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利用空间金融时间序列模型测量系统风险的溢出动力学

作者

上市的：
  • 弗朗西斯科·布拉斯克斯
  • 科普曼，暹粒
  • 安德烈·卢卡斯
  • 朱莉娅·绍姆伯格

摘要

通过引入一个时变的空间相关参数，我们扩展了著名的静态空间Durbin模型。该模型的更新步骤是过去数据的函数，并具有信息论的最优性。通过最大似然法可以方便地估计静态参数。我们建立了模型的理论性质，并证明了静态参数的最大似然估计是一致的和渐近正态的。使用基于2009-2014年期间跨境贷款数据和欧洲主权信用违约掉期价差数据的空间权重，我们发现有证据表明，主权债务危机期间，欧洲主权国家的感知信贷风险存在高度、时变的空间溢出。我们发现，在欧洲央行采取彻底的货币交易政策措施后，2012年下半年，空间依赖性出现了特别下滑。欧洲央行此前的非标准货币操作并未引发此类变化。这些发现对广泛的替代模型规范是可靠的。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:econom:v:195:y:2016:i:2:p:211-223
    DOI:10.1016/j.jeconom.2016.09.001
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    20. Francisco Blasques&Siem Jan Koopman&AndréLucas，2014年。"观测驱动时间序列模型的信息论最优性,"廷伯根研究所讨论文件14-046/III，廷伯根研究所。

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    空间相关性;时间变量参数;系统性风险;欧洲债务危机;广义自回归分数;
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    • C23型-数学与定量方法——单方程模型；单变量面板数据模型；时空模型
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