發(fā)布時(shí)間：2020-05-02 21:21

【摘要】：21世紀(jì)以來,隨著金融創(chuàng)新的深入,商業(yè)銀行及其他金融機(jī)構(gòu)越來越重視金融風(fēng)險(xiǎn)管理。風(fēng)險(xiǎn)管理體系不完善使得商業(yè)銀行的經(jīng)營管理面臨巨大的風(fēng)險(xiǎn),部分商業(yè)銀行甚至因此而倒閉。為了維護(hù)金融系統(tǒng)的安全,防止銀行業(yè)危機(jī)的發(fā)生,巴塞爾銀行監(jiān)督管理委員會在巴塞爾資本協(xié)議Ⅱ中強(qiáng)調(diào)商業(yè)銀行對市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)的管理,提倡基于VaR對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行統(tǒng)一度量,也更加關(guān)注三種風(fēng)險(xiǎn)間的聯(lián)系。因此,商業(yè)銀行應(yīng)基于整合風(fēng)險(xiǎn)管理框架來有效地進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)管理。 目前,我國商業(yè)銀行尚無完善的整合風(fēng)險(xiǎn)管理體系,一旦爆發(fā)金融危機(jī)將使其承擔(dān)巨大損失。不完善的整合風(fēng)險(xiǎn)管理體系可能造成度量結(jié)果失真,導(dǎo)致商業(yè)銀行為應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)而預(yù)留的資本金與現(xiàn)實(shí)狀況不匹配：過多的資本金將使銀行效益下降；而過少的資本金則不足以抵御風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行作為重要的金融機(jī)構(gòu),運(yùn)營狀況對整個(gè)金融市場必將會造成巨大影響。隨著我國金融發(fā)展的深入,銀行業(yè)面臨風(fēng)險(xiǎn)多樣化、復(fù)雜化問題的日益突現(xiàn),建立完善的商業(yè)銀行整合風(fēng)險(xiǎn)管理體系已經(jīng)成為必然的趨勢。 整合風(fēng)險(xiǎn)管理體系的核心是整合風(fēng)險(xiǎn)的度量,合理的風(fēng)險(xiǎn)度量方法能夠準(zhǔn)確刻畫商業(yè)銀行所面臨的整合風(fēng)險(xiǎn),從而有助于商業(yè)銀行實(shí)施有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略以達(dá)到資源最優(yōu)化目的。國內(nèi)已有學(xué)者著手對我國金融行業(yè)整合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究,但是由于數(shù)據(jù)收集存在困難,研究的局限性較大,也缺乏廣泛適應(yīng)性。本文借鑒國外的研究方法,并結(jié)合我國國情,將Copula函數(shù)與VaR方法結(jié)合起來,對我國商業(yè)銀行面臨的市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)以及操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合度量。研究旨在為我國商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)整合風(fēng)險(xiǎn)管理提供可行的操作方案,為我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理提供政策建議。 論文共分為六章,第一章是引言,第二至五章是論文的主體部分,第六章對全文進(jìn)行總結(jié)。 引言部分首先對商業(yè)銀行整合風(fēng)險(xiǎn)管理的背景進(jìn)行闡述,指出對我國商業(yè)銀行整合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量研究的重要意義,并對研究方法及主要內(nèi)容進(jìn)行說明,最后指出文章的創(chuàng)新點(diǎn)及不足之處。 第二章對商業(yè)銀行整合風(fēng)險(xiǎn)度量的國內(nèi)外研究進(jìn)行了回顧,對風(fēng)險(xiǎn)度量與VaR方法進(jìn)行了說明,以及整合風(fēng)險(xiǎn)度量的研究方法。具體包括基于資產(chǎn)組合理論的整合風(fēng)險(xiǎn)度量方法與基于Copula函數(shù)的整合風(fēng)險(xiǎn)度量方法。 第三章重點(diǎn)分析了基于Copula函數(shù)的整合風(fēng)險(xiǎn)度量方法,包括Copula函數(shù)方法相較于傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性以及影響因素。影響因素主要包括風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)部相關(guān)度對整合風(fēng)險(xiǎn)度量的影響；使用不同的Copula函數(shù)(如正態(tài)-Copula函數(shù)和t-Copula函數(shù))對整合風(fēng)險(xiǎn)度量的影響以及使用不同理論基礎(chǔ)的度量方法(如Add-VaR和H-VaR)對整合風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果的影響。分析表明,基于Copula方法的風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果普遍小于基于資產(chǎn)組合理論的度量結(jié)果,說明使用Copula函數(shù)能夠有效節(jié)約商業(yè)銀行留存資本金數(shù)量,提高商業(yè)銀行資金利用率,進(jìn)而使商業(yè)銀行運(yùn)營效率得到提高。另外,商業(yè)銀行整體風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)部相關(guān)度作為度量模型中的重要變量,其影響不可小覷——相關(guān)度不同,整合結(jié)果也必不相同。正確安排和處理市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)以及操作風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系能夠?yàn)樯虡I(yè)銀行有效節(jié)約更多的資本金,提高商業(yè)銀行整合風(fēng)險(xiǎn)管理的效率。 第四章對使用的主要模型及數(shù)據(jù)進(jìn)行介紹,分別從市場風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)邊際分布刻畫、操作風(fēng)險(xiǎn)邊際分布刻畫以及基于Copula函數(shù)的整合風(fēng)險(xiǎn)分布刻畫三個(gè)方面入手,對模型進(jìn)行介紹。具體包括刻畫風(fēng)險(xiǎn)因子動態(tài)特征的非對稱多維GARCH模型——BEKK模型以及刻畫風(fēng)險(xiǎn)因子敏感性特征的線性因子模型等。 第五章對我國商業(yè)銀行整合風(fēng)險(xiǎn)度量進(jìn)行分析,首先對我國商業(yè)銀行面臨的市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)以及操作風(fēng)險(xiǎn)的分布函數(shù)分別進(jìn)行刻畫,再通過Copula方法將三種風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合與分析。 首先,使用線性因子模型與非對稱多維GARCH模型——BEKK模型,分別刻畫市場風(fēng)險(xiǎn)因子及信用風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感性特征與動態(tài)特征。我們選用股票市場收益率、人民幣對美元匯率以及國債到期收益率的每日數(shù)據(jù),以及上市銀行的營業(yè)類數(shù)據(jù)研究市場風(fēng)險(xiǎn)；選用國債指數(shù)、金融債指數(shù)和企業(yè)債指數(shù)的每日數(shù)據(jù),以及上市銀行利率收益數(shù)據(jù)研究信用風(fēng)險(xiǎn)。 其次,使用De Fountnouvelle等(2003)的研究方法對操作風(fēng)險(xiǎn)的分布特征進(jìn)行刻畫。具體利用閾值理論(Peak-over-Threshold)對操作損失進(jìn)行模擬以描述操作風(fēng)險(xiǎn)的邊際分布。 最后,使用二元正態(tài)Copula函數(shù)對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合。首先將市場風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合,再將結(jié)果與操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合,從而獲得三種風(fēng)險(xiǎn)的整合分布函數(shù)。具體方法使用EVIEWS6.0和MATLAB2009實(shí)現(xiàn)。 第六章對全文進(jìn)行總結(jié)。在實(shí)證分析的基礎(chǔ)上,對我國商業(yè)銀行整合風(fēng)險(xiǎn)管理體系提出一些政策建議,如加強(qiáng)信息披露,建立完善的銀行業(yè)金融數(shù)據(jù)庫；建立規(guī)范化的風(fēng)險(xiǎn)度量機(jī)制；積極控制銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)及其內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)度等。最后提出后續(xù)研究建議：在描述信用風(fēng)險(xiǎn)的邊際分布特征時(shí),我們分別使用了國債指數(shù)與金融債指數(shù)和企業(yè)債指數(shù)之差作為金融債價(jià)差因子和企業(yè)債價(jià)差因子,精確度不高,若能具體匹配的債券數(shù)據(jù)收益作為價(jià)差因子,則能夠更加精確地刻畫信用風(fēng)險(xiǎn)邊際分布。在對操作風(fēng)險(xiǎn)的研究上,研究基于閾值理論(Peak-over-Threshold),使用De Fountnouvelle等(2003)的研究方法對操作風(fēng)險(xiǎn)的分布進(jìn)行刻畫,若能精確收集我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù),基于我國銀行業(yè)特征進(jìn)行建模分析,將使結(jié)果更符合我國銀行業(yè)現(xiàn)實(shí)狀況。本文使用二元Copula函數(shù)對三大風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合,具體方法是先對市場風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)整合,再用整合結(jié)果與操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合,這種方法可能會加大誤差,如果能夠使用多元Copula函數(shù)進(jìn)行研究,將提升結(jié)果的精度。由于我國商業(yè)銀行的會計(jì)數(shù)據(jù)難以獲得,我們只選取了上市銀行中公布數(shù)據(jù)時(shí)間較長的商業(yè)銀行進(jìn)行研究,未來的工作可以將更多商業(yè)銀行納入研究范圍,以發(fā)現(xiàn)更多有價(jià)值的問題。 總體而言,文章的創(chuàng)新之處在于： 首先,從Copula函數(shù)的數(shù)學(xué)特征出發(fā),從本質(zhì)上詳細(xì)分析了基于Copula函數(shù)的整合風(fēng)險(xiǎn)度量方法及影響因素。使用Copula函數(shù)研究風(fēng)險(xiǎn)整合問題時(shí)不需要對分布函數(shù)的形式等設(shè)置限制性假設(shè),從而使研究結(jié)論具現(xiàn)實(shí)意義。另外,通過Copula函數(shù)的相關(guān)表達(dá)式可以看到,影響整合分布函數(shù)的因素包括：邊際分布函數(shù)、相關(guān)系數(shù)以及Copula函數(shù)的具體選擇。 其次,使用我國證券市場上具有普遍性的金融數(shù)據(jù)對市場風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行刻畫,該方法對其他金融機(jī)構(gòu),如保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)也是具有參考價(jià)值的。一方面,使用數(shù)據(jù)來自股票市場、債券市場、外匯市場以及相關(guān)銀行官方網(wǎng)站。這些數(shù)據(jù)比較容易收集,并且具有普遍適用性。另一方面,保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)等金融行業(yè)所承受的風(fēng)險(xiǎn)也大多來自這幾大金融市場。因此,這里所使用的研究方法對其他金融機(jī)構(gòu)是具有借鑒意義的。 最后,使用Copula方法對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合,為度量結(jié)果的精確性提供了保證�；仡櫄v史文獻(xiàn),有部分文獻(xiàn)在研究邊際風(fēng)險(xiǎn)時(shí)使用Copula函數(shù),但是研究整合風(fēng)險(xiǎn)仍然沿用傳統(tǒng)資產(chǎn)組合理論。這種做法仍然會影響結(jié)論的準(zhǔn)確性。因此,我們嘗試在關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)整合的幾個(gè)部分均使用Copula函數(shù),以達(dá)到提升精確性的作用。 上述方法基于金融市場數(shù)據(jù)利用Copula函數(shù)對商業(yè)銀行整合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究,期望在未來研究中提高對信用風(fēng)險(xiǎn)及操作風(fēng)險(xiǎn)分布刻畫精度以及使用多元Copula函數(shù)對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合。
【圖文】：

以前一章提到的 Markowitz(1959)資產(chǎn)組合均值一方差理論為基礎(chǔ)，學(xué)者們通過對模型提出一定的假設(shè)將模型不斷簡化，獲得多種資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)度量方法。這些方法在文獻(xiàn)綜述中己有具體記載，其特征見圖3.1。可以說，資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)度量VaR的演變主要是關(guān)于其分布函數(shù)和資產(chǎn)內(nèi)部相關(guān)性假設(shè)的變化過程。注意到，這一系列的方法均假設(shè)組合的分布函數(shù)與各資產(chǎn)的分布函數(shù)分位數(shù)相同。這是不具有實(shí)際意義的。眾所周知，市場風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)的分布存在巨大的差別，市場風(fēng)險(xiǎn)的分布函數(shù)趨于對稱，而操作風(fēng)險(xiǎn)的分布函數(shù)則是具有偏斜的。若一個(gè)資產(chǎn)組合中同時(shí)包含以承擔(dān)市場風(fēng)險(xiǎn)為主的資產(chǎn)和以操作風(fēng)險(xiǎn)為主的資產(chǎn)，使用相同的分布函數(shù)對其進(jìn)行研究必然會造成巨大的偏差，嚴(yán)重影響風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)施。作為改進(jìn)措施，目前可以通過歷史模擬法、 MonteCarfo模擬法等方法來度量風(fēng)險(xiǎn)，通過大量次數(shù)的模擬，可以較為準(zhǔn)確地刻畫出風(fēng)險(xiǎn)的特征

一OD15250圖5弓 007501000125015001750商業(yè)銀行面對市場風(fēng)險(xiǎn)收益率圖像‘事實(shí)1，金融債和企業(yè)債都有許多具體的細(xì)分，這兩大類債券中都包括了風(fēng)險(xiǎn)低的部分和風(fēng)險(xiǎn)高的部分。但是總體來看，金融債的風(fēng)險(xiǎn)暴露是低于企業(yè)債的，而金融公司的破產(chǎn)也是少十企業(yè)。
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：F832.33;F224

【參考文獻(xiàn)】

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1 韋艷華,張世英;金融市場的相關(guān)性分析——Copula-GARCH模型及其應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程;2004年04期

2 陳守東;胡錚洋;孔繁利;;Copula函數(shù)度量風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的Monte Carlo模擬[J];吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報(bào);2006年02期

3 馮宗憲;郭建偉;孫克;;企業(yè)債的信用價(jià)差及其動態(tài)過程研究[J];金融研究;2009年03期

4 胡利琴;李\~;梁猛;;基于組合理論的中國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)整合和資本配置研究[J];金融研究;2009年03期

5 白保中;宋逢明;朱世武;;Copula函數(shù)度量我國商業(yè)銀行資產(chǎn)組合信用風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J];金融研究;2009年04期

6 黃大海;;商業(yè)銀行全面風(fēng)險(xiǎn)管理的模式與選擇[J];上海金融;2007年07期

7 吳慶曉;劉海龍;;商業(yè)銀行集成風(fēng)險(xiǎn)管理研究[J];上海金融;2008年01期

8 李平;馬婷婷;;基于Copula的我國商業(yè)銀行整體風(fēng)險(xiǎn)度量[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2009年22期

9 張堯庭;連接函數(shù)(copula)技術(shù)與金融風(fēng)險(xiǎn)分析[J];統(tǒng)計(jì)研究;2002年04期

10 陳輝;陳建成;;我國保險(xiǎn)投資組合的模擬和金融風(fēng)險(xiǎn)測量研究[J];統(tǒng)計(jì)研究;2008年11期

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1 趙麗琴;基于Copula函數(shù)的金融風(fēng)險(xiǎn)度量研究[D];廈門大學(xué);2009年

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1 陳俐錦;我國商業(yè)銀行全面風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D];四川大學(xué);2006年

2 余喜洋;多元GARCH模型及其在VaR計(jì)算中應(yīng)用[D];上海財(cái)經(jīng)大學(xué);2006年

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本文編號：2647495