銀行操作風(fēng)險(xiǎn)度量研究.pdf

1、過去幾十年，金融市場(chǎng)的頻繁動(dòng)蕩讓人觸目驚心，人們?cè)谥铝τ谘芯拷鹑谑袌?chǎng)深層次運(yùn)行機(jī)制的同時(shí)也加強(qiáng)了金融監(jiān)管的力度。金融風(fēng)險(xiǎn)度量理論、資產(chǎn)組合理論和資產(chǎn)定價(jià)理論奠定了現(xiàn)代金融理論的基石。金融市場(chǎng)的波動(dòng)日益劇烈，一些影響重大的金融事件頻頻發(fā)生，這些都對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)管理提出了挑戰(zhàn)，迫切呼喚更加合適的風(fēng)險(xiǎn)模型來處理這些情況。 大量的實(shí)證表明金融資產(chǎn)大都具有“厚尾分布”的特征，若在傳統(tǒng)的正態(tài)分布模型假設(shè)下，會(huì)低估了風(fēng)險(xiǎn)，為了更加精確地度量風(fēng)險(xiǎn)，

2、一些學(xué)者提出利用已在工程上廣泛應(yīng)用的極值理論來度量銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)。極值理論對(duì)損失的分布不需要做任何假設(shè)，僅利用實(shí)際數(shù)據(jù)來擬合分布的尾部，很適合度量銀行的超額風(fēng)險(xiǎn)。但是，銀行的運(yùn)營(yíng)過程中也存在眾多由于員工的個(gè)人粗心大意等原因引起的高頻低嚴(yán)重程度的風(fēng)險(xiǎn)事件。所以，單一地使用極值理論雖然能夠得到銀行超額損失分布，即：對(duì)“厚尾”有較好的擬合，但我們忽略了操作風(fēng)險(xiǎn)中高頻低嚴(yán)重程度的損失情況；而單一的使用操作損失服從正態(tài)分布的假定，則我們又忽略了“

3、厚尾”的特征。因此，本文的核心就是通過門檻值，將操作損失進(jìn)行過濾，在操作風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)維度上分別使用Oelta方法和EVT方法，獲得了操作風(fēng)險(xiǎn)的較好度量模型。 本文綜合整理了國(guó)內(nèi)外關(guān)于操作風(fēng)險(xiǎn)的文獻(xiàn)，總結(jié)了操作風(fēng)險(xiǎn)的定義、特點(diǎn)和分類。進(jìn)而對(duì)現(xiàn)有的操作風(fēng)險(xiǎn)度量框架進(jìn)行了總結(jié)與比較，進(jìn)而引入了合理的操作風(fēng)險(xiǎn)度量框架。該框架既包括度量的業(yè)務(wù)流程，也包括度量的方法。在建模的過程中，本文引用貝葉斯決策理論，利用因果因子模型來確定合適的風(fēng)險(xiǎn)度量

4、因子，從而獲得一個(gè)可以用于操作風(fēng)險(xiǎn)度量的優(yōu)良模型。 本文假定高頻低嚴(yán)重程度的操作損失服從正態(tài)分布，假定低頻高嚴(yán)重程度的操作損失服從廣義帕累托分布，大損失的發(fā)生頻率服從Poisson分布，通過蒙特卡羅仿真得出操作風(fēng)險(xiǎn)的超額損失分布。利用門檻值，合并操作損失和超額損失分布，最終計(jì)算出銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)的在險(xiǎn)價(jià)值。在文章的最后，筆者根據(jù)銀行的業(yè)務(wù)單元，利用前面訓(xùn)練好的Delta-EVT模型，對(duì)A銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析，從而獲得了銀行