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商业银行市场风险和信用风险整合的Copula方法

作　者: 谢莉莉
导　师: 闫海峰
学　校: 南京财经大学
专　业: 金融学
关键词: 全面风险管理 市场风险 信用风险 Copula函数 VaR
分类号: F832.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


随着金融全球化和金融创新的不断发展,商业银行的风险呈现出从单一化向多样化转变的趋势,商业银行风险管理也正在向全面风险管理迈进。现阶段商业银行面临的主要风险是信用风险、信用风险和操作风险,各风险之间存在相互影响的关系,研究如何度量商业银行整体风险水平是十分必要的。本文首先通过选取上证国债指数收益率、美元中间汇率收益率和HS300指数收益率为市场风险的影响因素,选取上证国债指数收益率和上证企债收益率为信用风险的影响因素,并依次进行OLS回归,估计各风险收益率的日估计值,据此确定各个风险收益的分布,然后运用Copula函数和方差—协方差的方法将商业银行的市场风险和信用风险进行整合,计算出信用风险和市场风险的整合的VaR值。最后利用返回测试的方法,比较两种方法的优劣。通过上述模型,选取中国12家上市银行构成的面板数据进行了实证研究,研究结果表明,Copula模型在风险度量方面优于传统的方差-协方差模型。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-19
  1.1 研究背景  8-9
  1.2 文献综述  9-16
    1.2.1 商业银行风险管理方法的文献综述  9-13
    1.2.2 Copula 函数文献概述  13-14
    1.2.3 VaR 方法的文献综述  14-16
  1.3 本文的研究方法和结论  16-17
  1.4 本文的技术路线  17
  1.5 本文的结构安排  17-19
第二章 市场风险收益率模型  19-24
  2.1 市场风险的分析  19-23
    2.1.1 利率风险的分析  19-20
    2.1.2 汇率风险的分析  20-21
    2.1.3 证券投资风险的分析  21-23
  2.2 市场风险收益率的模型构建  23-24
第三章 信用风险收益率模型  24-27
  3.1 信用风险的定义  24
  3.2 商业银行信用风险管理的主要模型和方法  24-25
  3.3 信用风险收益率的模型构建  25-27
第四章 市场风险和信用风险的整合  27-35
  4.1 基于 Copula 函数的市场-信用风险整合  27-33
    4.1.1 Copula 函数的概念和性质  27-28
    4.1.2 Copula 函数形式  28-29
    4.1.3 Copula 函数的构建  29-30
    4.1.4 利用Monte Carlo 方法计算VaR  30-32
    4.1.5 Copula 函数的参数估计  32-33
  4.2 基于方差-协方差的市场-信用风险整合  33
  4.3 VaR 的检验  33-35
第五章 实证研究  35-44
  5.1 市场风险收益率的模型实证  35-38
    5.1.1 相关数据的收集和处理  35-36
    5.1.2 市场风险收益率模型的OLS 回归方程  36-37
    5.1.3 市场风险收益率的分布  37-38
  5.2 信用风险收益率的模型实证  38-40
    5.2.1 数据的收集和处理  38-39
    5.2.2 信用风险收益率模型的OLS 回归方程  39
    5.2.3 信用风险收益率的分布  39-40
  5.3 基于Copula 函数的市场风险和信用风险的整合  40-42
    5.3.1 权重的确定  40-41
    5.3.2 Copula 函数参数估计和VaR 的计算  41-42
  5.4 基于方差-协方差方法的VAR  42
  5.5 VaR 的比较  42-43
  5.6 本章小结  43-44
第六章 结论和建议  44-45
参考文献  45-48
附录  48-50
攻读学位期间发表的文章  50-51
后记  51

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中图分类: > 经济 > 财政、金融 > 金融、银行 > 中国金融、银行 > 银行制度与业务
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