本文關(guān)鍵詞：基于Copula函數(shù)的行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：信用風(fēng)險(xiǎn)是一類重要的金融風(fēng)險(xiǎn),也是金融界始終關(guān)注的問(wèn)題。隨著金融市場(chǎng)的開(kāi)放程度不斷增強(qiáng),經(jīng)濟(jì)主體間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系越來(lái)越緊密,信用風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出新的特點(diǎn),即信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性。往往會(huì)出現(xiàn)一個(gè)經(jīng)濟(jì)主體的信用違約事件會(huì)在短時(shí)間內(nèi)傳染到其他經(jīng)濟(jì)主體,導(dǎo)致其他經(jīng)濟(jì)主體信用狀況的惡化甚至破產(chǎn)。這就使得小范圍的信用風(fēng)險(xiǎn)可能通過(guò)經(jīng)濟(jì)主體之間的傳染和擴(kuò)散導(dǎo)致整個(gè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不穩(wěn)定,引發(fā)嚴(yán)重的金融危機(jī)。在信用風(fēng)險(xiǎn)傳染事件不斷發(fā)生的背景下,只考慮單個(gè)經(jīng)濟(jì)主體的信用風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)不能適應(yīng)復(fù)雜的金融環(huán)境的變化,信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性的研究在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中占有越來(lái)越重要的地位。本文圍繞行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的度量和相關(guān)性研究?jī)蓚�(gè)問(wèn)題展開(kāi),在對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)及其相關(guān)性理論進(jìn)行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合KMV模型和Copula函數(shù)構(gòu)建行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究框架。本文具體的工作如下:首先對(duì)KMV模型進(jìn)行修正,從單個(gè)上市公司的角度驗(yàn)證了KMV模型的違約距離對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力,為宏觀層面的行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)的構(gòu)建提供了微觀基礎(chǔ);然后以批發(fā)業(yè)和零售業(yè)為例,基于對(duì)單一Copula函數(shù)相關(guān)性特點(diǎn)的實(shí)證分析,本文構(gòu)建了M-Copula函數(shù)擬合兩行業(yè)違約距離之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),分析兩行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性。研究結(jié)果表明,不同的Copula函數(shù)分別側(cè)重不同的相關(guān)性特征描述,單一的Copula函數(shù)只能描述兩行業(yè)違約距離相關(guān)結(jié)構(gòu)的一個(gè)側(cè)面;而M-Copula函數(shù)能夠很好地描述批發(fā)業(yè)和零售業(yè)違約距離相關(guān)關(guān)系,靈活地捕捉兩行業(yè)違約距離相關(guān)性特征的變化。通過(guò)對(duì)批發(fā)業(yè)和零售業(yè)違約距離的相關(guān)結(jié)構(gòu)分析發(fā)現(xiàn),兩行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)之間存在非對(duì)稱的相關(guān)關(guān)系,并且在下尾部具有較強(qiáng)的相關(guān)性,說(shuō)明當(dāng)其中一個(gè)行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)變大時(shí),另一個(gè)行業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)也隨之變大的可能性大大增加,即信用狀況惡化時(shí)兩行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性明顯增強(qiáng)。商業(yè)銀行在選擇信貸組合時(shí),要將行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性考慮在內(nèi),不要過(guò)度集中于這兩個(gè)行業(yè)或者與其類似的兩個(gè)行業(yè),避免因兩行業(yè)較強(qiáng)的下尾部相關(guān)性造成信貸組合在遭受負(fù)的沖擊時(shí)信用風(fēng)險(xiǎn)的急劇惡化。
【關(guān)鍵詞】：信用風(fēng)險(xiǎn) 相關(guān)性 KMV模型 Copula函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：山東財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F831.5;F224
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-23
• 1.1 研究背景和研究意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 文獻(xiàn)綜述13-18
• 1.2.1 信用風(fēng)險(xiǎn)度量研究綜述13-15
• 1.2.2 信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究綜述15-18
• 1.2.3 總體評(píng)價(jià)18
• 1.3 研究思路和內(nèi)容18-21
• 1.3.1 研究思路18-20
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容20-21
• 1.4 創(chuàng)新點(diǎn)與不足21-23
• 1.4.1 論文創(chuàng)新點(diǎn)21-22
• 1.4.2 論文不足和改進(jìn)方向22-23
• 第2章 信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性理論與度量23-37
• 2.1 信用風(fēng)險(xiǎn)及其形成原因23-25
• 2.1.1 信用風(fēng)險(xiǎn)23
• 2.1.2 信用風(fēng)險(xiǎn)形成的原因23-25
• 2.2 信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性及其影響因素25-27
• 2.2.1 信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性25
• 2.2.2 信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性的影響因素25-27
• 2.3 信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型-KMV模型27-29
• 2.4 信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性度量-Copula函數(shù)29-36
• 2.4.1 Copula函數(shù)定義及其分類30-33
• 2.4.2 Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)方法33-34
• 2.4.3 Copula函數(shù)的評(píng)價(jià)方法34
• 2.4.4 基于Copula函數(shù)的相關(guān)性測(cè)度34-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第3章 行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)的選擇37-46
• 3.1 KMV模型的修正37-38
• 3.1.1 股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值問(wèn)題37
• 3.1.2 違約點(diǎn)問(wèn)題37-38
• 3.2 違約距離的識(shí)別能力分析38-44
• 3.2.1 樣本的選取及數(shù)據(jù)來(lái)源38-39
• 3.2.2 違約距離的的計(jì)算39-42
• 3.2.3 違約距離對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力分析42-44
• 3.3 行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)的構(gòu)建44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第4章 基于Copula函數(shù)的行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性實(shí)證分析46-59
• 4.1 樣本的選取46-47
• 4.2 基于Copula函數(shù)的實(shí)證研究47-55
• 4.2.1 邊緣分布的確定47-50
• 4.2.2 Copula函數(shù)的選取50-51
• 4.2.3 單一Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果與評(píng)價(jià)51-53
• 4.2.4 M-Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果與評(píng)價(jià)53-55
• 4.3 批發(fā)業(yè)與零售業(yè)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性分析55-57
• 4.4 本章小結(jié)57-59
• 第5章 結(jié)論與相關(guān)政策建議59-61
• 5.1 研究結(jié)論59-60
• 5.2 政策建議60-61
• 總結(jié)61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李鈺;朱衛(wèi)兵;;KMV模型在我國(guó)的實(shí)務(wù)化[J];財(cái)經(jīng)科學(xué);2009年03期

2 羅長(zhǎng)青;歐陽(yáng)資生;;基于藤結(jié)構(gòu)Copula的多元信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性度量模型及其比較[J];財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐;2012年06期

3 熊正德;冷梅;;KMV和Apriori算法在上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)傳染中的應(yīng)用[J];湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2010年03期

4 薛鋒;董穎穎;石雨欣;;上市公司違規(guī)行為對(duì)違約距離和預(yù)期違約率影響的實(shí)證研究——兼論KMV模型的修正[J];經(jīng)濟(jì)管理;2005年20期

5 趙麗琴;戎愛(ài)萍;;信用風(fēng)險(xiǎn)度量及其組合管理中的相關(guān)性研究——Copula函數(shù)的引進(jìn)[J];經(jīng)濟(jì)問(wèn)題;2008年08期

6 白保中;宋逢明;朱世武;;Copula函數(shù)度量我國(guó)商業(yè)銀行資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J];金融研究;2009年04期

7 謝銓;;基于Copula的信用風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)資本計(jì)量模型及應(yīng)用[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2011年17期

8 李磊寧;張凱;;KMV模型的修正及在我國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用[J];首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào);2007年04期

9 張智梅;章仁俊;;KMV模型的改進(jìn)及對(duì)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的度量[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2006年18期

10 陳敏;彭志云;馮偉;鄧飚才;;基于KMV模型的我國(guó)農(nóng)業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)證研究[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2012年01期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉瓊芳;基于Copula理論的金融時(shí)間序列相依性研究[D];重慶大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 安文俊;基于Copula的信用違約互換定價(jià)模型應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：基于Copula函數(shù)的行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：462512