| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 系统性风险的定义和演进 | 第10-11页 |
| 1.2.2 引发银行系统性风险的宏观诱导因素 | 第11页 |
| 1.2.3 引发银行系统性风险的微观诱导因素 | 第11-12页 |
| 1.2.4 测算系统性风险的实证分析方法 | 第12-15页 |
| 1.2.5 使用矩阵法测算系统性风险的研究进展 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究方法、主要内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 1.4 本文的创新和不足 | 第18-19页 |
| 第2章 银行间市场系统性风险生成的理论分析框架 | 第19-24页 |
| 2.1 银行间市场概念及特征分析 | 第19-20页 |
| 2.2 系统性风险的内涵 | 第20-22页 |
| 2.2.1 银行稳健性与银行系统性风险概念界定 | 第20-21页 |
| 2.2.2 金融安全视野下系统性风险的特征与识别 | 第21-22页 |
| 2.3 我国银行间市场系统性风险生成的理论基础 | 第22-24页 |
| 2.3.1 多米诺骨牌效应引起银行间市场风险传染 | 第22-23页 |
| 2.3.2 信息不对称及负外部性引起银行间市场风险传染 | 第23-24页 |
| 第3章 我国银行间市场系统性风险测算的实证分析框架 | 第24-31页 |
| 3.1 系统性风险测算方法选取 | 第24-27页 |
| 3.1.1 测算系统性风险的方法原理 | 第24-26页 |
| 3.1.2 测算系统性风险的方法对比分析 | 第26-27页 |
| 3.2 矩阵法测算系统性风险的过程构建 | 第27-31页 |
| 3.2.1 根据银行间资产负债信息构造 N×N 阶风险头寸矩阵 | 第28页 |
| 3.2.2 基于最优信息熵原理估计银行间市场的交易矩阵 | 第28-29页 |
| 3.2.3 在不同的资产损失率下确定倒闭银行数量 | 第29-31页 |
| 第4章 基于矩阵法的我国银行间市场系统性风险测算 | 第31-36页 |
| 4.1 样本选择及数据特征 | 第31页 |
| 4.2 未考虑非银行金融机构的银行间市场风险传染模拟 | 第31-33页 |
| 4.2.1 样本银行倒闭时引起的同业资产损失 | 第31-32页 |
| 4.2.2 风险传染源银行倒闭时引起的同业资产损失 | 第32-33页 |
| 4.3 考虑非银行金融机构的银行间市场传染风险测算 | 第33-35页 |
| 4.3.1 风险传染源银行的确定 | 第33-34页 |
| 4.3.2 不同资产损失率下的银行间市场风险传染效应 | 第34页 |
| 4.3.3 清偿能力与传染风险 | 第34-35页 |
| 4.4 实证结论对比分析 | 第35-36页 |
| 第5章 抑制我国银行间市场系统性风险的对策建议 | 第36-38页 |
| 5.1 商业银行应优化资金配置，调节资产结构 | 第36页 |
| 5.2 重视流动性管理，从根本防范系统性风险的发生 | 第36页 |
| 5.3 建立宏观审慎监管体系 | 第36-38页 |
| 第6章 结论及研究展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第43页 |
