本文關鍵詞： 信用風險相關性 MRS Copula 機制轉換　出處：《數(shù)學的實踐與認識》2014年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在構建行業(yè)信用風險指數(shù)的基礎上,將馬爾科夫機制轉換引入到信用風險相關性的度量中,建立了信用風險相關性度量的MRS Copula模型。以1990-2012年電力、煤氣及水的生產(chǎn)和供應業(yè),批發(fā)、零售、貿易業(yè),石油、化學、塑膠、塑料業(yè)和信息技術業(yè)為樣本的實證研究表明,行業(yè)信用風險相關性表現(xiàn)出較為明顯的機制轉換特征和非對稱效應,在高風險狀態(tài),信用風險相關系數(shù)達到了0.7以上,而在低風險狀態(tài),信用風險相關系數(shù)在0.2以下.同時,信用風險"一損俱損"的特征比較明顯,行業(yè)信用風險的下尾相關系數(shù)較為顯著,而上尾相關系數(shù)則并不顯著.商業(yè)銀行可據(jù)此調整信貸資產(chǎn)結構,防范信用風險傳染,以及優(yōu)化信貸組合管理.
[Abstract]:Based on the construction of industry credit risk index, the Markov mechanism transformation is introduced into the measurement of credit risk correlation, and the MRS Copula model of credit risk correlation measurement is established. Empirical research on wholesale, retail, trade, petroleum, chemical, plastic, plastic and information technology industries shows that the correlation of industry credit risk shows obvious mechanism transition characteristics and asymmetric effects, in high risk state. The correlation coefficient of credit risk is more than 0.7, but in the low risk state, the correlation coefficient of credit risk is less than 0.2. At the same time, the characteristic of credit risk is obvious, and the lower tail correlation coefficient of industry credit risk is obvious. Commercial banks can adjust the structure of credit assets, prevent the contagion of credit risk, and optimize the management of credit portfolio.
【作者單位】： 湖南商學院財政金融學院;湖南大學工商管理學院;
【基金】：國家自然科學基金創(chuàng)新研究群體項目(71221001) 國家社會科學基金(11BTJ011) 教育部人文哲學科學研究青年基金項目(13YJCZH123) 中國博士后科研基金(2013M542111)
【分類號】：F224;F830.9

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1529389