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我国上市银行业金融机构风险传染机制研究——基于时变DCC-Copula方法
摘要：
本文研究了我国上市银行业金融机构的风险传染机制，采用时变DCC-Copula方法对风险传染程度进行建模。首先，我们收集了中国银行业上市公司的日度收益率数据，并将其分为四个子样本时期，然后采用DCC-GARCH模型估计每个子样本时期的条件相关系数矩阵。接着，我们采用Copula函数对条件相关系数矩阵进行建模，并通过时变参数来刻画金融机构风险传染的特性。最后，我们根据建模结果得出了一些关键结论，并提出了相应的政策建议。
关键词：上市银行业金融机构，风险传染，时变DCC-Copula，条件相关系数矩阵
第一章 引言
研究背景
随着我国金融市场的不断发展和开放，上市银行业金融机构扮演着越来越重要的角色。然而，金融机构之间的风险传染现象也日益凸显，一旦某个金融机构出现风险问题，将会对整个金融体系和经济稳定产生巨大影响。因此，研究上市银行业金融机构的风险传染机制具有重要的理论和实际意义。
研究目的
本文的研究目的是通过时变DCC-Copula方法，对我国上市银行业金融机构的风险传染机制进行深入分析。具体而言，我们将通过建立条件相关系数矩阵模型，来量化金融机构之间的风险传染程度，并研究其时变特性。同时，我们还将探讨影响风险传染的主要因素，并根据研究结果提出一些相应的政策建议。
第二章 文献综述
本章主要对国内外相关文献进行综述，包括风险传染机制的理论模型、风险传染评估方法以及金融机构风险传染的实证研究。通过对国内外研究现状的分析，揭示了研究的不足之处，并为本文的研究提供了理论和方法基础。
第三章 理论模型与方法
风险传染机制理论
本节主要介绍了风险传染机制的理论模型，从概率论和图论等角度解释了金融机构之间的风险传染现象，并对其进行了分类和测度。
时变DCC-Copula方法
本节介绍了时变DCC-Copula方法的原理和应用。首先，我们介绍了DCC-GARCH模型和Copula函数的基本原理。然后，我们将二者结合起来，提出了时变DCC-Copula方法，并给出了模型的具体步骤和估计方法。
第四章 数据处理与实证分析
数据收集和处理
本节介绍了本文所使用的数据来源和样本选取方法，并对原始数据进行了预处理，包括去极值、标准化等。
实证分析结果
本节先介绍了实证分析的基本策略和模型设定，然后根据时变DCC-Copula模型估计结果，分析了我国上市银行业金融机构的风险传染程度和时变特性，并探讨了影响风险传染的主要因素。
第五章 结论与政策建议
结论
本节总结了本文的研究成果，总结了金融机构之间的风险传染机制，揭示了其时变特性和影响因素，并对研究结果进行了讨论。
政策建议
根据研究结论，本节提出了一些相应的政策建议，以此来减少金融机构之间的风险传染程度，提高整个金融体系的稳定性。
第六章 参考文献
本章列举了本文所引用的所有参考文献，以供读者深入了解。
总结：
本文研究了我国上市银行业金融机构的风险传染机制，并基于时变DCC-Copula方法对风险传染程度进行建模。实证结果揭示了金融机构之间的风险传染程度和时变特性，并提出了相关的政策建议。本文的研究对于我国金融稳定具有重要的参考价值，为相关部门提供了决策支持。