极值Copula在商业银行操作风险度量中的应用

本文主要内容是针对新巴塞尔协议把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域,应用极值Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相依结构,将操作风险度量从一维拓展到多维。目前对所有的事件类型值简单加总求得操作风险的总资本要求,没有考虑事件类型之间的相关性,这与实际情况是不符合的。为此本文在分析我国商业银行各类操作风险之间的相依性的基础上,运用极值Copula函数建立实际操作风险的相依结构,构建计算操作风险总VaR值的极值Copula模型。     

商业银行操作风险的度量与资本需求模型

目前,商业银行操作风险的度量大都是在操作风险损失数据的分布假定下、根据VaR风险度量方法给出资本需求（风险准备金）,这一理论方法的基础是假定分布。然而商业银行操作风险的准备金往往又是一个基本确定的数值或需求区间,这就给风险准备金提出了比较严格的要求,否则将为商业银行操作带来一定的风险隐患。故根据分区多目标风险方法度量操作风险,并在此基础上根据信息熵的理论给出最优的资本需求（风险准备金）及其模型,其方法的优点是灵活简单,但要求初始密度函数的极值分布收敛于耿贝尔类型。为此给出实证分析,以说明两者之间的关系,这一理论方法可以为监管部门的管理提供一定程度的参考。     

BMM模型在商业银行操作风险度量中的应用

文章利用极值理论中的BMM模型对商业银行操作风险损失极端值分布进行估计,采用广义极值分布构建VaR模型,组建极值数据组,运用极大似然估计法估计两个参数,进而计算操作风险损失VaR。最后结合我国商业银行1994~2008年的220个操作风险损失数据进行实证研究,结果显示BMM模型具有超越样本的估计能力,在数据较少条件下能得到较准确结果,用其度量商业银行的操作风险损失VaR是合理的,这为我国商业银行操作风险度量和管理提供一定的量化依据。     

尾相关Copula在操作风险计量中的应用

新巴塞尔协议明确地提出,把商业银行操作风险纳入风险量化和监管领域.针对操作风险损失数据所具有的厚尾性及不同损失类型之间的相关性,文章应用尾相关Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相关性结构,运用极值理论的POT模型有效地捕捉损失的厚尾性,进而构建计算操作风险总体VaR值的尾相关Copula模型.研究表明,与传统计量模型对所有损失的VaR值进行简单加总相比,该模型能够有效地降低VaR,且降幅为1O％以上,这让银行有效地降低了计提的监管资本,增加了资金的流动性.     

贝叶斯网络模型在商业银行操作风险管理中的应用

操作风险是指由不完善或有问题的内部程序人员及系统或外部事件所造成损失的风险。本文采用广泛应用于工学领域的贝叶斯网络模型对商业银行的操作风险进行研究,尝试性地提出了运用这一模型管理商业银行操作风险的框架,并对其进行了评价。     

中国商业银行内部欺诈风险度量研究

作为巴塞尔新资本协议规定的七种操作风险损失类型之一,内部欺诈问题是中国商业银行的一个重大风险来源。以部分国内商业银行内部欺诈数据为样本,针对内部欺诈具有的低频率高损失的特点,借助广义Pareto分布（GPD）和对数正态分布对内部欺诈建立了一个风险度量模型,然后通过对尾部分布何时服从GPD进行检验,得到了精确的门限值,最后利用所建立的分布模型对内部欺诈类操作风险在险风险值、经济资本和最大可能损失进行了估计,说明了中国商业银行防范内部欺诈风险的重要性。     

中国商业银行操作风险的度量

为了增强银行的抵御风险能力,新巴塞尔协议提出在银行监管资本估计中应包含操作风险资本金,然而因为数据和模型等方面的原因,导致准确估计操作风险资本金绝非易事.文章采用Monte Carlo模拟技术,同时考虑到操作风险损失数据的不完整性,利用损失分布方法来度量我国商业银行操作风险,该方法能够让银行操作风险资本金的估计变得简单、容易,且具实际可操作性.     

基于Cox过程的操作风险度量方法

文章讨论了操作风险的度量问题,将操作风险事件的发生假定为Cox过程--一种比Poisson过程更一般的计数过程,损失分布为广义帕累托分布(GPD),各风险事件的相关性由Copula来描述;分析了金融机构整体操作风险的度量.文章还讨论了模型中参数的设定与估计问题,为了使得模型可以在实际中应用,Monce Carlo模拟也给与了考虑.     

相依结构、动态系统性风险测度与后验分析

本文利用Copula相依结构理论扩展和求解了现有的系统性风险测度CoVaR,以得到适用于不同类型常参数和时变参数Copula函数及不同分布假设的动态系统性风险测度。为了验证和评估模型设定的准确性与应用价值,我们构建了适用于该动态系统性风险测度CoVaR的严谨后验分析工具。除“无条件覆盖性”、“独立性”和“条件覆盖性”外,我们首次提出了“混合独立性”检验。基于中国14家上市商业银行的实证分析表明：中国上市商业银行与中国银行业之间的相依结构呈现多样化特征;无论是样本内还是样本外预测区间,我们的动态Copula-CoVaR模型能够有效地捕捉典型系统性风险事件;严谨的后验分析不仅需要检验系统性风险测度CoVaR,也需要检验条件事件的临界值VaR。     

商业银行操作风险控制战略结构模型的构建与实证

建立我国商业银行操作风险控制战略结构模型可以对我国商业银行的风险管理实践提供全面的指导,大幅度提高银行业的风险控制效率。本文运用因子分析对模型的有效性和合理性提供实证检验,得出了我国商业银行操作风险管理实践中若干现实性的结论。     

小样本下贝叶斯参数估计法对操作风险的度量

操作风险损失事件的数据一般较为匮乏,这会影响到模型参数估计的准确性,进而导致经济资本配置的偏差和风险控制能力的降低。在损失分布法的框架下,运用基于MCMC模拟的贝叶斯方法,借助WinBUGS软件包通过Gibbs抽样构造出负二项分布和帕累托分布的稳态马尔可夫链,以分别动态模拟操作风险损失频率和强度的后验分布,计算出操作风险所要求的经济资本。对比极大似然估计法,实证结果表明,在小样本条件下此方法可以取得较好的结果。     

商业银行操作风险案件披露的市场反应研究

文章以媒体在2002～2009年公开披露的中国上市商业银行的操作风险案件为样本,采用多因素市场模型和事件研究法,分析了操作风险案件信息披露对上市银行市场价值造成的影响.本研究对商业银行资本金的计提提供了一定的参考.     

基于Copula的我国商业银行整体风险度量

全面风险管理是金融机构风险管理的最新发展方向,它衡量了一所金融机构在同时面临多种风险情况下的整体风险水平.度量整体风险水平需要将各种风险进行整合,但是金融机构面临的风险不仅种类各异,风险之间交互影响的相关关系更是难以刻画.在已知各种风险边缘分布的前提下,copula函数在进行风险整合、构建整体风险分布方面有许多优良特性.文章采用Copula函数方法,对我国商业银行面临的市场风险、信用风险和操作风险进行整合,并得到银行整体风险水平的一个度量.     

我国银行间市场传染性的风险测试

是否存在系统性风险隐患是衡量一国的金融安全与否的重要方面。商业银行之间由于存在复杂的信用关系使得风险容易相互传染产生"多米诺骨牌效应",进而造成系统性风险。文章尝试利用信息熵最优化矩阵,结合我国主要商业银行同业市场交易数据,通过Lingo、Matlab等数学软件编程,模拟估测不同损失水平下的银行系统性传染风险,得到了防范系统性风险对于中小股份制银行更具有迫切性等结论。     

我国银行间市场传染牲的风险测试

是否存在系统性风险隐患是衡量一国的金融安全与否的重要方面.商业银行之间由于存在复杂的信用关系使得风险容易相互传染产生"多米诺骨牌效应",进而造成系统性风险.文章尝试利用信息熵最优化矩阵,结合我国主要商业银行同业市场交易数据,通过Lingo、Matlab等数学软件编程,模拟估测不同损失水平下的银行系统性传染风险,得到了防范系统性风险对于中小股份制银行更具有迫切性等结论.     

规模的门限效应、综合化经营与我国商业银行系统性风险

综合化经营已经成为我国商业银行应对传统业务收入比重不断降低、谋求突破性发展的重要战略。现有研究常采用非利息收入占比作为综合化经营程度的测量指标，这种做法具有明显的技术缺陷。本文将非金融企业产品多样化熵的测量指标引入到商业银行综合化经营分析，较好地解决了综合化经营程度的测量问题。基于宏观审慎与微观审慎相结合的监管理念，本文在利用成分期望损失方法测量商业银行层面系统性风险基础上，借助于动态面板门限模型重点探讨并识别了商业银行规模的门限效应，并借此区分不同的机制状态来分析综合化经营对商业银行系统性风险的影响作用。研究结果表明：综合化经营对于我国商业银行系统性风险的影响作用具有规模的门限效应，表现为规模小的商业银行开展综合化经营会降低系统性风险，规模大的商业银行开展综合化经营会增加系统性风险。     

市场风险资产损失服从Pareto分布的VaR计量

目前VaR模型是测量和管理商业银行市场风险的主流方法.运用VaR的计算原理,利用Pareto分布描述风险资产损失的尖峰厚尾特征,得到市场风险资产VaR计算公式,并且分析了VaR的影响因素,最后利用历史数据进行VaR的实例计算.     

群体分析视角下商业银行对金融体系的风险溢出效应研究

本文基于异质市场假说和高频数据,利用高频数据采样频率高及富含波动信息的特点,构造多银行和系统间多元联合分布过程,并将银行间的动态联系纳入考虑,构建了蕴含丰富经济意义、形式灵活的高频动态多条件CoVaR模型及基于此的群体性系统性风险贡献指标。从群体分析视角出发,研究了不同商业银行群体对金融体系的风险溢出效应。结果显示：就系统性风险贡献度而言,该模型准确刻画了近年不同时期下我国三类商业银行系统性风险贡献度的时变特征,其表现为在次贷危机及欧债危机、我国“钱荒”时期及股票市场异常动荡时期,由于风险的传染性等特征导致三类商业银行的系统性风险贡献度均有所上升,而在其他时期则相对平稳;就单个银行对系统的风险溢出影响而言,工商银行的风险溢出比率最大,与其庞大的资产规模以及在金融体系中的重要地位与作用密不可分;当分析同类型银行群体的风险冲击时,国有商行类的系统性风险溢出比率值最高,其次为股份制商行类,该两类的溢出比率相差无几,且均远大于城商行类,表明股份制商行对金融系统的风险溢出影响不可小觑;当剖析不同类型银行群体时,此模型同样适用。本文所构模型能够实现多个银行对金融系统极端风险贡献的度量,可为监管部门的分类监管及有限能力下银行救助顺序的确定提供一定参考依据。     

商业银行度量同质性风险总额的计算方法

在金融混业经营的大背景下,商业银行面临客户风险的同质性现象越来越典型,大的商业银行经过对客户进行适当的风险分类,分组后的贷款对象的某些风险也呈现出同质性特征,由于风险标的数量一般较大.相关的金融计算也十分复杂,文章证明了短期个别风险模型当理赔次数随机变量为0-1分布时.可以寻求一个短期聚合风险模型与之等价;更为重要的.当个别风险模型的风险随机变量服从较小参数的Poisson分布时,也可以寻求到一个复合Poisson分布与之近似.为此,本文章解决了一些特定风险损失随机变量和的分布计算问题.     

国有商业银行操作风险控制绩效解析

文章运用结构方程模型,依据我国国有商业银行信息化建设与操作风险控制活动的直接调查数据,对基于信息化建设角度的操作风险控制实施了经验解析,从而为提高我国商业银行的信息化建设效率并加强操作风险控制提供可靠的理论借鉴与实践指导.