基于Copula函数的我国新能源与银行业间风险溢出效应研究开题报告

1. 研究目的与意义

新能源又称非常规能源，是指在新技术基础上加以开发利用的可再生能源，包括太阳能、风能、潮汐能、生物质能等。新能源是我国能源供给体系的重要组成部分，2021年两会期间国家提出要实施多项新能源建设工程，加快推动碳达峰、碳中和，不断壮大新能源产业。新能源发展初期，由于投资回报率存在较大不确定性，融资渠道较为单一，以政府提供的财政补贴为主，银行提供的信贷为辅。现阶段，银行已经成为新能源产业发展的重要资本推力，为新能源企业提供第三方担保保理、信用保险保理等融资产品，这也增加了新能源与银行业间系统性风险的溢出传染可能。近几年来，受新冠疫情影响，全球新能源市场波动剧烈，产业链供需紧张，经营业绩备受打击，新能源企业的局部风险暴露，这必然也会对银行业产生影响。基于此，本文用GARCH-Copula模型对我国新能源与银行业间的风险进行测度，为新能源企业宏观审慎监管、完善商业银行金融产品及衍生品提供现实依据。

2. 研究内容和预期目标

本文对于我国新能源与银行业间的风险溢出效应研究主要分为以下五个部分：

第一部分是引言，主要介绍了对于新能源与银行业间进行风险溢出效应研究的现实意义；第二部分是文献综述，主要介绍了有关Copula模型在国内外的相关研究情况以及我国有关新能源和银行业风险溢出效应的相关研究；第三部分介绍了本文使用的ARMA-GARCH模型和Copula模型，介绍了在建模过程中的风险相关性指标，同时介绍了风险溢出效应的含义；第四部分是对金融数据的实证研究。首先，在对收益率进行对数处理后，对其进行描述性分析，再选取合适的GARCH模型对两组收益率序列进行边缘分布拟合并对拟合结果进行检验，然后分别选取静态Copula和时变Copula函数进行拟合，选择最优的Copula函数并绘制风险溢出动态效果图；第五部分是对本文的研究结果的总结，并根据本文的实证结果提出了一些针对性的建议。

3. 国内外研究现状

国外有关Copula的理论由Sklar（1959）最先提出，Nelson（1998）对Copula的定义及构建方法做了系统介绍；随后Embrechts（2003）又结合Copula和VaR模型，发现Copula函数计算的VaR更符合实际值；Tatsuyoshi（2008）运用马尔科夫转换模型和Copula理论研究国际股票市场的非对称依赖结构；Javed（2016）运用ARMA-GARCH模型以及Copula函数研究了南亚三个国家股票市场与外汇市场的依存关系。国内有关Copula理论在金融市场上的研究最早由张尧庭（2002）开始，随后韦艳华（2004）又研究了Copula理论在多变量金融时间序列上的应用，并构建了M-Copula-GARCH-t模型研究上海和深圳股市间的相关模式，并且发现可以采用不同边缘分布的Copula-GARCH模型和蒙特卡洛模拟法对投资组合VaR进行有效计算；高岳和朱宪辰（2010）运用时变的t-Copula函数描述股票市场指数收益率序列之间的相依结构，发现时变的t-Copula函数可以覆盖最大损失风险；李丛文和闫世军（2015）使用偏t分布的GARCH-时变Copula-CoVaR模型，量化分析了各类影子银行对商业银行的动态风险溢出效应；薛凯莉和卢俊香（2019）使用静态Copula和时变Copula模型进行对比分析，运用ARMA-EGARCH-t模型研究上证B指数与深证B指数之间的相关性。

4. 计划与进度安排

完成课题的各阶段工作具体安排

起止日期 本阶段的工作安排

2022.2.15-2022.3.25完成相关英文资料翻译和调研报告

5. 参考文献

[1] embrechts p, hoing a,juri a. using copulate to bound the value-at-risk for functions of dependentrisks [j]. finance and stochastics, 2003,7(2): 145-167.

[2]javed bin kamal, a.k. enamul haque. dependence between stock market and foreignexchange market in south asia :a copula-garch approach[j]. the journal ofdeveloping areas, 2016(50): 175-194.

[3]sklar m . fonctions de rpartitionn dimensions et leurs marges[j].publ.inst.statist.univ.paris, 1960(8):229-231.