典型文献
嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究
文献摘要：
首先基于文本挖掘技术构建反映投资者情绪的网络舆情指数,然后将所构建的网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型,得到修正的单指标非对称Co VaR模型,并运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法 进行参数估计,以此为基础构建金融有向网络,进而对中国金融机构系统性风险传染效应进行实证分析.实证研究表明:(1)以单指标非对称CoVaR为代表的金融机构风险指标与网络舆情的协同变化趋势明显;(2)证券类和银行类金融机构对外部风险非常敏感,极易受到其他金融机构的影响,也极易影响其他金融机构;(3)非银行类机构在风险积累阶段占据重要位置,银行在风险爆发时刻占据重要位置;(4)相对于非银行类金融机构,银行类机构具有较强的传染能力.
文献关键词：
单指标非对称Co VaR模型;系统性风险;有向网络;LASSO算法;网络舆情指数
中图分类号：
作者姓名：
欧阳资生;杨希特;黄颖
作者机构：
湖南师范大学商学院,湖南长沙 410081;四川大学商学院,四川成都 610064;中国科学院亚热带农业生态研究所,湖南长沙 410125
文献出处：
引用格式：
[1]欧阳资生;杨希特;黄颖-.嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究)[J].中国管理科学,2022(04):1-12
A类：
网络舆情指数,局部多项式估计
B类：
入网,金融机构,系统性风险,风险传染效应,文本挖掘技术,技术构建,投资者情绪,效应度量,度量模型,单指,分位数,LASSO,估计方法,参数估计,有向网络,CoVaR,风险指标,协同变化,证券类,对外部,外部风险,非银行
AB值：
0.231818
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