《表2 两种方法检验结果的比较》

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《我国金融机构的传染性风险与系统性风险贡献——基于极端风险网络视角的研究》

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进一步地，表2给出了使用上述两种估计的DQ检验结果。从其中可以明显看出，使用LASSO分位数回归进行估计所得到的p值远高于仅使用宏观经济状态变量进行估计得到的p值，这说明前者具有更好的拟合优度。事实上，Adrian和Brunnermeier（2016）使用宏观经济状态变量Mt-1来估计，只是为了得到随时间变化的Xi与Xsystem的联合分布，而并没有说Mt-1是单个金融机构的风险驱动因素；相反，我们将宏观经济状态变量、机构特征变量以及其他机构超额损失视为潜在风险驱动因素，采用数据驱动方法来识别单个机构的风险驱动因素，由此估计各自的会更加准确。