| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 文献综述 | 第12-16页 |
| 1.3.1 系统性风险传染的理论文献综述 | 第12-13页 |
| 1.3.2 系统性风险传染的实证文献综述 | 第13-16页 |
| 1.4 研究内容与框架 | 第16-18页 |
| 1.5 创新与不足 | 第18-20页 |
| 2 金融系统性风险基本理论 | 第20-28页 |
| 2.1 金融系统性风险定义 | 第20-21页 |
| 2.2 金融系统性风险的特征 | 第21-22页 |
| 2.3 系统性风险的来源和形成过程 | 第22-25页 |
| 2.3.1 系统性风险的来源 | 第22-24页 |
| 2.3.2 系统性风险形成的过程 | 第24-25页 |
| 2.4 系统性风险的测度 | 第25-28页 |
| 3 金融系统性风险传染理论 | 第28-34页 |
| 3.1 金融系统性风险传染的定义 | 第28-30页 |
| 3.2 关于传染的近义词辨析 | 第30页 |
| 3.3 金融系统性风险传染的途径 | 第30-34页 |
| 4 矩阵模型理论与计算方法 | 第34-44页 |
| 4.1 金融网络结构 | 第34-36页 |
| 4.1.1 网络结构模型 | 第34-35页 |
| 4.1.2 刻画网络结构的指标 | 第35-36页 |
| 4.2 矩阵模型的基本理论 | 第36-39页 |
| 4.2.1 风险敞口矩阵的确定 | 第36页 |
| 4.2.2 两种求解双边风险敞口矩阵的方法 | 第36-39页 |
| 4.3 传染过程的描述 | 第39-42页 |
| 4.3.1 相同损失率下的传染过程 | 第39-40页 |
| 4.3.2 银行自己的损失率的传染过程 | 第40-42页 |
| 4.4 传染的计量方法 | 第42-44页 |
| 5 Granger因果检验理论模型 | 第44-48页 |
| 5.1 ARMA-GARCH模型 | 第44-45页 |
| 5.1.1 ARMA模型 | 第44页 |
| 5.1.2 GARCH模型 | 第44-45页 |
| 5.1.3 ARMA-GARCH模型 | 第45页 |
| 5.2 ADF检验 | 第45-46页 |
| 5.3 Granger因果检验模型 | 第46-48页 |
| 6 实证分析 | 第48-68页 |
| 6.1 基于矩阵法的实证分析 | 第48-62页 |
| 6.1.1 样本数据的选取 | 第48-49页 |
| 6.1.2 样本银行间的风险敞口矩阵 | 第49-51页 |
| 6.1.3 损失率为固定值时银行间风险传染模拟 | 第51-53页 |
| 6.1.4 风险传染效应与损失率的关系 | 第53-55页 |
| 6.1.5 风险传染效应与损失前后的流动性比例之差的关系 | 第55-56页 |
| 6.1.6 风险传染效应与活跃程度的关系 | 第56-57页 |
| 6.1.7 动态损失率下的传染模拟 | 第57-60页 |
| 6.1.8 其他检验传染的模型 | 第60-62页 |
| 6.2 基于Granger因果检验法的实证分析 | 第62-66页 |
| 6.2.1 数据的选取 | 第62-64页 |
| 6.2.2 Granger因果网络 | 第64-66页 |
| 6.3 实证分析总结 | 第66-68页 |
| 7 总结与建议 | 第68-70页 |
| 7.1 总结 | 第68页 |
| 7.2 抑制风险传染的对策与建议 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 附录 | 第76页 |