基于信度理论的商业银行操作风险计量研究

操作风险日益成为商业银行风险防范的重点,但由于其厚尾性特征以及建模所需数据极其匮乏,至今仍没有普遍接受的计量方法.本文将非寿险精算的信度理论应用于操作风险测量,推导了操作风险计量的信度模型,并在此基础上采用中国商业银行1990-2010年的数据对操作风险资本进行了实证分析.研究表明,按照巴塞尔委员会规定的99.9％的置信水平,每家样本银行需配置2至5亿的操作风险资本,为监管部门和商业银行防范操作风险、有效配置资本提供了一定的参考价值.     

基于非参数Copula-CVaR模型的碳金融市场集成风险测度

我国商业银行等金融机构在参与国际碳金融业务时面临复杂多变的市场环境，其风险评估及预警体系的构建需考虑风险因子的多源性与相依性，对碳金融市场集成风险进行科学测度具有重要意义。本文采用非参数核估计方法确定碳金融市场价格波动与汇率波动两类风险因子的边缘分布，并通过拟合优度检验选择最优Copula函数准确刻画风险因子之间非线性、动态的相依结构，实现对集成条件风险价值CVaR的有效测度。通过Kupiec回测检验及对比各类传统风险测度方法的优劣，发现非参数Copula-CVaR模型能够弥补传统风险测度方法在度量多源风险因子相依性时存在的局限性，避免参数法确定边缘分布时可能出现的模型设定风险与参数估计误差，充分考虑尾部风险，为碳金融市场集成风险测度提供新思路。     

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.     

国有商业银行信息化战略与操作风险控制的相关性研究

信息化建设是我国商业银行的一项长期战略,对提高国有商业银行的管理效率、增强商业银行的风险规避能力具有重要的促进作用.<新巴塞尔资本协议>认为,操作风险正上升为现代商业银行的首要风险,因此加强操作风险的控制已成为国有商业银行风险控制的一项重要内容.本文运用结构方程模型,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,可以对基于操作风险控制的信息化建设功能进行实证检验.从而为国有商业银行强化信息化功能、提升操作风险控制效率提供理论借鉴.     

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.     

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。     

一种新的商业银行操作风险计算方法:OpRisk

对于商业而言,操作风险已经成为与市场风险和信用风险同样重要的风险.本文考虑到中国商业银行目前操作损失数据极少的现实,借鉴CreditRisk 模型的基本思想,采用了一种要求输入数据参数较少的方法--OpRisk 方法,对中国商业银行操作风险资本金进行了试算,为银行提取监管资本提供一种定量化的选择方法.     

基于左截尾数据的损失分布法度量操作风险:以中国商业银行为例

本文提出了采用左截尾数据的损失分布法来计算银行的操作风险资本金。基于不完全的操作风险损失数据,首先给出了频度分布和程度分布的参数估计方法;其次采用中国商业银行的操作风险损失数据进行实证分析;最后采用压力测试验证了模型的有效性。实证结果表明基于左截尾数据的损失分布方法不仅符合数据特点,而且能够很好的拟合操作风险的损失数据,同时模型具有很好的鲁棒性和敏感性。     

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。     

基于股票收益的操作风险资本估计——自上而下方法

操作风险的度量方法包括自下而上和自上而下两种方式,自上而下的方法由于风险敏感度低而较少被银行和学术界关注,但其具有对数据要求低、容易验证的优点.构建一个基于上市银行股票收益的自上而下的操作风险度量模型,利用2000年～2006年中国5家上市银行面板收益数据和其他相关数据,对中国上市银行的操作风险进行实际度量,发现了在中国上市银行的股票收益中操作风险所占的平均比率,并得到相应的操作风险资本估计;用估计的操作风险经济资本与用基本指标法计算的操作风险经济资本进行比较,发现两种方法结果大致相当,这表明按照<巴塞尔新资本协议>规定的基本指标法确定风险资本基本能满足抵御操作风险的要求.度低而较少被银行和学术界关注,但其具有对数据要求低、容易验证的优点.构建一个基于上市银行股票收益的自上而下的操作风险度量模型,利用2000年～2006年中国5家上市银行面板收益数据和其他相关数据,对中国上市银行的操作风险进行实际度量,发现了在中国上市银行的股票收益中操作风险所占的平均比率,并得到相应的操作风险资本估计;用估计的操作风险经济资本与用基本指标法计算的操作风险经济资本进行比较,发现两种方法结果大致相当,这表明按照<巴塞尔新资本协议>规定的基本指标法确定风险资本基本能满足抵御操作风险的要求.     

风险视角下银行产品创新绩效评价模型

分析商业银行产品创新绩效水平对推动银行创新发展,提升竞争力尤为重要。考虑到商业银行产品创新过程中存在的风险,将信用风险作为非期望产出,纳入银行产品创新绩效评价体系,根据创新收入与风险之间是否存在同步关系,分别对非期望产出采用弱可处置性和强可处置性设置,构建基于数据包络分析模型（DEA）的固定相关模型（FCM）和变动相关模型（VCM）,用于商业银行产品创新绩效评价。此外,通过构建目标函数的产出优化模型,对FCM和VCM模型下的商业银行产品创新的目标收入进行估计。通过对两种模型下商业银行产品创新目标收入增加值进行分解,对银行风险管理水平进行讨论。最后,将提出的改进的DEA分析框架应用于中国上市商业银行进行案例分析,验证了模型构建的可行性,为商业银行产品创新绩效及相关问题提供模型参考。     

国有商业银行与股份制商业银行顾客忠诚意向驱动因素比较研究

为对国有商业银行和股份制商业顾客忠诚意向驱动因素进行对比研究,本文将银行类型作为调节变量引入模型。Logit Moderated回归模型结果显示,国有商业银行和股份制商业银行顾客忠诚意向的差异,主要来源于顾客对两者价值资产和关系资产的感知显著不同,而顾客感知两者品牌资产的差异在统计上不显著。在其它变量水平相同的情况下,国有商业银行比股份制商业银行为顾客提供的价值高,但股份制商业银行比国有商业银行与顾客的关系更紧密。该结论从统计上论证了国有商业银行和股份制商业银行各自维持顾客忠诚的特点,同时也为银行未来优化营销经费配置提供了理论依据。     

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.     

基于信用评分模型的我国商业银行客户违约概率研究

信用风险是商业银行面临的最主要和最复杂的风险。《巴塞尔新资本协议》对信用风险的计量提出了标准法和内部评级法,指出有条件的银行要实施内部评级法,通过对历史数据构建模型测算客户的违约概率。本文结合内部评级法和我国的实际情况,从客户评级的角度,研究了个人客户违约概率和公司客户违约概率。     

宏观压力测试下商业银行零售信贷产品PD模型预测研究

通过将宏观经济指标与商业银行零售信贷产品住房按揭PD构建宏观变量预测模型，得到预测显著的GDP、CPI、HPI等三个宏观经济指标，再观察其不同滞后阶数组合VAR模型的AICC值，最终选取宏观经济因子高阶项构建回归方程和进行压力测试。研究结果发现：从施压时点开始，不同压力情景下PD均开始缓慢增长趋势，其中重度情景下PD增幅最大。说明使用宏观经济因子的阶乘能更好捕捉上述特征，PD预测模型能准确描述风险传导过程，此举可有效帮助商业银行加强零售信贷领域风险管理。     

个人信用评估PSO—SVM模型的构建及应用

支持向量机(SVM)中的参数影响着模型的分类能力,为了使SVM获得更好的分类能力,针对SVM中的人为选择参数的随机性,提出了利用粒子群算法(PSO)进行优化的方法,构建了PSO-SVM模型,并将其应用于商业银行的个人信用评估中。通过改进的PSO算法对SVM中的参数进行优化,并通过粒子适应度函数的设置来控制给商业银行造成较大损失的第2类误判的发生。应用结果表明,PSO-SVM模型的分类精度高,第2类误判率低,并且表现出较好的稳健性,对于控制消费信贷风险具有良好的适用性。     

Using Bayesian Networks to Model Expected and Unexpected Operational Losses

This report describes the use of Bayesian networks (BNs) to model statistical loss distributions in financial operational risk scenarios. Its focus is on modeling "long" tail, or unexpected, loss events using mixtures of appropriate loss frequency and severity distributions where these mixtures are conditioned on causal variables that model the capability or effectiveness of the underlying controls process. The use of causal modeling is discussed from the perspective of exploiting local expertise about process reliability and formally connecting this knowledge to actual or hypothetical statistical phenomena resulting from the process. This brings the benefit of supplementing sparse data with expert judgment and transforming qualitative knowledge about the process into quantitative predictions. We conclude that BNs can help combine qualitative data from experts and quantitative data from historical loss databases in a principled way and as such they go some way in meeting the requirements of the draft Basel II Accord (Basel, 2004) for an advanced measurement approach (AMA).