《表1 Clayton Copula估计结果》

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《基于Copula函数的货币政策对商业银行风险承担行为影响的非对称性研究》

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为了进一步增强实证分析的稳健性，本文继续使用SJC Copula进行实证分析，SJC Copula能够同时估计两个随机变量的上尾相关系数和下尾相关系数。SJC Copula估计结果（1）与Gumbel Copula和Clayton Copula的估计结果的特征基本一致。从M2月度增长率来看，M2月度增长率的上升并不会增加商业银行的风险承担，而M2增长率的下降会降低商业银行的风险承担。与Clayton Copula估计结果类似，M2同比增长率的下降不影响南京银行和农业银行的风险。这也从侧面证明本文的估计结果是稳健的。从准备金要求的变化率来看，上尾相关系数显示准备金要求的上升并不会大幅增加商业银行的风险；而下尾相关系数显示准备金要求的下降会降低商业银行的经营风险，但下降程度存在差别，三家城市商业银行下降程度最低。从六个月贷款基准利率来看，上尾相关系数显示，增加贷款基准利率不会造成商业银行风险的上升，而下尾相关系数显示降低贷款利率有助于降低商业银行的风险。而SJC Copula估计结果显示，对于货币净投放的变化率，上尾相关系数和下尾相关系数的估计结果均显示其对商业银行风险承担不产生显著的影响。