我国高频金融压力指数构建及风险识别研究

作者：高一铭

来源：金融经济, 2021, (12): 7-19.

DOI：10.14057/j.cnki.cn43-1156/f.2021.12.002

• 金融风险
• 高频金融压力指数
• 风险识别
• DCC-GARCH模型
• 动态因子模型

本文基于债券市场、股票市场、货币市场和外汇市场的相关高频数据构建金融压力指标体系,使用动态因子模型进行信息综合,得到了四类高频金融压力分项指数,发现其能够较好地解释所在市场的金融风险状况;然后使用DCC-GARCH模型测度了市场间动态相关性的变化,在考虑市场风险相关性动态变化的基础上,进一步得到我国的高频金融压力综合指数;最后通过高频金融压力指数的历史中位数作为风险阈值对金融风险状态进行识别,得到8个中高金融风险的时间区间,较好地覆盖了已经发生的金融风险事件。本文的高频金融压力指数具有较好的风险识别效果,有效克服了低频指标的信息滞后、数据完整性要求高、无法实时动态监测风险等问题,为监测系统性金融风险提供了工具与数据参考。