近年来,随着全球经济的不断发展和我国国力的持续增强,金融业越来越朝着多元化和国际化的方向发展,金融创新日益活跃。作为金融业的重要参与者——商业银行,也朝着业务综合化、多元化等方向迈进。因此,商业银行将面临更大的风险因素,风险趋于复杂化和多元化,不同风险之间的关联性也将增加。随着风险的不断增加,各商业银行逐渐开始将风险度量和控制作为银行管理的一项重要内容,希望通过合理的风险度量加以适度的风险控制手段,将商业银行的风险降到最低,从而带来更为丰厚的收益。由于现在商业银行所面临的不再是单一风险,而是多种风险的组合,因此,必须找到合适的度量商业银行集成风险的方法。通常,传统的做法是分别通过历史已有的风险损失数据估计每一种风险的未来可能损失大小,然后将各类不同风险的损失值进行简单线性相加。或对各个风险赋予一定权重,最后进行线性相加时对各类风险损失值进行加权,以在一定程度上反应不同风险对总体风险大小的影响力度。然而,事实上,商业银行所面临的各类风险不可能是完全独立的,他们之间必然存在一定的相关关系。这种相关关系就导致了各类风险之间可能存在的联动关系,一种风险的发生往往会对其他风险的发生与否和风险大小产生影响,另一种风险的发生又可能反过来影响这种风险的大小。因此,简单的将几种风险通过线性模型进行整合的方法在研究各个风险之间的相关关系时就暴露出了方法的局限性,这种方法下度量出的商业银行集成风险势必使风险度量值偏离真实值,导致银行风险管理效率下降。所以,如何度量各个风险之间的相关关系成为研究的重点。根据以往的研究,Copula函数在该类应用中拥有很好的效果。Copula函数的思路是：通过一个连接函数将各变量的边际分布函数连接在一起来估计变量间的联合分布函数。Copu]a函数可以捕捉和刻画变量间的非线性非对称相关关系,并通过单个变量自身的边际分布得到变量间的联合分布,它的这些特性使它广泛应用于各类风险管理、资产定价等领域。vine Copula函数,也称作藤Copula函数,是Copula函数在高维领域应用的一种模型。这一方法的主要思路是通过“藤”结构将高维Copula分解成系列成对二维Copula函数的乘积。只需要分别估计一系列二维Copula函数即可,这大大降低了模型估计的难度。并且,vine Copula函数的结构更为灵活,每一个二维Copula函数都可以任意选择模型结构,这无疑更符合实际研究情况,将对变量间的相关关系拟合的更好。在2004年发布的《新巴塞尔协议》中明确指出,商业银行面临着三大最为重要和严重的风险：信用风险、市场风险和操作风险。因此本文考虑使用vine Copula函数来进行商业银行集成风险建模,将信用风险、市场风险和操作风险进行整合度量。本文将根据我国商业银行的现实情况,分别对三大风险进行度量,再对其进行整合得到集成风险,为我国商业银行全面风险管理提供一定的理论支持和建议。通过对我国商业银行集成风险研究现状的研究,本文希望通过对样本银行的信用风险、市场风险和操作风险进行度量,构建其边际分布模型。然后使用vine Copula函数和线性相加方式进行集成风险的整合,之后得到两种模型下的VaR,通过对比两种方法下的VaR,得出vine Copula函数对于商业银行集成风险整合效果的结果。本文共分为六章进行商业银行集成风险的整合研究。第一章为绪论,二三章为理论部分,四、五章为实证部分,最后第六章为结论和展望。第一章介绍了文章研究的背景意义,并分别从银行风险度量、整合,VaR方法和Copula函数几个方面回顾了前人的研究成果,为本文研究做好了铺垫。给出了文章的整体结构并提出了本文的几点创新之处。第二章给出了Copula函数的定义和性质,并介绍了几种常用二维Copula函数的构成和特点,引出了Copula函数在度量相关关系时的优越性。在此基础上,着重研究了本文将要使用的Copula函数——vine Copula,并分析了两种常用藤结构C vine Copula和D vine Copula函数的区别。第三章具体论述了三大风险的度量方法和边际分布拟合的步骤,之后研究了vine Copula函数的在本文的具体应用,讨论了vine Copula模型的构建步骤和估计方法。引入了常用风险度量指标VaR之后,具体研究了适用于Copula函数的VaR估计方法,还提出了用于度量VaR模型估计效果的返回检验方法。第四章为商业银行三大单一风险度量的实证研究。选取我国12家样本银行,按照第三章讨论出的单一风险建模步骤,分别对信用风险、市场风险和操作风险建立边际分布函数。首先,采取风险因子度量方法,使用面板数据线性回归模型,对信用风险和市场风险进行数据扩充。用“利息收入”除以“贷款及垫款总额”表示信用风险,用“中证国债指数收益率”,“中证企债指数收益率”,“中证金融债指数收益率”日数据来研究信用风险。用“利息收入”-“利息支出”、“汇兑收益”和“投资收益”之和除以“交易性金融资产”、“可供出售金融资产”、“长期股权投资”、“衍生金融资产”、“持有至到期投资”之和来表示市场风险,用“上证国债指数收益率”,“上证企债指数收益率”,“人民币兑美元中间汇率变动率”,“沪深300指数收益率”日数据来研究市场风险。使用DeFountnouvelle的研究结果,使用相关函数模型来模拟一组操作风险数据。然后,对三种风险数据进行分布拟合。拟合结果认为三种风险收益率序列均服从ARMA-GARCH分布,不同的是,信用风险和市场风险序列的残差服从Student-t分布,而操作风险的残差则服从正态分布。第五章为商业银行整合风险的实证研究。有了上一章各单一风险的边际分布,按照第三章的vine Copula模型建模步骤,估计出Copula函数的类型和参数值。再通过Monte Carlo方法计算出集成风险的VaR值。最后使用传统线性相加方式整合三大风险,得出传统方法下的VaR值。比较两种方法下的VaR值,发现传统线性相加方法所得VaR值小于vineCopula方法所得。对两种方法分别作滚动预测进行返回检验,用得到的VaR值与真实集成风险进行比较,发现vine Copula方法的VaR值与真实情况更相符。这说明使用vine Copula方法对商业银行风险进行整合效果更好,而传统线性相加方法低估了商业银行集成风险,这有可能给商业银行带来更大的风险损失。第六章是结论与展望。总结了自己文章中得到的主要结论,同时也提出了文中的一些不足和改进意见,希望在以后的研究中可以有所改进。总而言之,本文在前人的基础上,进行了以下尝试：第一,在整合集成风险时,本文选择使用vine Copula模型对信用风险、市场风险和操作进行建模。vine Copula方法的主要思路是通过“藤”结构将个高维Copula分解成一系列成对二维Copula函数的乘积,然后分别对这些二维Copula函数进行模型选择和估计。该方法同高维Gaussian Copula、高维Student-t Copula和高维Archimedean Copula模型相比更为灵活,估计结果也更为可信。第二,在Copula建模的基础上,文章对商业银行集成风险进行了VaR的估计,并同传统线性相加方法进行比较。文章先使用vine Copula模型对商业银行集成风险进行了VaR的估计,然后使用传统方法对各个风险的VaR值进行线性相加得到集成风险的VaR,对比传统方法的VaR小于vine Copula模型的VaR值。又分别对两种方法下的VaR值进行返回检验,发现vine Copula模型的效果远优于传统方法,说明vine Copula模型对集成风险的拟合较好,进而也说明了传统方法对商业银行集成风险的低估。