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.     

极值BMM与POT模型对沪深股市极端风险的比较研究

基于VaR理论正态性假设导致的尾部风险低估问题,本文研究了极值理论BMM与POT模型,并对沪深股市极端风险进行了实证分析。研究结果表明,涨停限制抑制了沪深股市极端风险数据的异质性,致使厚尾分布线向内收敛,在较高置信水平下POT模型最为有效,两个指标VaRPOT、CVaRPOT均真实地反映了极端风险;在较低置信水平下正态VaR模型反而存在高估的假象,BMM模型则存在低估的问题,此时POT模型仍是最有效模型,但CVaRPOT替代VaRPOT成为描述极端风险及其性质的有效指标。     

具有时变自由度的t-copula蒙特卡罗组合收益风险研究

应用时变条件t-copula函数描述股票指数收益序列之间的时变相依结构。时变条件t-copula模型的难点在于如何设定时变相依参数的演化方程,本文建立了用于描述包含时变自由度在内的所有时变相依模型参数的演化方程。进而采用蒙特卡洛仿真方法计算了各种指数组合的VaR,分析了道琼斯指数与标准普尔指数组合风险的演化趋势,并对结果进行后验测试,结果表明,时变条件t-copula函数仿真估计VaR可以覆盖最大损失风险。     

基于核估计及多元阿基米德Copula的投资组合风险分析

在研究金融资产的组合风险分析中,描述多个金融资产间的相关结构是选择最优组合权重的关键因素之一,如何准确地刻画金融资产间的非对称尾部相关结构,在定量研究组合资产的风险分析中尤其重要.利用多元阿基米德Copula捕捉多个金融资产间的相关结构,并用非参数核密度估计描述单个金融资产的边缘分布,建立Copula-Kemel模型.利用该模型和VaR风险测度,对中国股票市场的实际组合投资问题进行风险分析,并在风险最小原则下,给出不同置信水平下的最小VaR值及其对应的最优组合权重系数.     

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.     

稳健非参数VaR建模及风险量化研究

参数VaR模型被广泛应用于风险测量中,然而需要给出具体的结构形式,这就容易发生模型错误设定的灾难,使风险计量的精确性易于产生较大偏差。针对参数VaR模型的设定误差问题,本文构建了SQ-ARCH和Nop-Quantile两个非参数VaR模型,诣在提高传统风险计量模型的灵活性、稳定性和准确性。采用稳健的分位数回归方法,得到了计算这两个VaR模型的具体表达式并给出了模型估计的算法和步骤。Monte Carlo模拟发现无论模型正确还是错误设定非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型更稳健。此外,把这两个稳健非参数VaR模型应用于我国股票市场风险量化的实证分析中。研究结果表明稳健非参数VaR模型比参数ARCH类VaR模型度量风险更准确。     

极值风险E—VaR及深圳成指实证研究

由于极端事件及政策性调整，中国股市出现了剧烈波动。鉴于当前各种VaR模型在较高置信水平时(≥0．99)会高估或低估VaR值，本文提出把E—VaR作为一种辅助的VaR度量方法．对新兴的中国股票市场进行风险调控与度量。通过POT方法建模与Boostrap模拟参数置信区间检验，深圳成指的实证结果表明，在极端市场条件下，E—VaR是令人满意的。     

可违约零息债券风险综合度量Monte Carlo方法

可违约零息债券同时面临着违约风险和市场风险(利率风险)这两类主要风险.相对于传统的不同类风险独立度量方法,也不同于割裂两类风险再进行加总或通过Copula函数关联,本文在信用风险强度定价模型的基础上,同时考虑信用风险、市场风险和两类风险之间的相关关系,建立了计算可违约零息债券综合风险VaR的Monte Carlo方法,得出同一个风险计算期下反映两类风险的损失分布和同一个某置信度的损失分布的分位点,进而能求得风险综合VaR值,这样可在同一个框架下同时捕捉可违约零息债券的两类风险,这里,给出了MonteCarlo模拟方法具体技术细节,包括违约时间和基础状态向量过程的模拟.最后运用本文的风险综合度量模型对短期融资券的综合风险进行计算,得出风险综合VaR值,并与利率风险独立度量VaR值和信用风险独立度量VaR值进行比较分析.     

度量银行操作风险的POT幂律模型及其应用

本文在极值理论的POT模型基础上,建立了基于分维的POT幂律模型,给出了POT模型的阈值选择的理论解释,还给出了满足尾部分布适合幂律的条件.分析表明,此模型较已有方法能更方便地估计尾部参数,对小样本情形研究厚尾问题提供了新的思路.此外,为计算操作风险损失和的在险价值(VaR)问题,本文引入保险理论里的随机和模型,并给出了计算操作风险在险值的简化公式.     

基于标准残差的极值风险模型准确性研究

本文使用ARMA（1，1）与GARCH（1，1）、GJR（1，1）模型结合构造出标准残差序列，然后分别与条件EVT、条件正态分布、条件t分布和非条件EVT结合，形成8个风险测度模型，并分别用这些模型估计沪、深股市在置信水平为95％、97．5％、99％、99．5％的动态VaR（Value—at—Risk），然后用Kupiec（1995）和Christoffersen（1998）的返回测试（Back—testing）方法，判定沪、深股市对模型的准确性。研究结果表明，条件EVT风险模型能准确测度沪、深股市的风险。而非条件EVT模型缺乏准确性，对其它模型的准确性因置信水平不同而表现出差异性。在所有模型中，最能准确测度沪、深股市风险的模型分别是，置信水平为99．5％时的条件EVT—GARCH模型和置信水平为97．5％时的条件EVT—GJR模型。本文的研究结果为测度中国大陆沪、深股市风险在模型和置信水平的选择上提供了实证依据。     

系统风险的会计决定:企业财务风险、经营风险、系统风险的时变关联

新企业会计准则的颁布有力推进了我国金融工具信息披露制度建设,但是到目前为止,研究者对会计信息和上市公司系统风险的关系还不是很清楚.本文提出了新的经济理论模型用于研究财务风险、经营风险和系统风险的动态关联.主要结论:一、财务杠杆和经营杠杆以乘子的形式放大了无杠杆条件下的企业系统风险,这一结论在时变的条件下仍成立;二、理论证实了无杠杆条件下的企业系统风险来源于公司净利润-流通市值比率、销售增长率和平均价格增长率的变动;三、财务风险和经营风险间存在一个权衡,例如经营风险高的公司,将会选择一个较低的财务风险,使得公司有一个相对合理的系统风险.因此,会计风险披露制度的推进可以为投资者提供更多和更好的有关公司风险的信息.     

外部风险、异质信念与特质波动率风险溢价

本文将影响资产价格的不确定性划分为基本面不确定性、市场层面以及公司层面外部因素不确定性,(后二者对基本面没有影响,是非基本面因素),认为投资者对基本面和外部因素分别形成异质信念.在此基础上用连续时间的鞅分析方法,在纯交换市场均衡模型的框架下,建立了基于投资者异质信念的消费资本资产定价模型.该模型从理论上证明了除来自总消...     

风险投资的风险评价与控制

本文对风险投资的风险因素进行了系统分析,建立了风险投资风险评价指标体系;在此基础上探讨了风险投资风险的综合评价与最优控制问题,首次提出了一种适合风险投资特点、具备分指标评价、综合评价与优化控制多种功能的模型技术方法。     

含有违约风险的利率风险管理

旨在解决含有违约风险的利率风险管理问题,指出了在商业银行资产负债管理中含有违约风险债券利率风险管理问题研究的必要性,获得了违约风险债券久期的一般公式,建立了含有对违约风险的控制、平均绝对离差约束、平衡表其它相关约束以及目标约束等在内的商业银行利率风险管理的目标规划模型;并在给出数值实例的基础上,讨论了违约风险的存在对银行利率风险管理的影响.     

Cases of real-life policies related to risk: How can they enhance risk analysis and risk science?

Policies on risk constitute a core topic of risk analysis and risk science, and it is common at risk conferences to present real-life cases of such policies, for example related to the handling of climate change and pandemics. Although these are of broad interest, showing how important issues in society are dealt with, it can be questioned to what extent and how these cases contribute to enhancing risk analysis and risk science. The present paper addresses this concern. It is argued that, in order to learn from the cases, they need in general to be more thoroughly followed up with discussions of concepts, principles, approaches, and methods for assessing, characterizing, communicating and handling risk. Describing a governmental policy on, for example, the handling of COVID-19 is a point of departure for interesting discussions concerning its justification and performance, in particular in relation to risk and the most updated knowledge from the risk analysis field. Such discussions are, however, often lacking. The paper points to some key obstacles and challenges for the learning process, including the difficulty of distinguishing between policies, policy analysis, and politics.     

The need for a corporate strategy on risk management and risk transfer

Accidents happen to companies every day, but only some are catastrophic. Minimising them is more than just insurance; the correct strategy is risk management and involves the development of a Disaster Plan and a Crisis Management Plan. Sue Braithwaite explores the setting-up and organisation of such plans which involve, among other things, the interrelationship and co-ordination of risks, responsibilities, back-up contact, support and communications, testing and insurance. She insists that a company's long-term viability must include a developed strategy on the management of risk, loss prevention and control and damage containment.     

厚尾分布情形下的信用资产组合风险度量

本文研究风险因子多元厚尾分布情形下的信用资产组合风险度量问题.用多元t-Copula分布来描述标的资产收益率分布的厚尾性,同时将三步重要抽样技术发展到基多元t-Copula分布的资产组合模型中,拓宽和丰富了信用资产组合风险度量模型.同时,并运用了非线性优化技术中的Levenberg-Marquardt算法来解决重要抽样技术中风险因子期望向量估计.模拟结果表明该算法比普通Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差,从而更精确地估计出信用投资组合损失分布的尾部概率或给定置信度下组合VaR值.     

Corporate sustainability and risk

This study analyses the relationship between corporate sustainability and corporate risk. Different grades of sustainability are constructed from the inclusion of companies into sustainability indices and the number of years included. The grades are measured against variables of expected and unexpected risk and drivers of a sustainable company’s risk (sustainability risk). Based on the assumption that the level of sustainability impacts upon the dimension of risk, a sample of 167 European companies and different subsamples are assessed on available accounting data. However, the findings do not provide any clear evidence, suggesting that companies, once rated as sustainable, display similar patterns of risk and that a high degree of sustainability may be achieved without adverse impacts on risk and risk-adjusted return.