基于CPV模型改进的信用风险宏观压力测试研究
本文关键词:基于CPV模型改进的信用风险宏观压力测试研究
更多相关文章: CPV模型 宏观压力测试 多重共线性 偏最小二乘法 蒙特卡洛模拟
【摘要】:对CPV模型的残差相关性假设进行了调整,使压力情景生成模型和风险传导模型能分开处理,从而可采用偏最小二乘法对信用风险传导模型进行参数估计,避免了宏观经济因子因多重共线性不能进压力测试系统这一问题.通过似无关回归对情景生成模型参数进行估计,在信用风险传导模型含有宏观经济因子滞后项情况下,使用蒙特卡洛模拟方法进行压力情景生成.算例分析结果表明,本文提出的压力测试方法可有效地应用于银行业逆周期管理.
【作者单位】: 湖南大学金融与统计学院金融管理研究中心;
【关键词】: CPV模型 宏观压力测试 多重共线性 偏最小二乘法 蒙特卡洛模拟
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71073048) 教育部博士点基金博导类项目(20110161110023)
【分类号】:F830;F224
【正文快照】: 金融危机发生以后,国际社会普遍认为《巴塞尔协议Ⅱ》关于信用风险的内部评级法具有顺周期性[1-2],经济上行期间贷款违约概率较小,信贷扩张较快,一定程度上导致了金融危机的爆发.故危机后各国推行信用风险宏观压力测试,评估金融体系顺周期性,防范系统性风险.CPV模型中将违约事
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【共引文献】
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7 孙岩;汪,
本文编号:979672
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