基于Copula理论的商业银行风险集成度量研究

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金融自由化、全球化发展和银行混业经营使银行风险呈现出多样化和复杂化,这对银行风险集成度量提出了新的挑战。2004年,《巴塞尔新资本协议》将操作风险与信用风险和市场风险并列,并指出商业银行主要面临这三类风险,银行风险集成度量主要是对上述三种不同类型风险的整合。研究表明,风险之间是相关的,并且往往呈现出非线性相关性,同时这种相关性会随着金融市场的波动和时间的推移而变化,是一个动态相关的演进过程。因此,如何在风险多样化和复杂化背景下,考虑不同种类风险之间的非线性和动态相关性,对商业银行主要面临的信用风险、市场风险和操作风险进行集成度量,具有重要的学术价值和实践价值。本文首先对已有信用风险、市场风险和操作风险及其集成度量研究的相关文献进行了梳理和评述,对论文涉及的重要概念,如信用风险、市场风险和操作风险等进行了界定,明确本文的研究范围。然后,对商业银行风险集成度量的Copula理论进行了阐述,对Copula拟合优度检验法进行了改进,进一步引入风险度量指标VaR和CVaR,用KMV模型和beta分布度量信用风险,用GARCH模型和经验分布度量市场风险,用三因素模型和两阶段分布度量操作风险,从而确定三类风险的边际分布类型和形态,在此基础上,运用静态Copula和动态Copula函数描述信用风险、市场风险和操作风险之间的非线性和动态相关结构,构建了商业银行信用风险、市场风险和操作风险集成度量的统一框架。在此框架下,以我国12家上市商业银行为研究对象,对银行面临的信用风险、市场风险和操作风险的单一风险及其风险集成度量进行了实证研究,并比较分析了不同相关性下的风险分散化效应。最后结合我国商业银行当前风险度量现状,提出发展我国商业银行整体风险度量技术的几点建议。本研究为我国商业银行的全面风险管理提供了理论依据、模型参考和实证贡献。
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