基于Copula函數(shù)的整合風(fēng)險(xiǎn)度量研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)金融全球化的快速推進(jìn)，金融市場的風(fēng)險(xiǎn)日趨復(fù)雜化，已從原來的僅僅考慮單一風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)向綜合考慮多元化風(fēng)險(xiǎn)，因此對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合度量已成為必然?，F(xiàn)在，整合風(fēng)險(xiǎn)管理模式已引起了業(yè)界和學(xué)界的高度重視，整合風(fēng)險(xiǎn)管理模式的核心是對市場風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)等不同類別風(fēng)險(xiǎn)的整合管理。
　　目前金融機(jī)構(gòu)面臨的風(fēng)險(xiǎn)主要包括信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)，各風(fēng)險(xiǎn)之間存在相關(guān)性，并且具有非線性和尾部相關(guān)性等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的在正態(tài)分布假設(shè)下的Pearson相

2、關(guān)系數(shù)分析方法已不再適用，而Copula函數(shù)不受邊際分布選擇的限制，更好的描述風(fēng)險(xiǎn)間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。所以，本文系統(tǒng)全面地研究了Copula在金融整合風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用。
　　理論部分，首先概括了Copula相關(guān)理論知識(shí)，然后對常用Copula的相關(guān)性進(jìn)行深入的分析，并探討了如何對Copula模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)與模型選擇，最后詳細(xì)總結(jié)了風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)及其測量方法。
　　實(shí)證部分，鑒于度量整合風(fēng)險(xiǎn)必須在充分考慮各風(fēng)險(xiǎn)間相關(guān)性的基礎(chǔ)上進(jìn)行，

3、本文分別從風(fēng)險(xiǎn)間的相關(guān)性和整合度量風(fēng)險(xiǎn)值這兩個(gè)方面對整合風(fēng)險(xiǎn)度量進(jìn)行實(shí)證研究。第一個(gè)實(shí)證，是分析信用利差與市場風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性，利用基于相關(guān)系數(shù)的Copula參數(shù)估計(jì)法研究相關(guān)結(jié)構(gòu)，實(shí)證結(jié)果表明:兩者存在一定的正相關(guān)，相關(guān)結(jié)構(gòu)可以較好地用FrankCopula函數(shù)來刻畫。在第二個(gè)實(shí)證中，我們以12家中國上市商業(yè)銀行為研究對象，首先確定各風(fēng)險(xiǎn)收益率的分布，然后利用Copula構(gòu)建相依結(jié)構(gòu)，并選擇最優(yōu)模型，最后用蒙特卡羅模擬算法和重要性抽樣算法計(jì)