【摘要】：內(nèi)部欺詐事件類型是中國商業(yè)銀行最嚴(yán)重的操作風(fēng)險(xiǎn)類型。但由于操作風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)特征和中國商業(yè)銀行內(nèi)部欺詐損失數(shù)據(jù)收集年度較短,數(shù)據(jù)匱乏,為了在小樣本數(shù)據(jù)下進(jìn)行更準(zhǔn)確的度量,本文采用貝葉斯后驗(yàn)預(yù)測(cè)分布方法,其中,假設(shè)損失頻率服從泊松一伽馬分布,而損失強(qiáng)度服從廣義帕累托-混合伽馬分布,分析后驗(yàn)分布的形式。由于在廣義帕累托分布的參數(shù)估計(jì)中,位置參數(shù)的確定對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響很大,因此,本文采用變位置參數(shù)線性趨勢(shì)的貝葉斯分析以增強(qiáng)參數(shù)預(yù)測(cè)穩(wěn)定性,降低位置參數(shù)選擇對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響,獲得中國商業(yè)銀行內(nèi)部欺詐損失頻率和損失強(qiáng)度的后驗(yàn)預(yù)測(cè)分布和邊際分布,進(jìn)而采用蒙特卡羅模擬,聯(lián)合損失頻率分布和損失強(qiáng)度的預(yù)測(cè)分布獲得內(nèi)部欺詐的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)合分布。與傳統(tǒng)Poisson-GPD極值分析法相比,在險(xiǎn)值和預(yù)期超額損失明顯降低,有利于銀行降低內(nèi)部欺詐操作風(fēng)險(xiǎn)資本。利用貝葉斯分析獲得的后驗(yàn)分布可以作為未來的先驗(yàn)分布,有利于在較小樣本下獲得較真實(shí)的參數(shù)估計(jì)。
[Abstract]:Internal fraud is the most serious type of operational risk in China's commercial banks. However, due to the intrinsic characteristics of operational risk and the shortage of data, this paper adopts Bayesian posterior distribution method to measure the internal fraud loss of Chinese commercial banks more accurately with small sample data. The loss frequency obeys the Poisson-Gamma distribution and the loss intensity obeys the generalized Pareto-Mixed Gamma distribution. The form of a posterior distribution is analyzed. The posterior and marginal distributions of fraud loss frequency and loss intensity in Chinese commercial banks are obtained by reducing the influence of location parameter selection on the results. Then the Monte Carlo simulation is used to obtain the joint distribution of fraud risk with the joint distribution of loss frequency and loss intensity. Compared with the traditional Poisson-GPD extreme value analysis, the risk value and the expected excess loss are obviously reduced, which is beneficial for banks to reduce the risk capital of internal fraud operation.
【作者單位】： 山東財(cái)政學(xué)院工商管理學(xué)院;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院;中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所;
【基金】：山東省自然科學(xué)基金高校、科研單位專項(xiàng)資助項(xiàng)目(ZR2010GL011) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70701033)
【分類號(hào)】：F832.2;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2213242