發(fā)布時(shí)間：2018-04-20 06:45

  本文選題：信用風(fēng)險(xiǎn) + Copula函數(shù)�。� 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2013年06期

【摘要】：信用風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)資本度量是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理最重要的目標(biāo)之一.通過使用Johnson變換解決非正態(tài)數(shù)據(jù)情況下經(jīng)濟(jì)資本的計(jì)算問題,克服以往研究中在Copula方法下進(jìn)行Monte Carlo模擬時(shí)對(duì)正態(tài)或t分布要求的局限性.將實(shí)際數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布.非常方便地使用MonteCarlo模擬度量違約時(shí)間和計(jì)算經(jīng)濟(jì)資本.研究結(jié)果表明,基于Johnson變換下的Copula方法可行而且合理,該研究為我國(guó)商業(yè)銀行在《巴塞爾新資本協(xié)議》(BeselⅡ)下進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理提供一些參考和新的思路.
[Abstract]:The measurement of credit risk and economic capital is one of the most important objectives of commercial bank risk management. By using Johnson transform to solve the problem of calculating economic capital in the case of non-normal data, this paper overcomes the limitation of normal or t distribution in Monte Carlo simulation under Copula method in the past. Convert the actual data into a standard normal distribution. It is very convenient to use MonteCarlo simulation to measure default time and calculate economic capital. The results show that the Copula method based on the Johnson transform is feasible and reasonable. The research provides some references and new ideas for the commercial banks in China to carry out effective risk management under the Basel New Capital Accord.
【作者單位】： 南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融系;
【基金】：教育部科學(xué)技術(shù)研究重大項(xiàng)目“金融信用風(fēng)險(xiǎn)的量化研究”(309009)
【分類號(hào)】：F224;F832.33

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1776704