基于极值理论的我国商业银行操作风险度量

基于极值理论的我国商业银行操作风险度量

论文摘要

从“巴林”到“法兴”,这些在经营过程中不断暴露的操作风险案件给国际银行业和监管当局再次敲响了金融风险管理的警钟——重视操作风险的“管理和监管”。而有效管理的前提就是度量,本文正是在这种背景下,通过从公开媒体收集的我国商业银行操作风险损失案件,在对国内外操作风险相关文献成果进行深入研究的基础上,将我国操作风险度量与我国商业银行实际联系起来,探讨操作风险计量和资本金配置问题,为我国商业银行操作风险度量提供参考和借鉴。本文主要思路是尝试将极值理论用于度量我国商业银行操作风险,针对极值理论应用中阈值选取的难点问题,提出了基于变点理论进行定量式极值分布阈值选取的新方法;并基于该理论度量了我国商业银行的操作风险。同时针对我国商业银行操作风险业务类型和风险事件的相依结构,提出了Copula-EVT模型计算操作风险的总VaR值。主要内容有:1、综述了操作风险基本定义、分类和操作风险管理框架以及操作风险度量的一般理论和方法。重点介绍新巴塞尔协议关于操作风险度量模型的建议,并就其推荐的基本指标法、标准法以及高级计量法的模型以及适用范围等进行了进一步介绍。2、通过对从公开媒体收集的我国操作风险损失案件进行实证分析,分别从案件发生的业务类型、时间、风险类型、产权、层级、地域、损失金额等分布特征入手分析我国商业银行操作风险的基本状况、呈现的主要特征和深层次的发生机理,并对总体操作风险损失事件进行评述。3、基于变点理论改进了在极值分布中的阈值选取方法,实现定量式阈值选取。极值理论被广泛应用于解决金融、保险等领域的厚尾分布问题,在利用极值理论解决我国商业银行操作风险损失数据呈现“厚尾”问题时,其实际应用的重点和难点就是阈值的选取。本文讨论了变点理论进行阈值选取的基本原理和方法,并利用Burr分布产生的随机样本进行模拟,证明该方法具有较好效果,并在此基础上运用S&P500和Danish火灾保险数据进行了实证分析。4、基于改进的阈值选取方法,结合从公开媒体收集的我国商业银行操作风险损失案件数据度量了我国商业银行操作风险在不同置信水平下的VaR和ES值,并据此讨论我国商业银行操作风险监管资本配置问题。利用极值理论中的POT模型对操作风险损失数据进行建模,采用变点理论进行定量的选取域值,进而利用bootstrap再抽样方法,估计POT模型参数,给出我国商业银行操作风险在不同置信水平下的VaR和ES值。建模结果表明:基于超过阈值的尾部数据进行建模的POT模型克服了经典VaR技术和ES方法可能对预期损失低估的缺点,能更好的刻画操作风险分布的尾部信息,在操作风险度量中具有较好的应用效果。5、应用Copula函数分析我国商业银行各类操作风险之间的相依结构,将操作风险度量从一维拓展到多维。采用损失分布法度量操作风险时要首先明确业务类型/事件类型组合,计算每个业务类型/事件类型的VaR值,然后对所有的业务类型/事件类型值简单加总求得操作风险的总资本要求,这就没有考虑业务类型/事件类型之间的相关性,这与实际情况是不符合的。为此本文在分析银行各类操作风险之间的相依性及其对银行整体操作风险的影响基础上,运用Copula函数建立实际操作风险的相依结构并通过计算操作风险总VaR值的Copula-EVT模型,由此计算操作风险的总VaR值,并从公开媒体报道收集的操作风险损失数据进行实证分析,结果表明基于t-Copula度量的在险值比传统简单直接相加的方法至少减少8%以上。通过极值理论对我国商业银行操作风险的度量,为商业银行管理者和金融机构监管者提供了我国商业银行操作风险的敞口数据。由于极端情况下银行的非预期损失远远超过了其通常情况下所需的资本,所以银行不大可能在事前准备足够的资本来应付这种现象。这样存在着对外部的依赖性,即由外部来承担极端情况下的损失。所以金融机构监管者很有必要加强对银行业的监管,选择客观、科学的方法准确度量我国商业银行操作风险,为我国商业银行操作风险经济资本的分配提供科学依据,以推动商业银行对风险的管理、维护我国金融体系的稳定。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 引言
  • 1.1 选题背景
  • 1.2 研究意义
  • 1.3 研究内容
  • 1.4 本文的结构安排
  • 1.5 创新点
  • 第二章 商业银行操作风险度量与管理
  • 2.1 风险与操作风险
  • 2.1.1 风险
  • 2.1.2 商业银行风险
  • 2.1.3 操作风险
  • 2.2 操作风险的管理框架
  • 2.2.1 操作风险管理的组织架构
  • 2.2.2 操作风险管理战略和政策
  • 2.2.3 操作风险管理流程
  • 2.3 操作风险度量模型
  • 2.3.1 操作风险度量的文献综述
  • 2.3.2 新巴塞尔协议建议的度量模型
  • 2.4 基于极值理论的操作风险度量综述
  • 2.4.1 极值理论的综述
  • 2.4.2 极值理论在操作风险中的应用
  • 2.5 参考文献
  • 第三章 我国商业银行操作风险分布特征分析
  • 3.1 引言
  • 3.2 样本数据的收集
  • 3.3 数据预处理
  • 3.4 统计分析
  • 第四章 极值分布的阈值选取新方法
  • 4.1 引言
  • 4.2 极值理论与阈值选取
  • 4.3 变点理论
  • 4.3.1 变点理论的定义与研究现状
  • 4.3.2 线性回归变点模型
  • 4.3.3 斜率变点
  • 4.4 随机模拟
  • 4.4.1 Burr(β,τ,λ)分布
  • 4.4.2 随机模拟
  • 4.5 应用研究
  • 4.6 小结
  • 4.7 参考文献
  • 第五章 极值理论在操作风险度量中的应用
  • 5.1 引言
  • 5.2 经典风险度量方法:VaR技术和ES技术
  • 5.3 POT模型下损益分布的估计
  • 5.4 POT模型下的VaR估计和ES估计
  • 5.5 域值的选取
  • 5.6 实证分析
  • 5.6.1 样本数据
  • 5.6.2 实现步骤
  • 5.6.3 结果分析
  • 5.7 小结
  • 5.8 参考文献
  • 第六章 基于Copula-EVT的操作风险度量
  • 6.1 引言
  • 6.2 Copula函数
  • 6.2.1 多元Copula函数的定义和相关定理
  • 6.2.2 Copula函数的一些基本性质
  • 6.3 建立损失分布模型
  • 6.4 Copula-EVT模拟
  • 6.4.1 损失分布模拟算法
  • 6.4.2 总体VaR的模拟算法
  • 6.4.3 t-copula的参数估计和模拟
  • 6.5 实证分析
  • 6.5.1 样本分析
  • 6.5.2 实现步聚
  • 6.5.3 结果分析
  • 6.6 小结
  • 6.7 参考文献
  • 第七章 结论与展望
  • 7.1 结论
  • 7.2 待研究的问题
  • 致谢
  • 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果
  • 相关论文文献

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