本文關(guān)鍵詞：基于copula函數(shù)的中小商業(yè)銀行風(fēng)險管理研究

  更多相關(guān)文章： 中小商業(yè)銀行 信用風(fēng)險 市場風(fēng)險 copula函數(shù)

【摘要】：商業(yè)銀行是我國金融體系的主體,其不但具有高負債的特征,更重要的是其具有高風(fēng)險的特性,因此預(yù)測風(fēng)險、防范風(fēng)險以及管理風(fēng)險控制成為商業(yè)銀行生存的基礎(chǔ)乃至金融體系發(fā)展的關(guān)鍵。當(dāng)前,我國中小商業(yè)銀行的風(fēng)險管理體系正處于初級階段,相對于大型商業(yè)銀行尚沒有形成統(tǒng)一的風(fēng)險管控理論體系。隨著金融機構(gòu)風(fēng)險管理水平的發(fā)展,中小商業(yè)銀行的全面風(fēng)險管理已成為當(dāng)前最新的研究方向之一,其重點為衡量中小商業(yè)銀行在同時面臨多類型風(fēng)險情況下的整體風(fēng)險水平。信用風(fēng)險、市場風(fēng)險以及操作風(fēng)險等三大類風(fēng)險為當(dāng)前中小商業(yè)銀行進行防控及管理的主要風(fēng)險,而對以上三種風(fēng)險的整合就是對總體風(fēng)險水平的計量,但由于中小商業(yè)銀行面臨的各類風(fēng)險又具有不同的來源,不同的影響因素以及各類風(fēng)險之間存在的相互影響及相關(guān)關(guān)系造成了對商業(yè)銀行整體風(fēng)險的難以刻畫。本文在已有文獻的基礎(chǔ)上,通過copula函數(shù)對中小商業(yè)銀行的整體風(fēng)險進行計量。選取2010年1月4日至2014年12月31日的上市中小商業(yè)銀行五年間的1212個有效數(shù)據(jù)作為研究標(biāo)的,首先對其信用風(fēng)險收益率以及市場風(fēng)險收益率進行單一度量分析,建模利用各自風(fēng)險因子關(guān)系求得各自風(fēng)險邊緣分布;其次,通過copula函數(shù)對信用風(fēng)險收益率及市場風(fēng)險收益率進行風(fēng)險整合度量,由于操作風(fēng)險收益率數(shù)據(jù)不完全且準(zhǔn)確性差的特征,本文不做深度研究;最后,對單一風(fēng)險計量結(jié)果以及通過copula函數(shù)整合的計量結(jié)果對比分析,體現(xiàn)構(gòu)建整體風(fēng)險度量方法的諸多優(yōu)良特性,copula函數(shù)可更精準(zhǔn)反映非線性相關(guān)關(guān)系,提高了計量結(jié)果的準(zhǔn)確性以及現(xiàn)實意義。若對市場風(fēng)險、信用風(fēng)險以及操作風(fēng)險進行分別度量時,勢必將面臨高額的風(fēng)險控制成本,造成商業(yè)銀行整體資本金的浪費。相比之下,對各種風(fēng)險進行整合度量管理,充分考慮不同風(fēng)險之間相關(guān)性,排除交叉管理及重復(fù)度量部分則能夠有效節(jié)約資本金,并且提高風(fēng)險管理效率。本文以上市中小商業(yè)銀行作為研究對象,努力改進傳統(tǒng)的風(fēng)險計量方法,通過Copula函數(shù)更符合條件的技術(shù)手段為商業(yè)銀行的風(fēng)險整體計量提供更精準(zhǔn)更具有現(xiàn)實意義的研究方法,通過更科學(xué)更合理的風(fēng)險計量方法能夠計算出最接近實際情況的風(fēng)險損失,進而有利于提高銀行風(fēng)險監(jiān)控及管理的水準(zhǔn)。
【關(guān)鍵詞】：中小商業(yè)銀行 信用風(fēng)險 市場風(fēng)險 copula函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.33
【目錄】：

• 摘要3-4
• abstract4-8
• 第一章 緒論8-20
• 1.1 選題背景8-11
• 1.2 研究目的及意義11-12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3.1 國外文獻綜述12-13
• 1.3.2 國內(nèi)文獻綜述13-15
• 1.4 研究內(nèi)容及方法15-17
• 1.4.1 研究內(nèi)容15-16
• 1.4.2 研究方法16-17
• 1.5 創(chuàng)新之處17-19
• 1.6 研究框架19-20
• 第二章 中小商業(yè)銀行風(fēng)險概述20-32
• 2.1 中小商業(yè)銀行現(xiàn)狀20-23
• 2.2 中小商業(yè)銀行的風(fēng)險類型23-25
• 2.2.1 信用風(fēng)險23-24
• 2.2.2 市場風(fēng)險24-25
• 2.2.3 操作風(fēng)險25
• 2.3 中小商業(yè)銀行的風(fēng)險來源及特征25-32
• 2.3.1 信用風(fēng)險的來源及特征25-26
• 2.3.2 市場風(fēng)險的來源及特征26-27
• 2.3.3 操作風(fēng)險的來源及特征27-32
• 第三章 金融風(fēng)險度量方法32-39
• 3.1 Copula函數(shù)風(fēng)險度量方法32-35
• 3.1.1 Copula函數(shù)理論的概念32-33
• 3.1.2 Copula函數(shù)的分類33-34
• 3.1.3 Copula函數(shù)理論在金融風(fēng)險中應(yīng)用的簡述34
• 3.1.4 Copula模型的構(gòu)建34-35
• 3.2 其他風(fēng)險度量方法35-37
• 3.2.1 波動性方法35
• 3.2.2 VaR模型35-36
• 3.2.3 一致性風(fēng)險度量模型36-37
• 3.3 各種度量方法的對比37-39
• 第四章 中小商業(yè)銀行單一風(fēng)險的度量39-51
• 4.1 信用風(fēng)險的度量及數(shù)據(jù)來源40-45
• 4.1.1 信用風(fēng)險的樣本選取40-41
• 4.1.2 信用風(fēng)險的回歸分析41-45
• 4.2 市場風(fēng)險的度量及數(shù)據(jù)來源45-50
• 4.2.1 市場風(fēng)險的樣本選取45-46
• 4.2.2 市場風(fēng)險的回歸分析46-50
• 4.3 操作風(fēng)險的度量50-51
• 第五章 基于Copula函數(shù)風(fēng)險度量及數(shù)據(jù)整合51-54
• 5.1 信用市場與市場風(fēng)險的權(quán)重確定51-52
• 5.2 Copula函數(shù)的計量結(jié)果52-54
• 第六章 結(jié)論及政策建議54-58
• 6.1 結(jié)論54-55
• 6.2 政策建議55-57
• 6.3 論文的未來研究方向57-58
• 參考 文獻58-61
• 附錄61-62
• 個人簡介及攻讀學(xué)位期間所獲成果62-63
• 致謝63

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1 孫志賓;;混合Copula模型在中國股市的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識;2007年20期

2 李娟;戴洪德;劉全輝;;幾種Copula函數(shù)在滬深股市相關(guān)性建模中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識;2007年24期

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4 許建國;杜子平;;非參數(shù)Bernstein Copula理論及其相關(guān)性研究[J];工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟;2009年04期

5 王s，

本文編號：530750