用 CoVaR 度量金融网络中的风险传染

复杂金融系统的稳定性可通过度量具有相对较高敞口的各金融机构之间的风险传染来评估。我们考虑一个使用金融机构（例如银行、投资公司、保险公司）在一边、金融资产在另一边的二部图表示的金融网络模型。遵循经验证据，此类风险资产的收益由重尾分布建模，而其联合依赖性由展现多种尾部依赖行为的 copula 模型刻画。我们考虑 CoVaR（一种流行的风险传染度量）并在广泛模型假设下研究其渐近行为。我们进一步提出极端 CoVaR 指数（ECI）以捕捉此类网络中风险实体间风险传染的强度，这对于展现渐近独立性的模型尤其有用。当资产依赖性使用两种著名的多元依赖结构——高斯 copula 和 Marshall-Olkin copula——建模时，我们通过给出 CoVaR 和 ECI 的精确表达式来说明结果。