本文選題：信用風險　切入點：極值理論　出處：《北京理工大學學報》2012年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出一種基于ARMA-TGARCH-EVT模型并適用于商業(yè)銀行內(nèi)部信用風險評估的新方法.首先通過廣義矩法估計ARMA-TGARCH模型,獲得近似獨立同分布的殘差序列zt;然后選用極值理論的越檻高峰模型(POT)對殘差序列進行擬合分析,得到風險價值和期望損失的估計值,并采用Bootstrap方法給出95%置信水平下的置信區(qū)間;最后利用某商業(yè)銀行2000-02-19～2010-12-15的日信貸資產(chǎn)對數(shù)收益率進行仿真,得到控制信用風險價值V和期望損失E值及置信區(qū)間,并與未經(jīng)調(diào)整的預測值進行比較.研究結(jié)果表明,該方法在一定程度上克服了單純進行極值分析時,由于序列的非獨立同分布不能滿足極值理論假設(shè)所造成的估計誤差,改進了采用似然比率法估計置信區(qū)間時,由于極值事件的小樣本所造成的偏差.
[Abstract]:A new method based on ARMA-TGARCH-EVT model and suitable for internal credit risk assessment of commercial banks is proposed. Firstly, the ARMA-TGARCH model is estimated by generalized moment method. The approximate independent same distribution residuals are obtained, and then the residual series is fitted and analyzed by using the threshold peak model (POT) of extreme value theory, and the estimated values of risk value and expected loss are obtained. The confidence interval of 95% confidence level is given by Bootstrap method, and the logarithmic return rate of daily credit assets of a commercial bank 2000-02-19 / 2010-12-15 is simulated to obtain the control credit risk value V and expected loss E value and confidence interval. The results show that the method overcomes the estimation error caused by the assumption of extreme value theory because the independent distribution of the sequence can not satisfy the extreme value hypothesis. The deviation caused by the small sample of extreme event in the estimation of confidence interval using likelihood ratio method is improved.
【作者單位】： 北京理工大學管理與經(jīng)濟學院;山東財經(jīng)大學國際經(jīng)貿(mào)學院;山東電力集團濟南供電公司;
【基金】：山東省自然科學基金重點項目(ZR2009HZ002)
【分類號】：F830.5;F224

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1607972