物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,為我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理帶來了新的思路,根據(jù)巴塞爾委員會(huì)對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的分類,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在銀行的應(yīng)用,將操作風(fēng)險(xiǎn)劃分為五個(gè)類別:內(nèi)部欺詐風(fēng)險(xiǎn)、外部欺詐風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)押物丟失損壞風(fēng)險(xiǎn)、從業(yè)人員操作失誤風(fēng)險(xiǎn)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。通過收集我國(guó)商業(yè)銀行2010—2017年間的各類型操作風(fēng)險(xiǎn)的損失數(shù)據(jù),構(gòu)建POT超越閾值模型對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證分析,并對(duì)比了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)和傳統(tǒng)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的ES值,結(jié)果表明前者可以有效降低操作風(fēng)險(xiǎn),因此商業(yè)銀行應(yīng)大力推行對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的部署及應(yīng)用。最后,提出了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理建議。

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【部分圖文】：

圖1 我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失情況

（一）傳統(tǒng)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀由于我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)展比較晚、國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行信息披露制度不健全等原因，導(dǎo)致目前國(guó)內(nèi)尚未創(chuàng)建出完整的操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)庫。本文從公開渠道收集了我國(guó)商業(yè)銀行2010年至2017年間281起操作風(fēng)險(xiǎn)損失案件，通過分析發(fā)現(xiàn)（見圖1），我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)主....

圖2 傳統(tǒng)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)各類型損失事件Q-Q圖

為了進(jìn)一步驗(yàn)證樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)厚尾分布的準(zhǔn)確性，本文通過運(yùn)用Matlab軟件畫出了各類型樣本數(shù)據(jù)的Q-Q圖，如圖2、圖3所示，可以發(fā)現(xiàn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)皆呈現(xiàn)向上彎曲形態(tài)，因此可以表明數(shù)據(jù)服從厚尾分布。2.閾值選取及參數(shù)估計(jì)

圖3 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)各損失類型事件Q-Q圖

本文運(yùn)用Matlab軟件畫出商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)各類型損失事件的超額均值函數(shù)圖，如圖4所示。圖4操作風(fēng)險(xiǎn)各類型損失事件超額均值函數(shù)圖

圖4 操作風(fēng)險(xiǎn)各類型損失事件超額均值函數(shù)圖

圖3基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)各損失類型事件Q-Q圖通過觀察超額函數(shù)均值圖，當(dāng)從某點(diǎn)開始出現(xiàn)明顯的線性變化時(shí)，則該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的u值即為初步選取的閾值。通過此方法筆者初步選出了各類型損失事件的閾值u1、u2、u3，然后將以上初步選出來的閾值分別代入對(duì)數(shù)似然函數(shù)中，對(duì)其進(jìn)行極大似....

本文編號(hào)：4046025