本文關鍵詞：基于copula函數(shù)的我國上市商業(yè)銀行整合風險度量研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：風險無處不在,無時不在。1997年亞洲金融危機,2007年美國次貸危機引起的全球金融危機讓整個金融體系遭受了巨大打擊和損失,金融體系格局也發(fā)生了翻天覆地變化,一些金融機構在風險中頑強抵抗并發(fā)展壯大起來,而一些世界知名的金融機構卻轟然倒下。面對金融危機,可以從不同的角度,不同的層面去解讀分析,但是究其根源,還是風險管理的失控和缺失。隨著經(jīng)濟全球化和金融自由化的深入,我國金融業(yè)進入了經(jīng)營國際化、業(yè)務全能化的模式,與此相伴則是風險的復雜化和多樣化。作為金融體系中具有主導地位的商業(yè)銀行,金融衍生工具的不斷創(chuàng)新為其帶來機遇和利潤的同時,也帶來了挑戰(zhàn)和風險。混業(yè)經(jīng)營讓我國商業(yè)銀行風險管理成為一件龐大并且復雜的事項。巴塞爾協(xié)議Ⅱ明確指出：商業(yè)銀行的風險管理從單純的信用風險管理模式轉(zhuǎn)向信用風險、市場風險、操作風險并舉的全面風險管理模式。隨著風險的增加,如何正確認識并準確度量商業(yè)銀行風險顯得至關重要。風險的整合度量與控制已經(jīng)成為商業(yè)銀行管理的重要課題。商業(yè)銀行整合風險的傳統(tǒng)度量采用線性相加,即利用歷史數(shù)據(jù)估計出每一類風險的損失概率及損失大小,再將各種風險的損失值加權求和。這種方法假設商業(yè)銀行面臨的各類風險是相互獨立的,在一定程度上反映了不同風險對整合風險的影響大小。然而,這種方法忽略了各類風險間存在的相關關系。在實際中,一種風險的發(fā)生和另一種風險發(fā)生的概率和損失大小密不可分。因此,采用簡單的線性相加方法計算整合風險,偏離了商業(yè)銀行整合風險的真實值,降低了商業(yè)銀行管理水平。本文首先詳細解釋了商業(yè)銀行信用風險、市場風險、操作風險的含義、特點及其度量方法,然后采用copula函數(shù)來體現(xiàn)商業(yè)銀行各類風險之間的相關關系。Copula函數(shù)是一種有效度量整合風險的統(tǒng)計學方法,它可以將不同風險的邊緣分布和風險間的相關關系分開研究,且邊緣分布的選擇不受約束條件限制。本文以我國12家上市商業(yè)銀行為研究樣本,采用風險因素方法整合我國商業(yè)銀行三大風險。首先選取上證國債指數(shù)收益率、上證企債指數(shù)收益率作為影響信用風險的因素,利用風險因素法進行OLS回歸,得到信用風險收益率日估計值,確定信用風險邊際分布模型；其次,選取上證國債指數(shù)收益率、人民幣兌美元收盤價收益率、HS 300指數(shù)收益率作為影響市場風險的因素,利用風險因素法進行OLS回歸,得到市場風險收益率日估計值,確定市場風險邊際分布模型；再次,在前人的研究成果上,以極值理論為基礎,采用蒙特卡洛法模擬操作風險收益率序列,確定操作風險邊際分布模型。得到三大風險邊際分布模型,分別使用C藤copula函數(shù)和D藤copula函數(shù)建立整合風險的模型,利用R軟件分別估計出最優(yōu)copula函數(shù)類型及其參數(shù)值。根據(jù)AIC最小原則比較C藤copula模型與D藤copula模型,選取擬合結(jié)構較好的D藤copula作為我國商業(yè)銀行整合風險的度量模型。最后,通過蒙特卡洛法計算出整合風險的VaR值,并與傳統(tǒng)線性相加方法下的VaR值相比較,發(fā)現(xiàn)copula模型的VaR值與真實情況更相符,copula模型對我國商業(yè)銀行整合風險的擬合更好。本文在前人的研究成果上進行一些新的嘗試：第一,將操作風險量化,通過蒙特卡洛方法模擬操作風險序列,建立模型,將其整合到我國的商業(yè)銀行風險度量管理中。第二,在整合風險度量中,本文采用了藤copula函數(shù)進行建模,并比較了C藤copula和D藤copula的結(jié)果,得出最優(yōu)的藤結(jié)構及其參數(shù)值。這種方法比使用簡單的高維copula函數(shù)更靈活,估計更簡潔,結(jié)果也更可信。
【關鍵詞】：商業(yè)銀行 整合風險 copula函數(shù) VaR
【學位授予單位】：東北財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.33;F224
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-16
• 1.1 研究目的和意義8-9
• 1.2 文獻綜述9-13
• 1.2.1 信用風險研究綜述9-10
• 1.2.2 市場風險研究綜述10-11
• 1.2.3 操作風險研究綜述11-12
• 1.2.4 整合風險研究綜述12-13
• 1.3 研究思路和研究內(nèi)容13-15
• 1.3.1 研究思路13-14
• 1.3.2 研究內(nèi)容14-15
• 1.4 創(chuàng)新點15-16
• 2 理論基礎16-29
• 2.1 商業(yè)銀行風險及其度量16-22
• 2.1.1 信用風險16-19
• 2.1.2 市場風險19-20
• 2.1.3 操作風險20-22
• 2.2 Copula理論22-26
• 2.2.1 常用copula函數(shù)22-24
• 2.2.2 藤copula函數(shù)24-26
• 2.3 風險測度工具VaR26-29
• 2.3.1 VaR及其度量方法26-27
• 2.3.2 VaR的返回檢驗27-29
• 3 模型建構29-34
• 3.1 模型假設29-30
• 3.2 單一風險邊緣分布的建模30-33
• 3.2.1 信用風險的邊緣分布30-31
• 3.2.2 市場風險的邊緣分布31-32
• 3.2.3 操作風險的邊緣分布32-33
• 3.3 整合風險聯(lián)合分布的建模33-34
• 4 商業(yè)銀行單一風險實證研究34-44
• 4.1 樣本的選取34
• 4.2 信用風險的邊緣分布34-37
• 4.2.1 建立信用風險線性回歸模型34-35
• 4.2.2 建立信用風險分布模型35-37
• 4.3 市場風險的邊緣分布37-40
• 4.3.1 建立市場風險線性回歸模型37-38
• 4.3.2 建立市場風險分布模型38-40
• 4.4 操作風險的邊緣分布40-42
• 4.4.1 操作風險序列40
• 4.4.2 建立操作風險分布模型40-42
• 4.5 小結(jié)42-44
• 5 商業(yè)銀行整合風險實證研究44-49
• 5.1 風險權重的確定44
• 5.2 copula模型下的整合風險44-46
• 5.3 基于copula模型的VaR估計46-47
• 5.4 VaR模型返回檢驗47-48
• 5.5 基于傳統(tǒng)方法的VaR估計48
• 5.6 小結(jié)48-49
• 6 結(jié)論與政策建議49-50
• 6.1 結(jié)論49
• 6.2 展望49-50
• 附錄50-54
• 參考文獻54-58
• 后記58-59

【相似文獻】

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  本文關鍵詞：基于copula函數(shù)的我國上市商業(yè)銀行整合風險度量研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：322795