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疫情冲击下房地产业与国有银行间风险溢出效应研究——基于高频数据C-Vine Copula-CoVaR模型
文献摘要：
随着全球经济金融市场的高速发展,跨市场间的联动性也日益突出.本文选取房地产和国有银行5min股指数据,研究疫情冲击下房地产业与国有银行间的相关结构及其风险溢出效应.为此,首先采用小波阈值法对高频数据进行降噪,接着构建C-Vine Copula模型研究两行业间的相关结构,最后基于Copula函数结合Monte Carlo模拟方法,计算出?CoVaR、％?CoVaR值来度量风险溢出效应程度.研究结果表明:房地产业与国有银行间均为正相关,具有较高的风险关联性,且两行业间存在较强的双向、非对称的正向风险溢出效应;相较于疫情爆发前两行业的风险溢出效应强度,疫情爆发后房地产业与国有银行的溢出效应显著增强.
文献关键词：
疫情冲击;高频数据;C-Vine Copula;相关性;风险溢出
中图分类号：
作者姓名：
韩方园;卢俊香
作者机构：
西安工程大学理学院
文献出处：
引用格式：
[1]韩方园;卢俊香-.疫情冲击下房地产业与国有银行间风险溢出效应研究——基于高频数据C-Vine Copula-CoVaR模型)[J].金融经济,2022(09):8-18
A类：
B类：
疫情冲击,下房,房地产业,国有银行,银行间风险,风险溢出效应,高频数据,Vine,Copula,CoVaR,经济金融,金融市场,跨市,联动性,5min,股指,小波阈值法,降噪,两行,行业间,Monte,Carlo,风险关联,后房
AB值：
0.243801
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