基于条件概率积分变换的多元Copula函数选择

本文构建了基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法,通过对条件概率积分变换下Anderson-Darling(AD)、Kolmogorov-Smirnov(KS)、Cramér-von Mises(CM)这三种统计量的比较,讨论在不同样本容量和变量维数下其对多种Copula函数的拟合效果。利用GSPTSE、INMEX.MX和NDX三大股指样本,将基于条件概率积分变换的Copula函数选择方法与核密度估计和极大似然估计选择法的效果进行系统比较。结果表明,基于条件概率积分变换的检验法可以有效解决多元Copula函数的选择问题,其拟合优度检验更精确、更稳定;核密度估计检验在大样本下比较稳定,而小样本下稳定性较差;相比之下,极大似然值检验法则不稳定。     

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.     

我国上市银行信用溢价的实证研究

在改进KMV模型、采用信用溢价直观度量银行信用风险的基础上,通过MonteCarlo模拟法估计12家样本银行信用风险的VaR和CVaR值,并与历史模拟法的度量结果进行比较。研究结果表明,历史模拟法高估了银行所面临的信用风险;在样本银行中,中国银行最容易发生极端信用事件,工商银行则相反。