【摘要】：隨著新資本協(xié)議將操作風險納入監(jiān)管,關于如何準確計量操作風險已經(jīng)成為銀行業(yè)熱點研究的問題。與成熟的市場風險和信用風險度量技術相比,操作風險度量技術還處于起步階段。在國內(nèi),商業(yè)銀行操作風險度量技術更是嚴重滯后,尤其是近年來,操作風險巨額損失事件的頻繁發(fā)生,使得操作風險幾乎成為我國商業(yè)銀行的一種“常態(tài)”風險。在此背景下研究我國商業(yè)銀行的操作風險度量問題具有重要的現(xiàn)實意義。 本文以我國銀行業(yè)操作風險損失數(shù)據(jù)為樣本,將損失事件劃分為內(nèi)部欺詐、外部欺詐、違規(guī)執(zhí)行以及系統(tǒng)失敗四種類型；在對損失分布法分析的基礎上,引用兩階段分布擬合操作風險的損失強度分布,以共軛先驗分布來確定各參數(shù)的后驗分布；同時采用Bayes理論中的吉布斯抽樣來獲取參數(shù)估計值以減小”低頻率高損失”數(shù)據(jù)不足帶來的誤差,進而計算出不同置信水平下我國商業(yè)銀行單個操作風險損失的VaR值與ES值。最后,考慮到操作風險各損失事件間可能存在的相關性,本文采用Copula函數(shù)對操作風險進行整合以獲得聯(lián)合損失分布函數(shù),從而計算出四類操作風險的整體損失。研究結(jié)果表明：基于Bayes理論的參數(shù)估計綜合考慮了總體與樣本等先驗信息,估計出的參數(shù)值誤差較�。籆opula函數(shù)的引入與VaR值、ES值的測算,能在考慮了損失事件發(fā)生概率的同時,估測出操作風險潛在的損失大小,從而可以更準確度量操作風險。
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F832.33;F224
【圖文】：

學碩十學位論文第四章單一操作風險的Bayes估計e。(u)=n藝(X，一u)‘i=lN‘(:一)+·{探于之“(4一l)en(u)為超過閩值。的損失的總和除以超過閩值。的損失個數(shù)Nu。當二:。超額均值函數(shù)圖近似線性趨勢時，即可確定閩值。，如圖4一1、圖4一2、圖4一3，，可以確定內(nèi)部欺詐的閉值為75，外部欺詐的閩值為50。

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本文編號：2772821