基于Copula函数的商业银行整合风险研究

发布时间：2017-10-17 23:09

  本文关键词：基于Copula函数的商业银行整合风险研究

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【摘要】：整合风险的量化管理已成为现代商业银行风险管理的发展趋势。本文选择信用风险和市场风险作为整合风险的影响因素,针对小样本且不满足正态分布的情况,采用核密度估计来对各自边缘分布进行拟合。根据平方欧式距离选取出最优Copula函数,使用半参数法将不同边缘分布连接成二元联合分布,并选用条件风险价值CVaR作为衡量整合风险的指标。通过对建立的Copula-CVaR模型进行Monte Carlo模拟,遍历搜索不同权重的模拟结果,找出银行最优风险资产组合,进而对我国12家上市商业银行整合风险水平进行评估。实证结果表明,整合风险低于单一风险之和,潜在的信用风险要高于市场风险,并且国有银行的整合风险普遍大于其他上市的股份制银行。
【作者单位】： 北京科技大学东凌经济管理学院;Viterbi
【关键词】： Copula函数 商业银行 整合风险 CVaR Monte Carlo模拟
【基金】：国家自然科学基金项目(71173012) 中国博士后科学基金项目(2013M540855)
【分类号】：F224;F830.33
【正文快照】： 弓I言随着商业银行所面临的风险种类日益增多,仅对不同风险进行单一化的管理已经不能满足银行控制整体风险的要求。大量实践表明,商业银行的整合风险并不等同于不同风险的简单加总,各类风险之间往往相互作用,且存在一定的相关性。现代化的风险管理目标要求商业银行必须在识别

【参考文献】

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本文编号：1051566