基于多元时间序列变点检测的金融系统性风险度量

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自2008年席卷全球的金融危机以来,系统性风险已成为金融监管的重要内容,同时也是国内外学者研究的热点和重点。由于系统性风险的外部性和传染、溢出效应的存在,系统性风险在很大程度上甚至可能对整个金融体系产生严重影响。由于复杂的金融数据在面对诸多不可控因素时会发生结构突变,为考量在进行系统性风险度量时对金融时间序列分段建模以提升测度结果的必要性,本文通过对多维金融时间序列的变点检测,结合变点发生前后分布及模型的差异,综合论证结构变点的存在将导致其适用的模型发生改变,因此在进行系统性风险度量时需结合变点的存
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