本文選題：操作風(fēng)險(xiǎn) + 損失分布法�。� 參考：《江西財(cái)經(jīng)大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：操作風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行面臨最原始的風(fēng)險(xiǎn),但伴隨商業(yè)銀行發(fā)展,操作風(fēng)險(xiǎn)并沒(méi)有像其他風(fēng)險(xiǎn)一樣受到重視,認(rèn)為操作風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失是可以忽略的。然而從20世紀(jì)80年代起,國(guó)外金融機(jī)構(gòu)連續(xù)發(fā)生了巨額操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件,損失事件發(fā)生的原因各不相同,加強(qiáng)對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量和監(jiān)督已成為商業(yè)銀行正常經(jīng)營(yíng)必不可少的前提。在國(guó)內(nèi),商業(yè)銀行對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)非常淺顯,對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管缺少相應(yīng)的法律法規(guī),且沒(méi)有收集損失數(shù)據(jù)建立損失數(shù)據(jù)庫(kù),這給我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量帶來(lái)了巨大的困難。因此,本文在數(shù)據(jù)缺失的前提下對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)量具有重大意義。本文首先介紹了操作風(fēng)險(xiǎn)的背景、研究意義以及國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究。其次介紹了商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的定義、分類(lèi)、特點(diǎn)和計(jì)量操作風(fēng)險(xiǎn)常用的方法,并比較了這些方法的優(yōu)缺點(diǎn),得出損失分布法是現(xiàn)階段最適合國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的方法的結(jié)論。再次研究了從時(shí)間、金額和類(lèi)型三方面對(duì)損失數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并介紹了蒙特卡洛模擬下?lián)p失分布法的原理和過(guò)程。對(duì)此,本文以公開(kāi)發(fā)布的1994—2014年國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用損失分布模型對(duì)國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)資本金進(jìn)行估算。在實(shí)證過(guò)程中,首先對(duì)損失強(qiáng)度數(shù)據(jù)和損失頻率數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn),擬合出它們的最佳分布。然后運(yùn)用財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理軟件水晶球進(jìn)行蒙特卡洛模擬,擬合出總體損失分布函數(shù),并通過(guò)總體損失分布函數(shù)計(jì)算出商業(yè)銀行應(yīng)該計(jì)提的風(fēng)險(xiǎn)資本金。最后對(duì)損失強(qiáng)度數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,擬合出對(duì)數(shù)化后的損失強(qiáng)度分布,并運(yùn)用蒙特卡洛模擬方法,計(jì)算出改進(jìn)后的風(fēng)險(xiǎn)資本金。經(jīng)過(guò)改進(jìn)后,商業(yè)銀行2015年應(yīng)計(jì)提的操作風(fēng)險(xiǎn)資本金為1300.037億元,大大低于改進(jìn)前所需的風(fēng)險(xiǎn)資本金。最后,基于前面的結(jié)論,從損失分布法推廣和操作風(fēng)險(xiǎn)控制兩個(gè)方面來(lái)對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)管理提出建議。這有助于商業(yè)銀行提高操作風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí),降低操作風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。
[Abstract]:Operational risk is the most primitive risk faced by commercial banks, but with the development of commercial banks, operational risk is not paid as much attention as other risks, and the losses caused by operational risk can be ignored. However, since the 1980s, foreign financial institutions have suffered a series of huge operational risk losses, the causes of which are different. Strengthening the operational risk measurement and supervision has become an essential prerequisite for the normal operation of commercial banks. In China, commercial banks have a very simple understanding of operational risk, lack of corresponding laws and regulations on operational risk supervision, and do not collect loss data to establish a loss database. This brings enormous difficulties to the operational risk measurement of commercial banks in our country. Therefore, it is of great significance to measure the operational risk of commercial banks in our country on the premise of missing data. This paper first introduces the background of operational risk, research significance and related research at home and abroad. Secondly, it introduces the definition, classification, characteristics and common methods of measuring operational risk of commercial banks, and compares the advantages and disadvantages of these methods. It is concluded that the loss distribution method is the most suitable method for the operational risk measurement of domestic commercial banks at present. The loss data are analyzed from three aspects of time, amount and type, and the principle and process of the loss distribution method under Monte Carlo simulation are introduced. In this paper, the operational risk loss data of domestic commercial banks from 1994 to 2014 are taken as samples, and the operational risk capital of domestic commercial banks is estimated by using the loss distribution model. In the process of demonstration, firstly, the data of loss intensity and frequency are tested by the goodness of fit test, and their best distribution is fitted out. Then Monte Carlo simulation is carried out by using the financial risk management software crystal ball, and the total loss distribution function is fitted, and the risk capital should be calculated by the total loss distribution function. Finally, the logarithmic data of loss intensity is processed, the distribution of loss intensity is fitted out, and the modified risk capital is calculated by Monte Carlo simulation method. After the improvement, commercial banks should charge operating risk capital of 130.0037 billion yuan in 2015, which is much lower than the risk capital required before the improvement. Finally, based on the previous conclusions, some suggestions on operational risk management are put forward from the aspects of loss distribution method extension and operational risk control. This will help commercial banks to improve the awareness of operational risk prevention and reduce the losses caused by operational risks.
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F832.33

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8 傅康生 程應(yīng)海;江西 有效防范操作風(fēng)險(xiǎn)[N];中華合作時(shí)報(bào);2005年

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本文編號(hào)：2014768