基于非对称GARCH与极值理论的商业银行信用风险度量模型

发布时间：2018-03-13 20:15

  本文选题：信用风险　切入点：极值理论　出处：《北京理工大学学报》2012年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出一种基于ARMA-TGARCH-EVT模型并适用于商业银行内部信用风险评估的新方法.首先通过广义矩法估计ARMA-TGARCH模型,获得近似独立同分布的残差序列zt;然后选用极值理论的越槛高峰模型(POT)对残差序列进行拟合分析,得到风险价值和期望损失的估计值,并采用Bootstrap方法给出95%置信水平下的置信区间;最后利用某商业银行2000-02-19～2010-12-15的日信贷资产对数收益率进行仿真,得到控制信用风险价值V和期望损失E值及置信区间,并与未经调整的预测值进行比较.研究结果表明,该方法在一定程度上克服了单纯进行极值分析时,由于序列的非独立同分布不能满足极值理论假设所造成的估计误差,改进了采用似然比率法估计置信区间时,由于极值事件的小样本所造成的偏差.
[Abstract]:A new method based on ARMA-TGARCH-EVT model and suitable for internal credit risk assessment of commercial banks is proposed. Firstly, the ARMA-TGARCH model is estimated by generalized moment method. The approximate independent same distribution residuals are obtained, and then the residual series is fitted and analyzed by using the threshold peak model (POT) of extreme value theory, and the estimated values of risk value and expected loss are obtained. The confidence interval of 95% confidence level is given by Bootstrap method, and the logarithmic return rate of daily credit assets of a commercial bank 2000-02-19 / 2010-12-15 is simulated to obtain the control credit risk value V and expected loss E value and confidence interval. The results show that the method overcomes the estimation error caused by the assumption of extreme value theory because the independent distribution of the sequence can not satisfy the extreme value hypothesis. The deviation caused by the small sample of extreme event in the estimation of confidence interval using likelihood ratio method is improved.
【作者单位】： 北京理工大学管理与经济学院;山东财经大学国际经贸学院;山东电力集团济南供电公司;
【基金】：山东省自然科学基金重点项目(ZR2009HZ002)
【分类号】：F830.5;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1607972