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系统重要性银行是构成全球业务链的连接点,对各国各项业务的顺利进行起到不可或缺的作用,所以当其发生危机时,会直接对全球范围内的金融机构造成负面影响.学术界对如何识别中国系统重要性银行进行了很多有益尝试,由于研究方法或样本不同,得出的结论存在—定差异.有效识别此类银行是当前的热点议题.文章从系统重要性银行的度量数据出发,首先以各银行的财务报表数据和股票价格数据为研究样本.其次,在SVM-Copula集成系统基础上,利用粒子群优化算法对SVM寻找最优参数组合,进而提出了优于GARCH模型和核密度估计法的PSO-SVM边缘分布估计法.最后将PSO-SVM-Copula集成系统运用到CoVaR领域中.研究结果表明:PSO-SVM-Copula-CoVaR (PSCC)模型在系统重要性银行的评估上比仅使用单方面的数据更加合理.
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系统科学与数学
ISSN： 1000-0577
CN： 11-2019/O1
Year： 2018
Issue： 1
Volume： 38
Page： 57-77
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