基于CVaR的CreditMetrics模型及其在商业银行信用风险管理中的应用

发布时间：2021-08-04 06:31

　　鉴于美国次贷危机的影响及经验,对投资银行及金融衍生产品市场监管的不到位,使得世界各国商业银行的风险管理成为商业银行经营管理者最需要关注的问题。而在所有的风险当中,信用风险占了银行总体风险暴露的60%,继而成为商业银行当前所面临的最大风险。在这样的金融环境下,如何有效地防范风险特别是信用风险是我国银行业面临的重大课题,而在信用风险的防范和管理中,信用风险的度量是最基础也是最首要的工作。本文从商业银行信用风险的概念,涵义及特征出发从风险度量这一角度着手,对商业银行的信用风险度量方法—VaR及其改进方法CVaR的来源、概念、参数、特点相关阐述并且,在此基础上介绍了几种信用风险度量模型。接下来通过对CreditMetrics模型的适当修正引进以CVaR值为代表的CreditMetrics信用风险度量模型。CreditMetrics模型是J.P摩根银行1997年提出的一种基于VaR的信用风险测量模型。本文主体部分结合我国商业银行的实际情况用基于CVaR的CreditMetrics模型对我国某银行的一笔组合贷款进行了实证分析。对CreditMetrics模型的输入参数进行了相应的修正在得出VaR结... 

【文章来源】：长沙理工大学湖南省

【文章页数】：53 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

信用风险的概率分布特征

9）中xF 是 X 的累积分布函数故：1( )xVaR F α = 19）代入公式（3. 20）可得：1( ) ( | ) ( 1VaRCVaR X E X X VaR xf xα αα+∞= ≥ = ∫ ）中 f ( x )为随机变量 X 的概率密度函数。为了( X α)+ =max(X-α ，0)，则：{ [ ] }1( ) inf :1CVaR X E X iαα α αα+= + ∈ 被称作平均超额损失 (Mean Excess Loss) 或平部 VaR。从数学意义上讲，CVaR 是指大于 V了损失超过 VaR 值时投资组合可能遭受的潜能体现潜在的风险价值。图 3.1 清晰地表明了

行严密监控等手段，来降低风险，优化资产组合。而高风险念仍然是受投资者所青睐的，案例银行在追求高回报的同时，整到可接受的范围内，使 CVaR 损失不超出自己的风险承担界案例银行贷款组合的最优化结果。 4.1 为 VaR 和 CVaR 在到期日前的 60 天内的走势图，如下


本文编号：3321195