Spillover dynamics for systemic risk measurement using spatial financial time series models
利用空间金融时间序列模型衡量系统性风险的溢出动态AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究主权信用风险传染和系统性风险，并以时变空间依赖的金融时间序列模型刻画其动态变化。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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利用空间金融时间序列模型衡量系统性风险的溢出动态
- 研究问题
- 如何刻画金融风险的时变空间溢出，并利用跨境借贷联系与欧洲主权信用风险数据衡量债务危机期间的风险传染？
- 方法与思路
- 作者在空间杜宾模型中引入时变空间依赖参数，用历史数据驱动更新，以极大似然估计静态参数，并使用借贷数据构造权重。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了静态参数估计的一致性与渐近正态性；应用发现危机期间溢出较强，且二〇一二年下半年空间依赖下降。
- 阅读关注点
- 应核对空间权重的构造、动态更新规则及理论条件，并检查欧洲央行政策前后的变化是否经过充分的混杂因素分析。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，政策实施与空间依赖下降的时间联系不足以确立因果效应；稳健性检验范围和具体幅度未说明。
原文摘要
We extend the well-known static spatial Durbin model by introducing a time-varying spatial dependence parameter. The updating steps for this model are functions of past data and have information theoretic optimality properties. The static parameters are conveniently estimated by maximum likelihood. We establish the theoretical properties of the model and show that the maximum likelihood estimators of the static parameters are consistent and asymptotically normal. Using spatial weights based on cross-border lending data and European sovereign CDS spread data over the period 2009–2014, we find evidence of contagion in terms of high, time-varying spatial spillovers in the perceived credit riskiness of European sovereigns during the sovereign debt crisis. We find a particular downturn in spatial dependence in the second half of 2012 after the outright monetary transactions policy measures taken by the European Central Bank. Earlier non-standard monetary operations by the ECB did not induce such changes. The findings are robust to a wide range of alternative model specifications.