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。     

银行操作风险度量的实证分析

一、引言自1995年巴林银行倒闭以来,银行操作风险引起了人们的广泛关注。普华永道出版的报告称,由于操作风险给金融机构造成的损失在1998年超过70亿美元。操作风险有限公司的资料也显示,自从1980年,操作风险给金融机构造成的损失超过2000亿美元[1]。以广东开平的余振东案和黑龙江的高山案件为标志,操作风险也引起了国内银行界的关注。根据巴塞尔银行委员会资料显示,银行面临的风险以信用风险为最高,约为60%,其次就是操作风险,约为30%,市场风险和其他风险如信誉风险等则较低,各占5%[2]。1999年巴塞尔委员会在新资本协议咨询意见稿中确立了操…     

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。     

设立银行操作风险损失数据库的构想

目前操作风险研究模型化发展遇到的最大问题就是缺乏数据.本文认为系统有效地收集损失数据是量化分析的基础和前提,也是识别、管理和控制操作风险的重要手段.同时探讨了损失数据库的结构以及建构过程中要注意的问题.     

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.     

收入模型的修正与上市银行操作风险度量

收入模型是度量操作风险的模型,其基本假设是,模型中的解释变量可充分反映除操作风险外其他各种因素对银行净利润的影响.原有模型在解释变量的选择上存在缺陷,影响到了模型度量结果的有效性.文章对此提出了修正方法.对我国上市银行操作风险的度量结果表明:修正后的模型在度量结果的有效性方面有明显改善.     

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。     

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。     

极端事件下尾部风险度量的比较分析

金融市场极端事件的接连发生使人们不得不试图对这些极端事件,即对尾部风险做出精确的判断和预测.本文采用广义Pareto方法,对风险价值(VaR),预期损失(ES)进行的估计,并引进Omega新风险指标计算其分布的尾部特性.将这些方法应用到上证指数的实证分析中进行比较研究.     

我国商业银行操作风险损失事件分布分析

一、我国商业银行操作风险现状分析 为了分析我国商业银行操作风险的损失事件类型分布情况和损失事件发生的业务部门分布情况,我们收集了2005-2012年国内媒体公开报道的189起操作风险损失事件。每一笔损失都记录了损失事件的类型、业务部门和损失金额。表1是对不同的事件类型和不同的业务部门的损失事件进行的分类统计。     

保险公司长寿风险度量

本文梳理了几种重要的动态死亡率预测模型,给出了长寿风险度量的三种方法,选取了保险公司及国家统计局公布的人口死亡率数据,度量了保险公司的两类长寿风险,对不同方法下长寿风险的度量结果进行比较,并分析了极限年龄与折现率变动对长寿风险影响的敏感性。研究发现：基于保险公司经营稳健性的视角,第一类长寿风险的度量应采用随机模拟法,第二类长寿风险的度量应采用标准公式法;极限年龄的变动对长寿风险的影响较小,保险公司无上调经验生命表极限年龄的必要;长寿风险对折现率的变动较为敏感,提高折现率,保险公司长寿风险显著降低。     

基于ES模型的供应链系统风险度量

为了在应对供应链风险的过程中,及时做出正确的决策,文章将期望损失方法引入,建立了供应链风险度量模型;提出供应链收益最大同时风险损失最小的双目标函数,建立双层规划模型,并运用遗传算法进行求解。可以看到,这种基于期望损失方法的双层规划模型,对供应链风险应对决策的确定是切实有效的。     

股指期货操作的风险度量及管理策略

文章利用VaR-GARCH模型分别时SP500指数期货和恒生指数期货操作面临的风险进行了研究.分别运用基于GED分布和T分布的GARCH模型估计了两个市场95%和99%置信水平下的上涨和下跌的条件VaR.研究发现,对于SP500指数期货和恒生指数期货基于GED分布和T分布的VaR-GARCH模型都是充分的:股指期货市场在不同的时期面临的风险水平不同,仍存在因波动率阶段性差异产生的系统性风险:多空双方的风险暴露不对等,空头头寸的交易结算保证全水平通常要高于多头头寸持有者,这是由于双方的交易方向不同造成的.     

基于g-h分布的极值风险度量研究

依据ARMA-GJR模型构造标准残差序列,利用EVT模型拟合标准残差序列的尾部特征,进而确定样本阀值,最后结合g-h分布建立一种新的金融风险度量模型———基于ARMA-GJR-EVT-g-h的动态VaR模型。用该模型对上证综指进行实证分析,结果表明,该模型能够更合理有效地管理上证综指收益的风险,并且在高的置信水平上表现更好。     

基于变点理论的POT模型阈值确定方法——对操作风险经济资本的度量

对操作风险所要求的经济资本的度量以及配置能极大提高金融机构的风险控制能力。采用PCIT模型对操作风险度量时,阈值的选取是关键所在,它决定了拟合操作风险损失分布的近似程度。通过变点理论来定位Hill估计曲线开始进入稳定状态的位置,以精确地估计出阈值的大小。同时,为确保误差更小,结果更稳定,用平方误差积分法来估计POT模型的参数。结果表明,所改进的方法能为经济资本的度量提供有效的方法支持。     

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.     

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.     

参数法、半参数法的动态VaR模型风险度量

文章采用参数法和半参数法,分别考虑标准化收益在GED、SGT、GPD分布下以及FSH方法下的GARCH模型、EGARCH模型和PGARCH模型的风险测度的准确性,据此组建了12种风险测度的动态VaR模型,并采用道琼斯股票市场指数和上证指数进行实证分析.对收益率进行基本统计分析发现两个股票市场的收益率都不服从一般的正态分布.运用后验测试的方法,对所有模型的样本外预测动态VaR值采用LR、LR.和DQ三种方法综合检验,并由损失函数值可以看出:GARCH模型的风险度量能力最弱,在置信水平99.5％下,EGARCH模型最准确,在置信水平95％下,PGARCH模型最准确;GED分布描述市场的准确程度相对最弱,在较高的置信水平下,半参数模型能更好地度量市场的风险,在较低的置信水平下,参数模型能更好地度量股票市场的风险.     

银行操作风险的度量

关于操作风险的衡量仍在不断地发展中,Jorion,(2001)将操作风险衡量方法分为“自上而下”(Top-downApproaches)和“自下而上”(Bottom-upApproaches)两类模型方法。前者着眼于总体目标(净收入、净资产等),然后考虑风险因素和损失事件对总体目标的影响,要求的数据少,易于操作,但