极值理论在操作风险模型中的应用

论文摘要

近年来,金融机构,特别是银行业操作风险事件的频频发生,商业银行操作风险管理引起了银行业界、监管当局以及学术界的重点关注。与有着较为成熟的信用风险和市场风险管理的理论和技术相比,操作风险管理的研究还处于初级阶段。2004年6月《巴塞尔新资本协议》的发布,它把操作风险纳入了最低资本充足要求的管理框架内,体现了国际银行业监管的最新理念和风险管理的最新成果。对于中国银行业而言,如何提高我国银行业的操作风险管理水平已经成为日渐重要的议题。2007年5月中国银监会印发了《商业银行操作风险管理指引》,推动我国银行业在加强操作风险管理方面向前迈进了一步。极值理论是次序统计学的一门分支,传统上被用来预测海啸、地震、洪水等自然灾害,近年来已被广泛地应用于金融风险的管理中。它注重分布的尾部,比较有效地解决了在缺少样本的客观条件下如何预测和防范金融风险的问题,因此,越来越多的人认识到极值理论在极端事件风险管理中的巨大潜力,所以也可以应用于操作风险度量的模型中。基于以上考虑,首先,论文分析了国内外操作风险管理的现状,进而提出了加强操作风险度量的必要性,总结了操作风险的度量模型,分析了各种模型优缺点；其次,详细的阐述了极值分布的基本理论,并利用阈顶点模型(POT)对操作风险进行了数学建模,在此过程中,给出了厚尾判断、参数估计、阈值的选取以及模型的检验方法等；最后,给出了我国商业银行选择操作风险度量模型的建议。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 文献综述
• 1.2.1 操作风险管理综述
• 1.2.3 操作风险度量模型综述
• 1.2.4 极值理论综述
• 1.3 研究思路、内容和创新点
• 1.3.1 研究思路
• 1.3.2 研究内容
• 1.3.3 本论文创新点
• 第二章 操作风险管理模型比较分析
• 2.1 操作风险量化方法体系
• 2.2 主流模型的评述
• 2.2.1 由上至下模型（Top-down Models）
• 2.2.2 由下至上模型（Bottom-top Models）
• 2.3 本章小结
• 第三章 极值分布理论的简要介绍
• 3.1 极值理论基本模型
• 3.1.1 模型的形式
• 3.1.2 极值型定理
• 3.2 广义极值分布（GEV）
• 3.3 GEV分布的统计推断
• 3.3.1 极大似然估计法（MLE）
• 3.3.2 概率加权矩估计法（PWM）
• 3.4 GEV分布极值指数的几种估计
• 3.4.1 预备知识
• 3.4.2 极值指数γ的几种估计
• 3.4.3 最优阈值的选取方法
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于POT理论的操作风险数学建模
• 4.1 POT模型的理论基础
• 4.2 模型的参数估计和检验
• 4.2.1 厚尾分布的判别
• 4.2.2 阈值u、参数ξ和σ的估计
• q和ES_q的估计及其置信区间'>4.2.3 操作风险VaR_q和ES_q的估计及其置信区间
• 4.2.4 模型的检验
• 4.3 建模步骤及流程图
• 4.3.1 模型算法步骤
• 4.3.2 模型流程图
• 4.4 模型的评价
• 4.5 我国商业银行操作风险度量模型选择的建议
• 4.5.1 灵活选择度量模型
• 4.5.2 建立操作风险损失数据库
• 4.5.3 强化风险管理文化建设
• 4.6 本章小结
• 第五章 结论与展望
• 5.1 本文研究结论
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢