Time-Varying Systemic Risk: Evidence From a Dynamic Copula Model of CDS Spreads
时变系统性风险：来自 CDS 利差动态 Copula 模型的证据AI 解读 ↓
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时变系统性风险：来自 CDS 利差动态 Copula 模型的证据
- 研究问题
- 如何用高维动态条件分布刻画企业间风险依赖，并区分单家企业困境概率与联合困境概率在金融危机前后的变化？
- 方法与思路
- 作者构建基于 copula 的高维动态条件分布模型，采用分阶段联合估计降低计算负担，并用于日度 CDS 利差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告，在其 2006—2012 年样本中，危机后单家企业困境概率下降，但联合困境概率仍明显高于危机前。
- 阅读关注点
- 重点核对边际分布与动态 copula 的设定、困境事件阈值，以及分阶段估计误差对联合风险测度及其推断的影响。
- 阅读边界
- 结论来自 100 家美国企业的历史日度 CDS 样本；摘要未说明模型检验和估计不确定性，不能解读为当前风险判断。
原文摘要
This article proposes a new class of copula-based dynamic models for high-dimensional conditional distributions, facilitating the estimation of a wide variety of measures of systemic risk. Our proposed models draw on successful ideas from the literature on modeling high-dimensional covariance matrices and on recent work on models for general time-varying distributions. Our use of copula-based models enables the estimation of the joint model in stages, greatly reducing the computational burden. We use the proposed new models to study a collection of daily credit default swap (CDS) spreads on 100 U.S. firms over the period 2006 to 2012. We find that while the probability of distress for individual firms has greatly reduced since the financial crisis of 2008–2009, the joint probability of distress (a measure of systemic risk) is substantially higher now than in the precrisis period. Supplementary materials for this article are available online.