我国商业银行信用风险与市场风险相关性研究 ————基于非参数核密度的Copula模型

发布时间：2023-04-01 05:38

　　二十世纪中叶以来,伴随着电子信息技术飞速进步,金融与科技的结合越来越紧密,使得经济朝着全球化、自由化与科技化的方向迈进,全球的金融市场联系更加密切。尤其是在金融危机期间,原本不相关的风险之间可能会随着危机的发生而显现出来,这颠覆了以往风险整合是对单一风险简单线性相加这一假设,从而对整合风险的度量提出了新的要求,在金融体系中扮演重要角色的商业银行更是不可绕过的一个环节。于是,如何合理有效的对商业银行所面临的风险进行度量,逐渐成为当前的一个重要话题。对于这一问题的深入研究,能够在很大程度上推动我国金融体系尤其是商业银行的健康发展。本文通过将样本12家商业银行分成全国大型国有商业银行、股份制银行和地方城商行三类,就其面临的两种最主要风险——信用风险和市场风险进行集成建模,研究两者的相关性。首先结合财务报表选出对信用风险和市场风险具有代表性的财务数据,对其有所缺失的数据利用插值法进行填补,并根据两种风险的基本理论对财务数据进行整合形成各自度量指标;然后对其进行基本描述统计和正态性检验,由于检验结果不符合正态分布的假设,故通过用非参数核密度的估计方法对两种风险的边缘分布进行估计。最后通过Copu...

【文章页数】：45 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 文献综述
        1.2.1 信用风险角度
        1.2.2 市场风险角度
        1.2.3 风险相关性角度
        1.2.4 文献评述
    1.3 研究内容
    1.4 研究方法
    1.5 研究的重点与难点
    1.6 可能的创新点与不足
        1.6.1 可能的创新点
        1.6.2 不足之处
第二章 信用风险与市场风险的相关理论及度量变量选择
    2.1 商业银行信用风险的界定
    2.2 商业银行市场风险的界定
    2.3 风险因子间的相互作用
    2.4 信用风险与市场风险相互作用
    2.5 风险相关性理论
    2.6 风险集成方法研究
    2.7 信用风险度量变量的选择
    2.8 市场风险度量变量的选择
第三章 Copula函数及其相关性测度
    3.1 Copula函数理论
    3.2 常用Copula函数
    3.3 最优Copula函数的选择
        3.3.1 参数估计法
        3.3.2 非参数估计
    3.4 Copula函数拟合优度的检验
    3.5 Copula函数相关性测度
第四章 实证研究
    4.1 样本收集与数据处理
    4.2 信用风险与市场风险描述性统计分析
    4.3 非参数核密度估计
    4.4 变量之间的相关性研究
    4.5 对Copula参数的估计
第五章 结论与建议
    5.1 结论
    5.2 建议
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3776544