基于优化的GARCH-POT模型的商业银行流动性风险测度研究
发布时间：2021-01-29 01:50
我国的银行业近年来不断发展,实行了全面对外开放的政策。同时,在世界竞争加剧的热潮中,面临着各种各样的挑战。众所周知,近几年金融危机频频爆发,风险性的传播效应对于各个商业银行来说都是极具毁灭性的打击,因此商业银行在对流动性风险的测度上更应提高警惕。目前,商业银行在进行流动性风险测控方面,大多采用相对简单的静态指标法。这种方法简便易行但存在本质缺陷,在某些极端环境,如金融危机下其风险测度的有效性会受到影响;并且这种方法亦忽略了各风险影响因素之间的相关性,这可能会导致商业银行所面临实际风险被高估。基于以上对目前银行采用的流动性风险测度方法存在的问题,本文在研究商业银行流动性风险测度的过程中,将商业银行流动性风险的影响因素分为银行内部和银行外部两部分,对GARCH-POT模型进行优化,构建BEKK-GARCH-POT模型,从而克服传统测度方法的缺点,提高商业银行流动性风险测度的准确性。本文的主要内容如下:第一章,介绍了研究的背景、目的及意义,得到研究商业银行流动性风险测度的重要性;对相关理论的国外、国内学者的研究现状进行综述和评述,为本论文的研究方法、模型奠定理论基础。第二章,根据本文研究的核...
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景目的及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究的目的和意义
1.2 国内外文研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究现状述评
1.3 论文研究主要内容
1.3.1 论文研究的思路和框架
1.3.2 论文研究内容
1.4 论文研究方法
1.5 论文创新之处
第2章 商业银行流动性风险测度的理论分析
2.1 流动性及商业银行流动性风险概念的界定
2.1.1 流动性概念的界定
2.1.2 商业银行流动性风险概念的界定
2.1.3 商业银行流动性风险与其他风险的关系
2.2 商业银行流动性风险的影响因素分析
2.2.1 银行内部的影响因素分析
2.2.2 银行外部的影响因素分析
2.3 商业银行流动性风险测度指标体系的构建
2.3.1 巴塞尔协议对流动性风险测度的要求
2.3.2 本文构建的商业银行流动性风险测度指标体系
2.4 指标测度方法的选取
2.4.1 VaR的测度方法
2.4.2 高阶ES的测度方法
2.5 本章小结
第3章 商业银行流动性风险测度模型的构建
3.1 现有的商业银行流动性风险测度模型特征分析及选取
3.1.1 GARCH类模型及特征分析
3.1.2 极值理论模型及特征分析
3.1.3 压力测试模型及特征分析
3.1.4 Copula函数模型及特征分析
3.1.5 本文选取的流动性风险指标测度模型
3.2 优化后的指标估计模型
3.2.1 GARCH类模型中的BEKK-GARCH模型
3.2.2 极值理论中的POT模型
3.3 BEKK-GARCH-POT模型的构建
3.3.1 二元BEKK-GARCH模型的设定
3.3.2 BEKK-GARCH模型的参数估计
3.3.3 POT模型处理条件协方差矩阵的尾部
3.3.4 VaR和高阶ES的估计
3.4 本章小结
第4章 我国商业银行流动性风险测度的实证分析
4.1 数据来源及基本统计量分析
4.1.1 数据来源
4.1.2 基本统计量分析
4.1.3 数据的基本统计特征分析
4.2 估计BEKK-GARCH模型参数
4.3 POT模型确定阈值
4.4 计算VaR和高阶ES
4.5 VaR、高阶ES的检验
4.6 实证结果分析
4.7 本章小结
第5章 我国商业银行流动性风险测度的对策建议
5.1 建立商业银行流动性风险测度体系
5.1.1 建立商业银行的流动性风险测度指标体系
5.1.2 完善已有的商业银行流动性风险测度数据库
5.1.3 应用适合的商业银行流动性风险测度模型
5.2 加强商业银行流动性风险测度的监管
5.2.1 提高商业银行流动性风险测度的意识
5.2.2 进一步完善商业银行流动性风险测度的监管体系
5.3 完善商业银行流动性风险测度的法律法规
5.3.1 提高商业银行流动性风险测度指标标准
5.3.2 完善商业银行流动性风险测度保障机制
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于结构转换非参数GARCH模型的VaR估计[J]. 杨继平,袁璐,张春会. 管理科学学报. 2014(02)
[2]银行流动性风险评级与风险测度——基于随机流动比率模型的分析[J]. 沈沛龙,王晓婷. 金融论坛. 2013(08)
[3]基于Copula函数和极值理论的金融传染度量——测度美国次贷危机对重要经济体的传染效应[J]. 郭立甫,高铁梅,姚坚. 21世纪数量经济学. 2013(00)
[4]基于非参数GARCH模型的汇率波动性预测[J]. 赵树然,任培民,赵昕. 统计与决策. 2012(06)
[5]典型事实、极值理论与金融市场动态风险测度研究[J]. 林宇. 投资研究. 2012(01)
[6]商业银行流动性风险管理方法的改进研究——基于模糊定性约束下的动态规划补偿模型应用[J]. 李研妮,冉茂盛. 中国管理科学. 2011(03)
[7]当前国际上商业银行流动性风险的变化与监管趋势[J]. 王飞. 南方金融. 2011(01)
[8]多元GARCH模型结构特征、参数估计与假设检验研究综述[J]. 刘志东. 数量经济技术经济研究. 2010(09)
[9]基于多元GARCH与极值理论的资产组合风险测度研究[J]. 林宇,谭斌,魏宇. 管理学报. 2010(04)
[10]ES自回归方法在商业银行流动性风险衡量中的应用[J]. 季敩民,金百锁,缪柏其. 中国科学技术大学学报. 2009(03)
博士论文
[1]商业银行流动性风险管理研究[D]. 刘昕.辽宁大学 2010
[2]商业银行流动性风险衡量及相关问题研究[D]. 季敩民.中国科学技术大学 2008
[3]基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用[D]. 余为丽.华中科技大学 2006
硕士论文
[1]基于多元GARCH模型的流动性溢出效应研究[D]. 闫永慧.浙江工商大学 2012
[2]商业银行流动性风险测量与分析[D]. 余永华.西南财经大学 2012
[3]压力测试在我国商业银行流动性风险管理中的应用研究[D]. 吉丽星.山西财经大学 2012
[4]后金融危机时代我国商业银行流动性风险管理研究[D]. 刘恩斯.东北财经大学 2011
[5]中国股市换手率与流动性风险的关系研究[D]. 朱琳.山东大学 2011
[6]我国商业银行流动性风险的衡量及其影响因素研究[D]. 黄瓅莹.湖南大学 2011
[7]我国商业银行流动性管理研究[D]. 王琼.首都经济贸易大学 2011
[8]我国商业银行流动性风险度量与管理研究[D]. 刘献中.华东理工大学 2011
[9]基于Copula函数与ES高阶的商业银行流动性风险测度[D]. 任红颖.中南大学 2010
[10]基于GARCH模型的A+H银行股风险分析[D]. 霍明云.中国海洋大学 2010
本文编号：3006064
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景目的及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究的目的和意义
1.2 国内外文研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.2.3 国内外研究现状述评
1.3 论文研究主要内容
1.3.1 论文研究的思路和框架
1.3.2 论文研究内容
1.4 论文研究方法
1.5 论文创新之处
第2章 商业银行流动性风险测度的理论分析
2.1 流动性及商业银行流动性风险概念的界定
2.1.1 流动性概念的界定
2.1.2 商业银行流动性风险概念的界定
2.1.3 商业银行流动性风险与其他风险的关系
2.2 商业银行流动性风险的影响因素分析
2.2.1 银行内部的影响因素分析
2.2.2 银行外部的影响因素分析
2.3 商业银行流动性风险测度指标体系的构建
2.3.1 巴塞尔协议对流动性风险测度的要求
2.3.2 本文构建的商业银行流动性风险测度指标体系
2.4 指标测度方法的选取
2.4.1 VaR的测度方法
2.4.2 高阶ES的测度方法
2.5 本章小结
第3章 商业银行流动性风险测度模型的构建
3.1 现有的商业银行流动性风险测度模型特征分析及选取
3.1.1 GARCH类模型及特征分析
3.1.2 极值理论模型及特征分析
3.1.3 压力测试模型及特征分析
3.1.4 Copula函数模型及特征分析
3.1.5 本文选取的流动性风险指标测度模型
3.2 优化后的指标估计模型
3.2.1 GARCH类模型中的BEKK-GARCH模型
3.2.2 极值理论中的POT模型
3.3 BEKK-GARCH-POT模型的构建
3.3.1 二元BEKK-GARCH模型的设定
3.3.2 BEKK-GARCH模型的参数估计
3.3.3 POT模型处理条件协方差矩阵的尾部
3.3.4 VaR和高阶ES的估计
3.4 本章小结
第4章 我国商业银行流动性风险测度的实证分析
4.1 数据来源及基本统计量分析
4.1.1 数据来源
4.1.2 基本统计量分析
4.1.3 数据的基本统计特征分析
4.2 估计BEKK-GARCH模型参数
4.3 POT模型确定阈值
4.4 计算VaR和高阶ES
4.5 VaR、高阶ES的检验
4.6 实证结果分析
4.7 本章小结
第5章 我国商业银行流动性风险测度的对策建议
5.1 建立商业银行流动性风险测度体系
5.1.1 建立商业银行的流动性风险测度指标体系
5.1.2 完善已有的商业银行流动性风险测度数据库
5.1.3 应用适合的商业银行流动性风险测度模型
5.2 加强商业银行流动性风险测度的监管
5.2.1 提高商业银行流动性风险测度的意识
5.2.2 进一步完善商业银行流动性风险测度的监管体系
5.3 完善商业银行流动性风险测度的法律法规
5.3.1 提高商业银行流动性风险测度指标标准
5.3.2 完善商业银行流动性风险测度保障机制
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于结构转换非参数GARCH模型的VaR估计[J]. 杨继平,袁璐,张春会. 管理科学学报. 2014(02)
[2]银行流动性风险评级与风险测度——基于随机流动比率模型的分析[J]. 沈沛龙,王晓婷. 金融论坛. 2013(08)
[3]基于Copula函数和极值理论的金融传染度量——测度美国次贷危机对重要经济体的传染效应[J]. 郭立甫,高铁梅,姚坚. 21世纪数量经济学. 2013(00)
[4]基于非参数GARCH模型的汇率波动性预测[J]. 赵树然,任培民,赵昕. 统计与决策. 2012(06)
[5]典型事实、极值理论与金融市场动态风险测度研究[J]. 林宇. 投资研究. 2012(01)
[6]商业银行流动性风险管理方法的改进研究——基于模糊定性约束下的动态规划补偿模型应用[J]. 李研妮,冉茂盛. 中国管理科学. 2011(03)
[7]当前国际上商业银行流动性风险的变化与监管趋势[J]. 王飞. 南方金融. 2011(01)
[8]多元GARCH模型结构特征、参数估计与假设检验研究综述[J]. 刘志东. 数量经济技术经济研究. 2010(09)
[9]基于多元GARCH与极值理论的资产组合风险测度研究[J]. 林宇,谭斌,魏宇. 管理学报. 2010(04)
[10]ES自回归方法在商业银行流动性风险衡量中的应用[J]. 季敩民,金百锁,缪柏其. 中国科学技术大学学报. 2009(03)
博士论文
[1]商业银行流动性风险管理研究[D]. 刘昕.辽宁大学 2010
[2]商业银行流动性风险衡量及相关问题研究[D]. 季敩民.中国科学技术大学 2008
[3]基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用[D]. 余为丽.华中科技大学 2006
硕士论文
[1]基于多元GARCH模型的流动性溢出效应研究[D]. 闫永慧.浙江工商大学 2012
[2]商业银行流动性风险测量与分析[D]. 余永华.西南财经大学 2012
[3]压力测试在我国商业银行流动性风险管理中的应用研究[D]. 吉丽星.山西财经大学 2012
[4]后金融危机时代我国商业银行流动性风险管理研究[D]. 刘恩斯.东北财经大学 2011
[5]中国股市换手率与流动性风险的关系研究[D]. 朱琳.山东大学 2011
[6]我国商业银行流动性风险的衡量及其影响因素研究[D]. 黄瓅莹.湖南大学 2011
[7]我国商业银行流动性管理研究[D]. 王琼.首都经济贸易大学 2011
[8]我国商业银行流动性风险度量与管理研究[D]. 刘献中.华东理工大学 2011
[9]基于Copula函数与ES高阶的商业银行流动性风险测度[D]. 任红颖.中南大学 2010
[10]基于GARCH模型的A+H银行股风险分析[D]. 霍明云.中国海洋大学 2010
本文编号：3006064
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jingjiguanlilunwen/3006064.html
