發(fā)布時間：2020-11-07 09:11

　　 2018年全年全國工業(yè)產(chǎn)能利用率為76.5%,產(chǎn)能過剩情況依然嚴(yán)峻。2018年生鋼、粗鋼、鋼材產(chǎn)量不降反增,鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩會導(dǎo)致鋼鐵企業(yè)的盈利能力下降,加之鋼鐵企業(yè)目前的資產(chǎn)負(fù)債率比較高,償債能力下降,甚至出現(xiàn)資不抵債的情況。在鋼鐵企業(yè)的償債能力下降的情況下,商業(yè)銀行對鋼鐵行業(yè)企業(yè)的信貸資產(chǎn)質(zhì)量會下降,商業(yè)銀行的不良貸款會增加。鋼鐵行業(yè)資金鏈斷裂可能通過其上下游企業(yè)和借款銀行進(jìn)一步向金融體系傳導(dǎo),最終演變?yōu)橄到y(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。從鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩和銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)出發(fā),探究鋼鐵行業(yè)和銀行業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)雙向溢出效應(yīng),通過測算鋼鐵行業(yè)與銀行業(yè)相互間的風(fēng)險(xiǎn)溢出值,衡量當(dāng)鋼鐵行業(yè)遭受風(fēng)險(xiǎn)沖擊時對銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),以及當(dāng)銀行業(yè)遭受風(fēng)險(xiǎn)沖擊時對鋼鐵行業(yè)的影響。采用了Copula-CoVaR模型對2007年10月8日—2018年12月31日鋼鐵行業(yè)和銀行業(yè)指數(shù)收益率序列,以及14家上市銀行企業(yè)和15家上市鋼鐵企業(yè)的股票收益率序列進(jìn)行分析。通過廣義帕累托分布函數(shù)擬合尾部收益率序列,其余部分用經(jīng)驗(yàn)函數(shù)進(jìn)行擬合,構(gòu)造邊緣分布函數(shù),通過擬合15種Copula函數(shù),選取最優(yōu)的函數(shù)構(gòu)造聯(lián)合分布函數(shù),根據(jù)Copula-CoVaR理論求解出相應(yīng)的條件在險(xiǎn)值并衡量其風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。結(jié)果發(fā)現(xiàn):1、鋼鐵行業(yè)和銀行業(yè)之間存在風(fēng)險(xiǎn)雙向溢出效應(yīng),且銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度要高于鋼鐵行業(yè),但是當(dāng)特殊風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時,鋼鐵行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度會變大并高于銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度;2、當(dāng)個體銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時對鋼鐵業(yè)的影響要小于鋼鐵業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時對個體銀行的沖擊,可能和銀行的規(guī)模以及不良貸款率有關(guān),銀行資產(chǎn)規(guī)模較大的銀行自身風(fēng)險(xiǎn)較小,且發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時對風(fēng)險(xiǎn)的抵抗能力較強(qiáng),風(fēng)險(xiǎn)溢出能力相對較弱,不良率較高的銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更強(qiáng);3、個體鋼鐵公司發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時對銀行的沖擊要高于銀行業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時對個體鋼鐵企業(yè)的沖擊,不同資產(chǎn)規(guī)模和資產(chǎn)負(fù)債率的企業(yè)有不同的表現(xiàn),規(guī)模大的企業(yè)具有較小的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),而資產(chǎn)負(fù)債率高的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度較大。最后在加強(qiáng)鋼鐵行業(yè)和銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理等方面提出合理的意見與建議,銀行需要把控對鋼鐵行業(yè)企業(yè)的信貸總量、根據(jù)鋼鐵企業(yè)征信情況分別授信、建立鋼鐵企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)“防火墻”等,鋼鐵行業(yè)企業(yè)應(yīng)該合理調(diào)整融資中銀行貸款比例、選擇經(jīng)營較為穩(wěn)健的銀行貸款、防范銀行關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等,防范鋼鐵行業(yè)和銀行業(yè)之間風(fēng)險(xiǎn)溢出。
【學(xué)位單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F426.31;F832.4
【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 概述
    1.2 研究意義
    1.3 研究框架
    1.4 本章小結(jié)
2 文獻(xiàn)綜述
    2.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜述
    2.2 銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)綜述
    2.3 風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)綜述
    2.4 銀行業(yè)和其他行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系研究綜述
    2.5 雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究綜述
    2.6 國內(nèi)外文獻(xiàn)述評
3 相關(guān)理論概述
    3.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)
    3.2 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制
    3.3 Copula-CoVaR模型理論
    3.4 本章小結(jié)
4 鋼鐵業(yè)與銀行業(yè)雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析
    4.1 樣本數(shù)據(jù)的選取與處理
    4.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析
    4.3 鋼鐵業(yè)與銀行業(yè)雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)
    4.4 本章小結(jié)
5 防范鋼鐵業(yè)與銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳染的政策建議
    5.1 防范鋼鐵行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳染到銀行業(yè)的措施
    5.2 防范銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳染到鋼鐵行業(yè)的措施
6 結(jié)論
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集

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本文編號：2873738