共 20 条
基于Copula函数的商业银行整合风险研究
被引：12
作者：
刘祥东
[1
]
刘澄
[1
]
王洋洋
[2
]
陆嘉骏
[3
]
机构：
[1] 北京科技大学东凌经济管理学院
[2] Viterbi School of Engineering University of Southern California
[3] 不详
来源：
基金：
中国博士后科学基金;
关键词：
Copula函数;
商业银行;
整合风险;
CVaR;
Monte Carlo模拟;
D O I：
10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2013.10.004
中图分类号：
F224 [经济数学方法];
F830.33 [商业银行];
学科分类号：
0701 ;
070104 ;
摘要：
整合风险的量化管理已成为现代商业银行风险管理的发展趋势。本文选择信用风险和市场风险作为整合风险的影响因素,针对小样本且不满足正态分布的情况,采用核密度估计来对各自边缘分布进行拟合。根据平方欧式距离选取出最优Copula函数,使用半参数法将不同边缘分布连接成二元联合分布,并选用条件风险价值CVaR作为衡量整合风险的指标。通过对建立的Copula-CVaR模型进行Monte Carlo模拟,遍历搜索不同权重的模拟结果,找出银行最优风险资产组合,进而对我国12家上市商业银行整合风险水平进行评估。实证结果表明,整合风险低于单一风险之和,潜在的信用风险要高于市场风险,并且国有银行的整合风险普遍大于其他上市的股份制银行。
引用
收藏
页码：20 / 27
页数：8
相关论文