基于Bayesian-Copula方法的商业银行操作风险度量

本文在对损失分布法分析的基础上,将损失事件划分为内部欺诈、外部欺诈以及违规执行三种类型;引用两阶段分布拟合操作风险的损失强度分布,同时采用贝叶斯理论中的吉布斯抽样来获取参数估计值以减小低频率高损失数据不足带来的误差;考虑到操作风险各损失事件间可能存在的相关性,本文采用Copula函数对操作风险进行整合以获得联合损失分布函数,并计算出不同置信水平下我国商业银行操作风险损失的VaR值与CVaR值.实证研究的结果表明:基于贝叶斯理论的参数估计综合考虑了总体与样本等先验信息,估计出的参数值误差较小;Copula函数的引入与VaR值、CVaR值的测算,能在考虑了损失事件发生概率的同时,估测出操作风险潜在的损失大小,从而可以更准确度量操作风险.     

宏观经济变量影响下的银行极端操作风险研究

操作风险管理是当前金融和监管机构密切关注的焦点,但其低频高危数据的严重缺失一直阻碍着极端操作风险度量模型的应用.本文构建了考虑发生频度的复合泊松过程应用模型,从广义帕累托分布(GPD)与广义极值分布(GEV)两种角度度量商业银行的极端操作风险.通过采用国际活跃银行的资本市场数据,基于宏观经济变量影响的Fama-French多因素模型,剥离传统的市场风险、信用风险以及流动性风险等获得综合操作风险极端数据,模拟测度外部事件影响下的银行极端操作风险发现:基于POT(过阈值峰值模型)方法估算的OpCVaR(操作风险的条件在险价值)高于其累积的在险价值,而BMM(分块极值模型)方法提供了一定期限内金融机构的最大损失额频度;且实证分析发现中资银行就其外部宏观经济影响下的极端操作风险而言,普遍低于其国际同行,但排除此次金融危机的系统性影响,则国际活跃银行的风控能力更稳定,这对改善我国银行操作风险管理和监管极具实践意义.     

基于BS抽样与分段定义损失强度操作风险度量

银行的操作风险管理在我国起步晚,记录损失事件的数据库不健全,而操作风险事件的"低频高损"特征直接导致研究数据不足.针对操作风险样本数据少以及操作风险损失分布的偏峰厚尾和"低频高损"特征,对我国银行业操作风险,采用基于Bootstrap抽样与分阶段定义损失强度的损失分布法(BS-PSD-LDA)进行了度量.将操作风险损失分为高频低损和低频高损两个序列,分别用对数正态分布和广义Pareto分布对两个阶段的操作风险损失分布进行拟合,并在此基础上度量操作风险年损失.收集了我国银行业过去15年期间的操作风险损失样本数据426个,采用该方法度量了其年风险损失,并与历史模拟法、单一对数正态分布法、单一广义Pareto分布法和传统的两阶段分布法(PSD-LDA)度量的结果进行了比较,结果表明,提出的度量方法能够更好地度量我国银行业操作风险,为银行操作风险的度量提供了一种改进方法.     

基于非参数方法的银行操作风险度量

金融业全球化竞争和金融管制放松,导致商业银行面临的操作风险不断增加,操作风险已成为金融监管的焦点.因此,对商业银行和其它金融机构来说,可靠的操作风险度量正变得越来越重要.文章采用基于厚尾分布的非参数方法度量我国商业银行操作风险,给出了VaR的点估计方法和3种区间估计方法(正态近似法NA,经验似然法EL,数据倾斜法DT).此方法的优点在于不用假设操作风险损失分布,这样可以消除参数化模型设定差异而带来的估计偏差.同时,根据厚尾分布的特征,提出了新的厚尾分布样本均值求法,调整后均值更注重对尾部的描述和刻画.实证结果表明:调整后的厚尾分布样本均值大于简单算术平均值,更符合右偏厚尾的分布特征;非参数方法得到的VaR点估计和区间估计考虑了厚尾的因素,解决了传统VaR低估风险的问题,更接近真实情况;VaR 3种区间估计的方法能够提升对风险衡量的准确性,其中DT方法所得到的区间估计最为准确.     

基层商业银行个人金融业务操作风险的实证分析

经验证据表明,引发商业银行信用风险、市场风险的诸多案例中实际上相当比例是由于操作风险所引致的。以某国有商业银行某一级分行为例,将其辖下的二级分行向一级分行上报的个人金融业务操作风险数据与调研清查数据相结合,对我国基层商业个人金融业务条线的操作风险进行实证分析。研究发现,人为因素引发的损失事件发生频率较高,损失金额较大。最后,采用损失分布法对一级分行层面的主要业务单元的操作风险损失进行了估计和比较。     

基于贝叶斯MCMC的POT模型——低频高损的操作风险度量

对低频率高损失的操作风险进行量化非常困难,其特点为较少发生,而一旦发生通常都会造成巨额损失,因此数据匮乏是一个严重的挑战,内部欺诈风险是此类风险的典型代表,也是中国商业银行有代表性的重大操作风险类型.在损失分布法的框架下,通过极值理论对内部欺诈风险进行度量;考虑到使用损失数据对频率直接拟合带来的问题,借助POT模型的重要性质对内部欺诈风险强度和频率进行估计;在此基础上,使用基于吉布斯抽样的贝叶斯MCMC方法估计POT模型的参数,以解决样本数据不足时极大似然估计中误差增大的问题.在这一方法框架下,以中国商业银行的内部欺诈损失数据为样本,对中国商业银行的内部欺诈风险进行度量,并估计了相应的经济资本.     

风险相关性下的银行非预期操作风险集成度量——基于动力学模型视角

依据我国商业银行1994年~2012年操作风险历史数据,建立考虑不同时点风险单元间相关性的动力学模型来描述操作风险损失产生、传导及演化的机制.该模型指出操作风险损失产生的机制有三种:自发产生的损失、不同事件类型之间的相互影响以及银行覆盖预期损失的资本金储备.通过对损失演化模型的仿真计算,获得具有低频高损特征的非预期操作风险损失情景模拟,并计算年度总体非预期损失的VaR.实证结果表明:动力学模型能够很好地描述不同风险事件类型间不同时点的相依性结构,并通过稳健性检验;在较高置信水平下,线性叠加VaR会高估风险,高估程度会随置信水平的提升而提升;内部欺诈已成为中国商业银行操作风险最主要的风险事件类型.     

基于分块极大值模型的商业银行操作风险计量研究

尽管高级计量法由于具有计算精确和节约监管资本等优点而被多数商业银行所青睐,但对于采用哪一种方法来刻画低频高危的操作风险尾部数据却没有一致认识。本文根据巴塞尔委员会关于操作风险计量的原则,采用分块极大值方法和概率加权矩参数估计法,对中国商业银行1990—2009年间的操作风险数据进行了实证。从图形检验和数值检验结果来看,该模型估计的参数具有较高的拟合优度,能够较好地拟合操作风险极端值的尾部分布,为商业银行计量操作风险资本提供了较高的参考价值。     

平行数据随机波动建模及应用研究

将随机波动模型的建模思想引入平行数据的建模过程,提出了平行数据随机波动模型,以综合分析与比较不同金融市场之间的风险状况和波动的持续特性;应用卡尔曼滤波方法首先滤出模型的伪似然函数,然后采用极大似然估计方法求解模型参数,最后利用平行数据随机波动模型对我国沪深股市数据进行了实证应用.实证表明,平行数据随机波动模型可以很好地说明我国股市的整体风险状况以及沪深两市间波动持续性的差距.     

基于极值理论和多元Copula函数的商业银行操作风险计量研究

基于操作风险呈厚尾分布的特征,本文按照巴塞尔协议的要求,采用POT极值模型分别估计了多个操作风险单元的边缘分布,然后用多元Copula函数来刻画这些操作风险单元之间的关联性并计算在险价值。通过对中国商业银行1990-2010年操作风险数据的实证分析表明,Clayton Copula能更好地反映各操作风险单元之间的相关性结构,且采用Copula考虑操作风险相关性下的VaR值要比简单加总下的VaR值减少约32.3%。因此,应用Copula函数计量操作风险相关性,不仅可以提高估计的准确性,还能够达到资产组合的风险分散化效应,减少操作风险资本要求,为商业银行提升盈利能力创造条件。     

商业银行操作风险外部数据的内生偏差研究

本文在总结目前商业银行操作风险管理现状的基础上,阐述了建立操作损失数据库的必要性和意义内部数据对商业银行至关重要,然而内部损失数据总是不足的,有必要结合外部数据度量操作风险,尤其对于中国商业银行历史操作风险损失数据奇缺的情况。本文从国际银行界的角度总结了操作风险外部损失数据库的类型,分析了不同类型外部数据存在的内生偏差及可能的修正措施,提供了处理外部数据进行操作风险度量的思路。     

银行电子业务研发和管理中面临的风险分析

本文对国内商业银行电子业务研发和管理中存在的风险问题进行了剖析,并结合现代金融业经营决策的特征分析,从管理学、软件工程学的角度提出了诸多提高电子业务研发和管理水平的具体措施,有利于进一步降低银行操作风险,推动我国商业银行业务的快速发展。     

基于变位置参数贝叶斯预测银行内部欺诈研究

内部欺诈事件类型是中国商业银行最严重的操作风险类型。但由于操作风险本质特征和中国商业银行内部欺诈损失数据收集年度较短,数据匮乏,为了在小样本数据下进行更准确的度量,本文采用贝叶斯后验预测分布方法,其中,假设损失频率服从泊松-伽马分布,而损失强度服从广义帕累托-混合伽马分布,分析后验分布的形式。由于在广义帕累托分布的参数估计中,位置参数的确定对估计结果的影响很大,因此,本文采用变位置参数线性趋势的贝叶斯分析以增强参数预测稳定性,降低位置参数选择对结果产生的影响,获得中国商业银行内部欺诈损失频率和损失强度的后验预测分布和边际分布,进而采用蒙特卡罗模拟,联合损失频率分布和损失强度的预测分布获得内部欺诈的风险联合分布。与传统Poisson-GPD极值分析法相比,在险值和预期超额损失明显降低,有利于银行降低内部欺诈操作风险资本。利用贝叶斯分析获得的后验分布可以作为未来的先验分布,有利于在较小样本下获得较真实的参数估计。     

基于资本监管要求和还款意愿的贷款定价研究

在借款人有道德风险的情况下,如何合理地确定贷款价格是一个理论界及实务界面临的共同难题。本文分析了企业的还款意愿对商业银行贷款定价的影响,并将还款意愿融入到信用风险定价的结构化模型中,建立了资本监管下商业银行贷款定价模型。研究表明,贷款占用银行的监管资本越多或银行吸收存款的利率越高,贷款价格也越高;企业的还款意愿越弱,则银行给企业的贷款价格越高;反之,企业的还款意愿越强,则银行给企业的贷款价格越低。     

Efficiency evaluation of banks in China: A dynamic two-stage slacks-based measure approach

Operational processes of banks in China can be divided into productivity and profitability stages. Within this, non-performing loans can be treated as a carry-over variable, an undesirable output of the profitability stage in the previous period but an input to the profitability stage in the current period. Using this framework, this paper proposes a dynamic two-stage slacks-based measure model to evaluate the efficiencies of Chinese banks. Based on the proposed model, the measures of stage, period and period stage efficiencies are defined. The proposed approach is applied to evaluate the operational efficiency of banks in China during 2008–2012. Key findings are that banks in China show both technical and scale inefficiency during 2008–2012, which results from the inefficiencies of both the productivity stage and profitability stage; city-owned commercial banks are more overall technically efficient than state-owned commercial banks and joint-stock commercial banks although state-owned commercial banks show best practice for pure technical efficiency, and city-owned commercial banks perform better than joint-stock commercial banks for pure technical efficiency.     

基于混合整数规划法的企业信用风险评估研究

运用混合整数规划法构建企业信用风险评估模型,并将其应用于我国商业银行信用风险评估中。该模型具有非参数检验特性,不需要样本数据服从正态分布和等协方差,并通过两阶段的分类过程对企业信用状况进行判别。研究结果表明,混合整数规划法有较强的预测贷款企业信用风险的能力。     

基于贝叶斯网络的操作风险预警机制研究

鉴于商业银行的操作风险管理具有样本量小、结构复杂等特点,较难运用传统方法构建风险预警系统,本文采用贝叶斯网络.研究了商业银行操作风险预警系统的建模过程并根据我国商业银行操作风险的外部数据给出了算例.通过构建由关键风险指标和关键风险诱因组成的商业银行操作风险拓扑结构,本文分析了各类风险指标对操作风险的作用形式,在对各类节点赋值的基础上,通过贝叶斯推理,建立起商业银行操作风险的预警系统.以便在出现可能导致巨额损失时,商业银行能够及时采取措施化解操作风险.