)之間的差異或差價(jià)。第一個(gè)指標(biāo)是單個(gè)銀行機(jī)構(gòu)違約風(fēng)險(xiǎn)的平均值（平均違約距離），另一個(gè)指標(biāo)是相同機(jī)構(gòu)加權(quán)組合的風(fēng)險(xiǎn)度量（組合違約距離）????????????=?????????????????????????-平均違約距離????????-投資組合違約距離PDDADD（）PDDADD都處于正值，也表明銀行系統(tǒng)存在脆弱性。如果利差連續(xù)兩天以上低于0.1均破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)上升，主要銀行因共同因素而承受壓力，出現(xiàn)重大金融壓力。當(dāng)利差長期低于0.5時(shí)，表明市場對銀行系統(tǒng)發(fā)出了重大壓力信號(hào)。為了衡量銀行系統(tǒng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平，必須計(jì)算cfSRI的各組成部分，即平均違約距離、組合違約距離，然后再共同解釋這兩者之間的利差。平均違約距離（ADD）反映了市場對美國約100家樣本銀行平均破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的看法：??1=??∑??????,????=1其中，??????是單個(gè)銀行未來T期的違約距離（DD），它是使用默頓模型（Merton）計(jì)算的股票估值，即到期日為T期的銀行資產(chǎn)A的歐式看漲期權(quán)。投資組合違約距離（PDD）也是一種類似的衡量方法，它基于相同銀行的加權(quán)投資組合期權(quán)。它是利用反映銀行系統(tǒng)總體情況的交易所交易基金期權(quán)來計(jì)算的。ADD下降或PDD下降表明市場認(rèn)為銀行業(yè)的平均破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)在上升。CATFINCATFIN指標(biāo)（Allen等人）試圖捕捉金融系統(tǒng)中的災(zāi)難性損失風(fēng)險(xiǎn)，并使用估算風(fēng)險(xiǎn)值的統(tǒng)計(jì)方法對損失進(jìn)行建模。估算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值有三種方法：a）基于極值分布，特別是廣義帕累托分布（GPD），直接估算尾部風(fēng)險(xiǎn)；b）研究整個(gè)收益分布的形狀，同時(shí)通過應(yīng)用傾斜廣義誤差分布（SGED），靈活地模擬尾部厚度和傾斜度；c）基于實(shí)際經(jīng)驗(yàn)分布的左尾部估算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，而不對基礎(chǔ)收益分布做任何假設(shè)。前兩種方法被稱為參數(shù)方法，而后一種方法被認(rèn)為是非參數(shù)方法。在CATFIN99%用所有金融公司的月度超額收益進(jìn)行估算。極端收益被定義為金融公司超額收益橫截面分布的10%左尾。CATFIN的最終計(jì)算公式結(jié)合了三個(gè)月度風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值衡量指標(biāo)。采用主成分分析法（PCA）VaRtCoVaR表示：??????????????=0.570????????+0.5719????????+0.5889??????????????

????????

????其中，????????，????????和????????分別對應(yīng)于基于GDP、SGED和非參數(shù)方法的標(biāo)準(zhǔn)?????? ???????? ????化VaR度量系統(tǒng)壓力綜合指標(biāo)（CISS）系統(tǒng)性壓力綜合指標(biāo)（CISS）是衡量金融體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)廣泛指標(biāo)。金融體系可分為三大組成部分：市場、中介機(jī)構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施。每個(gè)構(gòu)件又可分為特定的部分。金融市場部分可分為貨幣、股票、債券、貨幣和衍生品等單個(gè)市場。在金融中介機(jī)構(gòu)中，最重要的是銀行和保險(xiǎn)公司。市場基礎(chǔ)設(shè)施由支付結(jié)算和清算系統(tǒng)組成。CISS在兩個(gè)層面上匯總金融壓力：首先計(jì)算五個(gè)特定細(xì)分市場的壓力子指數(shù)，然后將這五個(gè)子指數(shù)匯總為最終的綜合壓力指數(shù)。它主要依靠實(shí)際的資產(chǎn)回報(bào)波動(dòng)率和風(fēng)險(xiǎn)利差來捕捉各細(xì)分市場的主要金融壓力癥狀。通過考慮所有單個(gè)資產(chǎn)回報(bào)率之間的交叉相關(guān)性，而不僅僅是它們的方差，子指數(shù)的匯總類似于將單個(gè)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)匯總為總體投資組合風(fēng)險(xiǎn)。為了構(gòu)建系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，必須考慮子指數(shù)之間交叉相關(guān)結(jié)構(gòu)的時(shí)間變化。在這種情況下，CISS對同時(shí)在幾個(gè)細(xì)分市場中普遍存在高壓"橫向觀點(diǎn)"，各子指數(shù)之間的金融壓力相關(guān)性越強(qiáng)，金融不穩(wěn)定狀況就越普遍。匯總方案中可能存在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的第二個(gè)要素是，子指數(shù)權(quán)重可以根據(jù)其對實(shí)體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的相對重要性來確定。CISS"15%30%15%。IVRVSRI的比較和預(yù)測能力相關(guān)性矩陣和滾動(dòng)相關(guān)性SRIIVRVSRI還計(jì)算了SRI、IVRVSRIS&P500S&P500SRI預(yù)測能力簡單回歸模型500指數(shù)周收益率與特定SRI（基準(zhǔn)SRI或IVRVSRI）????,????500=??

??∑????????,????????+???? 0

??????? ????=1??????,????500-SP500指數(shù)在第t天的周收益率????????-對給定SRI回報(bào)滯后k期的敏感度??????,????????-特定??????在第t天的周回報(bào)率的第k期滯后值????? ??SRI?? ??????,????500=??

∑∑????????,????????+???? 0

??????? ????=1??=1????-????,????500對給定????????回報(bào)滯后k期的敏感度?? ??????,????????-特定??????在第t天的周回報(bào)率的第k期滯后值????? ??準(zhǔn)分位回歸模型??準(zhǔn)分位回歸模型是我們的創(chuàng)新想法，我們只對滿足以下條件的????,????500估計(jì)簡??單回歸模型中的兩個(gè)模型：????,????500<??????? ????500,??·的一位數(shù)·<的第個(gè)分?jǐn)?shù)·的第5個(gè)分?jǐn)?shù)·的第2.5百位數(shù)的第1個(gè)分?jǐn)?shù)??????,????500(??)=??

+∑????????,????????+???? 0

??????? ????=1??????,????500(??)-SP500指數(shù)在第t天以其分布百分位數(shù)p為條件的周收益率??分位回歸模型繼Caporin等人之后，我們對分位回歸模型進(jìn)行了估計(jì)，以全面反映股票指數(shù)收益率在其密度中所處位置為條件的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)對股票市場的預(yù)測能力：????(????,????500)=??(??)+∑??(??)????,????????+??????

0 ??=1

????? ????????(????,????500)-SP500指數(shù)在第t天的τ分位數(shù)收益率??????,????????-給定??????的收益率的第k個(gè)滯后值????? ??????(??)-SP500τk數(shù)據(jù)4.1全球權(quán)益基金數(shù)據(jù)我們的數(shù)據(jù)集基于2000年至2023年期間波動(dòng)率指數(shù)（VIX、VSTOXX、VNKY和VXEWZ）（SP500EuroStoxx50Nikkei225Bovespa）23顯示23圖表2SP500、EuroStoxx50、Nikkei225和Bovespa指數(shù)在2000年至2023年間的波動(dòng)資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所圖表3SP500、EuroStoxx50、Nikkei225和Bovespa指數(shù)在2000年至2023年間的回報(bào)率資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所圖表4顯示了分析過的股票指數(shù)的回撤情況，反映了最重要的動(dòng)蕩的持續(xù)時(shí)間，并且還展示了它們的速度和幅度。圖表4SP500、EuroStoxx50、Nikkei225和Bovespa指數(shù)在2000年至2023年間的回撤資料來源：《alpha-factorintegratedriskparityportfoliostrategyinglobalequityfundoffunds》，華安證券研究所圖表5的收益率描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果證實(shí)了一個(gè)關(guān)于股票收益率的眾所周知的事實(shí)，即高峰度、負(fù)偏度和收益率的非正態(tài)性。圖表5SP500、EuroStoxx50、Nikkei225和Bovespa指數(shù)的市場資本總值資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所模型結(jié)果""（文（BrownleesEngle、AcharyaRomerRomer或Engle和Ruan）或Caporin"部分，國家級(jí)的IVRVSRI圖表6IV（20087-2009年COVID（20203月），（2009-2014）201582018年2201811-12圖表6SP500、EuroStoxx50、Nikkei225和Bovespa指數(shù)的隱含波動(dòng)率資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所另一方面，圖表7分別顯示了各國的RV指數(shù)。對比圖表6和圖表7（6IV（20203月CovidIVRV）圖表7SP500、EuroStoxx50、Nikkei225和Bovespa指數(shù)的實(shí)際波動(dòng)率資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所總體而言，我們的結(jié)果表明，不同國家對風(fēng)險(xiǎn)事件的反應(yīng)程度各不相同。8所示國家層面的IVRVSRI20203COVID-192009-2014年歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)幾乎沒有反應(yīng)。只有在2007-2009年全球金融危機(jī)時(shí)，所有分析市場都做出了強(qiáng)烈反應(yīng)，但危機(jī)的持續(xù)性卻不盡相同（圖表9）。就IVRVSRI指數(shù)的下降速度而言，巴西和日本恢復(fù)得很快，而美國和歐洲則掙扎得更久。圖表8SP500、EuroStoxx50、Nikkei225和Bovespa指數(shù)的國家級(jí)的IVRVSRI資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所接下來，圖表9顯示了在國家層面上IVRVSRI指標(biāo)的彩色四分位水平圖。圖中顯示，就歐元區(qū)而言，全球金融危機(jī)延伸至債務(wù)危機(jī)，并在2014年稍作停歇，一直持續(xù)到2016年?？傮w而言，在全球金融危機(jī)之前，歐元區(qū)、日本和巴西市場比美國市場更能抵御全球動(dòng)蕩，而在歐元區(qū)主權(quán)債務(wù)危機(jī)之后，情況發(fā)生了逆轉(zhuǎn)，在所有分析國家中，巴西和日本在此期間的抵御能力最弱。圖表9基于IVRVSRI分位數(shù)顏色的國家級(jí)圖表資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所全球IVRVSRI10IVRVSRI（IVSRIRVSRI）Covid動(dòng)蕩，但其他動(dòng)蕩如Dotcom泡沫（2002-2003年）和歐元區(qū)債務(wù)危機(jī)（2009-2014年IVSRIRVSRI成分對IVSRI（圖表10(1)）Dotcom）并沒有在RVSRI10(2)）。圖表10全球IVSRI、RVSRI和IVRVSRI資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所11IVSRIRVSRIIVRVSRI圖表11全球?qū)用婊贗VSRI、RVSRI和IVRVSRI的分位數(shù)顏色地圖資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所IVSRI和RVSRI在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變化的""總也是我們所預(yù)期的。此外，基于IV的指標(biāo)與一般系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（IVRVSRI）之間的相關(guān)性要高于基于RV（IVRVSRI）比任何（RVSRI或IVSRI）RVSRI和IVSRI12顯示了SP500指數(shù)和IVRVSRIIVRVSRI圖表12帶有IVRVSRI分位數(shù)的彩色地圖上的IVRVSRI和S&P500指數(shù)資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所SRIs與標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的比較SP500SRIs13）（14）15）（圖表16），最后還列出了標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)和滯后SRI的周回報(bào)率之間的相關(guān)性（圖表17）。圖表13基準(zhǔn)SRI和S&P500指數(shù)的波動(dòng)資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所圖表14基準(zhǔn)SRI、IVRVSRI和標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)的回報(bào)率資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所圖表15基準(zhǔn)SRI、IVRVSRI和SP500指數(shù)周收益率的描述性統(tǒng)計(jì)資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所圖表16SP500指數(shù)與SRI每周收益率的相關(guān)矩陣資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所圖表17SRI和SP500指數(shù)周收益率的滯后（5天）相關(guān)矩陣資料來源：《Systemicriskindicatorbasedonimpliedandrealizedvolatility》，華安證券研究所SRI的預(yù)測能力IVRVSRISRISP500??2??2。調(diào)整后的R^2根據(jù)公式計(jì)算：??2 =1?(1???2) ???1n-觀測數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)p-需要估計(jì)的參數(shù)個(gè)數(shù)

??????1??2