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Systemic risk network of Chinese financial institutions

机译：中国金融机构的系统性风险网络

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The Chinese stock market crash in June 2015 has demonstrated necessary to improve understanding of systemic risk from the perspective of financial network. This study constructs a tail risk network to present overall systemic risk of Chinese financial institutions, given the macroeconomic and market externalities. Employing the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) method of high-dimensional models, our results show that firm's idiosyncratic risk can be affected by its connectedness with other institutions. The risk spillover effect from other companies is the main driving factor of firm-specific risk, comparing with macroeconomic state, firm characteristics and historical price movement. The number of connections between institutions significantly increases during June 2014 to June 2016. Moreover, we utilize the Kolmogorov-Smimov statistic to test significance of systemic risk beta based on tail risk and further rank the systemic risk contribution. Finally, we test the determinants of systemic risk contribution in a forward-looking way. Regulators could detect those firms that are most threatening to the stability of system. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：从金融网络的角度来看，2015年6月的中国股市崩盘已证明有必要增进对系统性风险的理解。鉴于宏观经济和市场外部性，本研究构建了一个尾部风险网络来呈现中国金融机构的整体系统风险。我们的结果使用高维模型的最小绝对收缩和选择算子（LASSO）方法，我们的结果表明，公司的特质风险可能会受到与其他机构的联系的影响。与宏观经济状况，公司特征和历史价格走势相比，其他公司的风险溢出效应是公司特定风险的主要驱动因素。在2014年6月至2016年6月期间，机构之间的联系数量显着增加。此外，我们利用Kolmogorov-Smimov统计量根据尾部风险测试系统风险beta的显着性，并进一步对系统风险贡献进行排名。最后，我们以前瞻性的方式测试系统性风险贡献的决定因素。监管者可以发现那些最威胁系统稳定性的公司。 （C）2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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