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。     

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.     

考虑背景风险的项目投资决策

在项目投资过程中不但面临项目风险,同时还面临背景风险,且背景风险与项目风险之间往往存在着一定的相关性。文章在已有研究的基础上,针对考虑背景风险的项目投资决策问题,分析了风险之间的相关性及相关程度对投资决策的影响。首先讨论了加性背景风险和乘性背景风险单独存在时,背景风险与项目风险之间的相关性对投资决策的影响;其次构建了两种背景风险同时存在情形下的投资模型,进而通过蒙特卡罗仿真方法给出不同相关程度下的仿真结果,在此基础上分析两种背景风险与项目风险之间的相关性及相关程度对投资决策的影响并给出相关研究结论。     

基于copula函数的贷款组合期限结构优化模型

本文运用copula 函数方法拟合短期贷款与中长期贷款的收益率的联合分布函数,运用风险价值确定风险最小的贷款组合,建立基于copula函数的贷款组舍期限结构优化模型.通过确定合理的各期限贷款的结构.解决银行的流动性风险及资产匹配效率问题.本研究的特点一是建立基于copula函数的贷款组合期限结构优化模型.通过确定短期贷款及中长期贷款的合理比例来控制资产的组合风险,降低商业银行的流动性危机,提高商业银行的资金运营效率.二是运用copula函数拟合短期贷款与中长期贷款的联合分布函数.解决了现有研究假设贷款组舍的联合分布是多元正态分布、进而低估了贷款组合风险的问题.三是通过度量贷款组合联合分布的风险价值.来确定贷款组合的最优期限结构.     

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.     

耦合风险视角下基于GARCH-Copula模型的基金组合风险研究

在资本市场不断多样化的投资方式中, 投资组合以其相对稳定的风险与收益而得到广泛应用, 其中基金组合凭借在收益一定的情况下的低风险成为投资者关注的热门品种.传统的投资组合研究大多只考虑市场风险的影响, 忽略了信用风险的耦合效应, 从而往往导致对组合总体风险的低估.首先借助于GARCH模型获得边缘分布, 然后选择Copula函数刻画各基金之间的相关结构, 建立联合分布模型, 进而采用Monte Carlo方法模拟生成基金组合中各基金的收益率序列, 最后根据损失函数计算基金组合的风险价值.实证结果表明, 市场风险大的基金组合其信用风险不一定大, 并且基金组合能有效分散基金风险.同时, 耦合风险视角下基金组合的CVaR值大于市场风险视角下的CVaR值, 耦合风险能更好地衡量基金组合的风险.另外, Student t-Copula模型较之其它模型能更好地刻画耦合风险的联合相依结构.     

债券流动性与违约风险相关性溢价及实证研究

债券的流动性与违约风险都是影响债券溢价的重要因素,然而以往在违约风险最为突出的公司债券定价中却很少考虑两种风险相关性关系的影响,这与发达市场实证经验不符.在已有研究的基础上同时引入两种风险相关性,通过对Copula函数刻画的不同相关性结构情况下公司债券的收益率和风险变化分析,以及对中国短、中、长期公司债券市场数据的实证检验均发现,流动性与违约风险的相关性之间存在显著的正相关性,且对债券利差具有显著的影响和交互作用.     

考虑事件风险的在险价值研究

本文讨论了考虑事件风险的资产的在险价值方法,并以此对上海股票指数作了实证研究。这种方法用跳跃来描述事件风险,用跳跃-扩散过程来描述收益率过程。通过模拟退火算法来估计模型参数,利用随机模拟方法求得资产收益率的模拟分布,进而计算组合的在险价值。通过对上海指数的实证研究表明,资产的事件风险是不可忽略的,考虑事件风险的在险价值更加合理。     

基于copula函数族的信用违约互换组合定价模型

copula函数的出现解决了相关性结构不易刻画的难题,也为构建多元联合分布函数提供了切实可行的方法。在分析了不同copula函数的特点基础上并结合信用风险模型,本文建立了信用违约互换组合(Basket CreditDefault Swap)定价模型,并且给出了具体的计算步骤。本文揭示了信用违约互换组合为解决我国当前商业银行的不良贷款和流动性过剩问题提供了一个有效机制,模拟验证的结果显示模型的可实现性。     

基于VaR的现金流风险度量模型研究

与金融企业不同,非金融类企业拥有更多非经常交易且不易估值的资产,因此更关注其在将来某一时刻现金流的不确定性.把现金流在险值与金融工程技术中在险值的概念相结合,运用风险敞口模型分析和蒙特卡洛模拟等计量方法,为非金融类公司管理层、投资者和分析家提供一个简单具体而直接的现金流不确定性的评判指标.通过对在险值和现金流在险值的比较以及对现金流在险值度量模型发展脉络的分析,发现现金流在险值技术更能刻画出非金融类公司的财务风险;通过引入管理决策风险作为风险因子并改进风险敞口模型,计算样本公司的现金流在险值;进一步提出现金流在险值的应用价值和研究方向.     

基于联合风险的商业银行贷款定价研究

当前的贷款定价研究主要针对信用风险,对信用风险和市场风险的联合风险的研究较少。因此从信用风险与市场风险的联合风险角度进行贷款定价的研究,目前还是较新的课题。本文对此进行了探索性研究,构建了基于联合风险的贷款定价模型,并得到了有意义的研究结果:不同的项目贷款,若其市场风险与信用风险的关联程度不一,即使其它指标一致,银行也应对它们执行不同的贷款利率,这个结果对实践有很好的指导意义。     

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。     

基于熵空间交互理论的CRT网络信用风险传染模型

信用风险转移(Credit Risk Transfer,CRT)网络中信用风险传染已逐渐成为学术界和政策制定者关注的热点。本文基于熵空间交互理论,将CRT网络中银行和投资者之间空间距离与非线性耦合、银行的信用风险转移能力与投资者的风险偏好相结合,建立了CRT网络信用风险传染的熵空间模型。通过数值模拟和对参数的敏感性分析发现,模型可以很好地反映银行和投资者之间的空间距离与非线性耦合、银行的信用风险转移能力、信用风险在投资者节点上的集中程度、投资者的风险偏好和风险承受能力对CRT网络信用风险传染效应的影响机制。研究同时发现:CRT网络信用风险传染具有"本地效应"和"关联抑制效应"。     

内生性回收率与信用风险度量研究

在信用风险模型中,外生性回收率的设定会忽略回收率对损失分布尾部的影响,而且会导致潜在的模型风险。本文将因子扩散过程引入结构信用风险模型,获得了回收率和违约概率之间的内在关系,利用Monte Carlo模拟方法数值分析了预期回收率对违约概率和资产价值波动率的依赖性,结果表明预期回收率与违约率之间具有很强的负相关关系,而且这种相关关系会受到债务人资产价值波动率的正向影响。在内生性回收率下,推导了信用损失的概率分布,计算了信用风险的Credit-VaR和ETF指标。最后利用市场数据检验了内生回收率信用风险模型的有效性,结果表明该模型可以很好的描述历史违约率和回收率的变化过程。     

基于复杂网络的信用风险传染模型研究

本文从信用风险持有者的心理和行为角度对信用风险传染过程进行了分析,通过引入信用风险传染的主体行为因素,建立了信用风险传染的网络模型。借助严格随机占优理论,分别探讨了社会网络中个体之间的关联关系、个体的风险态度、个体的风险抵御能力、金融市场监管者的监控强度和个体的网络结构特征对信用风险传染的影响机制,通过仿真实验进一步验证理论推到的正确性,并直观地刻画了信用风险传染的内部性和外部性对信用风险传染行为及其演化的影响。     

相关性下的银行风险集成研究综述

银行风险之间的相关关系会使风险之间相互转化，相互影响，令风险呈现出放大或者缩小的趋势，显著影响着银行风险度量结果的准确性。银行风险集成致力于在充分考虑银行风险相关关系的基础上，对银行风险进行较为准确的度量。但是银行风险具有相关关系种类繁多、表现形式复杂、以及数据的可获得性差等显著特征，导致银行风险的集成度量领域存在诸多挑战。本文对相关性下的银行风险集成研究进行综述，具体从集成对象、集成方法和集成数据三个层次系统展开。首先对银行风险及其蕴含的种类繁多的相关关系类型进行解析，然后分析银行风险相关关系表征出的多种复杂特性，根据对这些特性的刻画能力对银行风险的集成方法进行划分和比较，最后总结了获取银行风险集成数据的多种途径。在此基础上，进一步分析了银行风险集成研究的难点和未来趋势。     

商业信用融资对缓解企业风险的作用机制研究

为考察商业信用融资能否缓解企业风险,以中国A股上市制造业企业为研究样本,从规模与周期双重角度实证检验商业信用融资对企业风险的作用机制。研究表明:商业信用融资规模通过影响企业融资约束和库存持有,对企业风险产生非线性影响;立足市场交易角度,商业信用融资周期与企业风险呈现负相关关系;并且企业所有制不同会使商业信用融资规模和周期对企业风险的影响产生异质性。进一步研究发现,企业供应商集中度越高,商业信用融资规模对企业风险的影响越明显。     

基于信用风险度的商业银行风险评估模型研究

本文依据商业银行信用风险的内涵,结合信用风险的不确定性和相对性特征,提出以"信用风险度"作为系统的输出,并针对传统模式识别评估方法的不足,构建了基于补偿模糊神经网络的信用风险评估预测模型,为有效转变信用风险的分类评估模式、提供更为全面的信贷决策支持奠定了基础.实证结果表明,该模型是一种较为有效的评估方法.     

基于信用风险久期免疫的资产负债管理优化模型

用信用风险溢酬修正现金流的贴现率,构造了基于信用风险久期免疫条件;以组合收益最大为目标函数,建立了基于信用风险久期免疫的资产负债组合优化模型。本模型通过建立信用风险久期的免疫条件匹配银行的资产与负债,回避了利率风险和信用风险对银行所有者权益的影响;通过用反映违约风险的贴现率表述信用久期函数,揭示了信用风险对久期的影响;通过看跌期权公式建立了贴现率与违约风险的函数关系,揭示了违约风险对贴现率的影响。     

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。