国民经济行业信用风险相依结构分析包含国民经济的行业众多，由于各行业不定有序或相近的经营范围，使其涉及程度和债权人传送非常明显，全然的移往而不是避免某一行业的金融风险很有可能最后让整个金融市场瓦解。目前利用信用派生工具回避金融监管的影子银行是全球面对的主要金融风险之一。
因此，本文的研究对象为行业信用风险。 行业风险的关系及其动态特征获得了学界的普遍注目。
Gray Malone[1]基于CCA 方法分析了国民经济四部门风险的非线性传送机制。Castrn Rancan[2]建构了包括金融和非金融部门的宏观经济网络，叙述了欧元区通过信贷渠道和证券市场展现出出有的金融体系和企业部门的双向联系。国内对行业或部门风险的研究，主要集中于在金融部门和主权部门等国民经济部门[3]，[4]，[5]，[6]，[7]，并没分析所有行业间风险的非线性相依结构及信用风险的传染路径及传染方式。
刻画多个行业信用风险相依关系，归属于多维牵头产于问题，经常利用Copula理论[8]来解决问题。然而，当变量维数减少时，copula函数的确认将面对维数灾难 [9]。而且，由于其对参数的唯一性拒绝较高，无法很好地刻画多变量间的简单相依关系。为此，Joe[10]年所明确提出将多变量的牵头产于分解成为一系列独立国家的pair-copula模块的方法。
Bedford Cooke[11]，[12]、Cooke Kurowicka [13]对该方法展开了系统了解的研究，并得出了基于图论思想建构规则藤（R-vine）的概念。Aas et al[14]扩展了pair-copula的应用于范围并阐释了R-vine的两个特例C-vine和D-vine，但它们只适合于叙述两类特定的相依关系。
R-vine产于族包括多种形式的结构，进发所有潜在双变量的copula，毫无疑问是一种灵活性又可操作者的方法，但其他形式的R-vine产于结构目前为止很少被用作现代科学。 本文将创建符合实际数据特征的R-vine copula，利用现代科学研究数据实地考察国民经济中九个主要行业间的信用风险相依关系，为宏观谨慎管理系统性金融风险获取政策依据。 1 信用风险度量及其改良方法 CCA方法源于期权定价理论[15]，[16]，具备十分直观的经济学意义。由于其综合了市场数据与财务数据，更加能动态体现企业信用风险的变化，因此在理论界获得了普遍的应用于。
在CCA分析框架中，经常利用债权人距离 作为信用风险指标。当假设企业资产价值 遵从几何布朗运动时，根据Black-Scholes公式及本文由毕业论文网http://www.lw54.com收集整理Ito定理[15]，[16]得， 事实上，将股权市值波动亲率 视作常数往往不合乎金融数据经常展现出出有的自涉及、尖峰薄尾及异方差性，因此，放开同方差 假设，将不会使计算结果更为精确。当股权市值的收益率不存在自涉及和异方差现象时，可利用AR（1）-刊登请求标明来源。
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