1、数据介绍本研究采用Adrian Brunnermeier2016提出的分位数回归框架构建ΔCoVaR指标以量化上市银行系统性风险贡献。核心变量选取如下2006-2024年42家上市银行系统性风险ΔCoVaR数据指标的构建数据代码文献资源-CSDN下载https://download.csdn.net/download/2401_84585615/92982764无风险利率动态采用3月期国库券收益率一阶差分捕捉短期资金成本波动。期限结构斜率以10年期国债收益率与3月期国库券收益率之差作为期限价差并取其一阶差分反映市场对未来经济预期的调整。流动性风险溢价使用3月期Shibor利率与3月期国库券收益率之差构建短期TED价差衡量银行间市场流动性紧张程度。信用风险溢价选取10年期AAA级企业债收益率与同期限国债收益率之差作为信用价差反映企业部门违约风险补偿需求。市场整体表现采用沪深300指数日收益率作为系统性市场收益的代理变量。银行系统权重基于单家银行总市值占全样本总市值比重进行加权求和构建银行系统综合指标。数据指标2、研究覆盖2006-2024年期间42家A股上市银行具体包括上海银行、中信银行、中国银行、交通银行、光大银行、兰州银行、兴业银行、农业银行、北京银行、华夏银行、南京银行、厦门银行、宁波银行、工商银行、常熟银行、平安银行、建设银行、张家港行、成都银行、招商银行、无锡银行、杭州银行、民生银行、江苏银行、江阴银行、沪农商行、浙商银行、浦发银行、渝农商行、瑞丰银行、紫金银行、苏农银行、苏州银行、西安银行、贵阳银行、邮储银行、郑州银行、重庆银行、长沙银行、青农商行、青岛银行、齐鲁银行以及系统综合指标系统_ΔCoVaR。该数据集已通过分位数回归模型实现ΔCoVaR指标的标准化计算可为银行系统性风险监测、宏观审慎政策制定提供量化依据。
