关于中国商业银行系统性风险测度和判断研究——基于MIMIC模型在风险管理中的应用

作者：陆岷峰; 周军煜

来源：广西经济管理干部学院学报, 2019, (02): 24-31+53.

• 商业银行
• 系统性风险
• MIMIC模型
• 马尔科夫模型
• 风险识别
• 影响因素 commercial banks
• systemic risk
• MIMIC model
• Markov model
• risk identification
• influence factors

立足于商业银行系统性风险的理论基础和研究成果,从宏观经济、金融市场、国际环境和银行体系自身四个层面,构建中国商业银行系统性风险影响因素指标体系。应用多指标多原因结构方程模型和MS—AR模型对2003年1月—2018年9月我国商业银行系统性风险进行测度和判断。研究显示,我国商业银行系统性风险影响因素较多且源于不同层面,在2014—2018年9月间我国商业银行进入系统性风险高峰期,直接验证了以习近平同志为核心的党中央决策的科学性和预见性,面对较大潜在系统性金融风险既打好防范化解重大风险的攻坚战,又要打好化险为夷、转危为机的战略主动战,维护经济社会的持续健康发展。