农村商业银行内部流动性风险研究

发布时间：2017-08-07 14:13

  本文关键词：农村商业银行内部流动性风险研究

  更多相关文章： 农村商业银行 内部流动性风险 Copula函数 Copula-POT模型

【摘要】：近年来,我国农村商业银行逐渐成为促进农村经济发展的中坚力量,承担着服务“三农”的重任。然而农村商业银行是从农村信用社改制而来的,从第一家农村商业银行成立到现在也不过十几年的时间,是一个新兴的金融机构,其制度体系并不完善,并不像商业大行具备完备的资产负债结构。而其在流动性评价方面一直沿用传统的商业大行的评价指标,没有考虑自身资本金少、信用认可度低以及资金来源渠道窄等劣势。而且农村商业银行因联社特点,地域经济特点显著,彼此之间有着深层次的合作,一旦某一银行流动性发生问题,很可能会引发系统连锁反应。因此,对农村商业银行内部流动性风险进行度量,更加精准的配备风险准备金,有利于金融资源的合理配置,实现对资本及风险的及时有效的调整,为农村商业银行的管理者进行经营和资源利用的决策提供可靠依据,实现对农村商业银行内部流动性风险的科学、系统的管理。这对农村商业银行的健康稳步发展,更好的服务“三农”,营造和谐、良好的农村金融环境,都具有重大的现实意义。本文从研究背景和现实意义出发,对商业银行流动性及其风险的研究进行述评,在充分了解国内外关于这一领域的研究成果的基础上,结合我国农村商业银行流动性的特点,以存款波动率为研究指标来衡量农村商业银行内部流动性水平。首先根据存款的期限及性质将存款分类,在以存款波动为研究对象时,通常是以总存款为研究对象,没有考虑存款结构,只是将存款余额进行简单的加和处理,本文将存款分类,充分考虑每一类型的存款对流动性的影响；其次,鉴于流动性风险事件通常是低频高危事件,所以运用适合于描述尾部分布的极值理论POT模型来建立各类存款尾部波动率度量模型,即农村商业银行内部流动性风险分类度量模型；然后,考虑到各类存款波动率之间存在一定的相关性,所以本文运用Copula函数来描述各类存款波动率之间的相关关系,同时结合POT模型构建Copula-POT存款波动率整合度量模型,来度量农村商业银行内部流动性风险；最后,将上述两种模型的度量结果进行比较,表明只采用POT模型会高估存款波动率,运用Copula-POT整合度量模型可以节省流动性监管资本,即Copula-POT整合度量模型优于POT模型。
【关键词】：农村商业银行 内部流动性风险 Copula函数 Copula-POT模型
【学位授予单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.35
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究背景与意义7-9
• 1.2 论文研究内容9-11
• 第二章 国内外研究综述11-17
• 2.1 影响因素研究现状11-13
• 2.2 度量方法研究现状13-14
• 本章小结14-17
• 第三章 流动性风险内涵与评价方法17-25
• 3.1 流动性及风险的定义与分类17-20
• 3.2 流动性风险评价指标与方法20-24
• 本章小结24-25
• 第四章 农村商业银行内部流动性风险度量25-37
• 4.1 极值理论POT模型25-26
• 4.2 农村商业银行内部流动性风险分类度量模型26-30
• 4.3 农村商业银行内部流动性风险整合度量模型30-35
• 本章小结35-37
• 第五章 某农村商业银行内部流动性风险实证研究37-53
• 5.1 数据收集及统计分析37-38
• 5.2 数据的厚尾性分析38-39
• 5.3 内部流动性风险分类度量模型应用39-44
• 5.4 内部流动性风险整合度量模型应用44-50
• 5.5 流动性风险管理的政策建议50-52
• 本章小结52-53
• 第六章 结论53-55
• 6.1 本文研究内容总结53
• 6.2 本文主要创新点53-54
• 6.3 不足与展望54-55
• 参考文献55-59
• 发表论文和参加科研情况说明59-61
• 致谢61

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本文编号：635067