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1.  基于POT方法的商业银行操作风险极端值估计  被引次数:5
   高丽君  李建平  徐伟宣  王书平《运筹与管理》,2007年第16卷第1期
   对于商业银行而言,操作风险已经成为与市场风险和信用风险同样重要的风险。本文利用极值理论超越样本的估计能力,采用极值理论中对数据要求量较少,可以进行单步预测的超阈值(POT)方法对我国商业银行操作损失极端值分布进行估计,以均值超额函数图和拟合直线的交点确定阈值,估计出给定置信水平之下操作风险损失的分位数,从而使得国内商业银行操作风险监管资本的计算成为可能。    

2.  操作风险计量研究——基于贝叶斯Copula方法  
   戴丽娜《数学的实践与认识》,2014年第15期
   商业银行操作风险的计量存在两个重要的问题,一个问题是损失数据缺乏,另一个问题是各部分之间的风险相关问题.结合Bayes估计和Copula函数解决了上述两个问题并基于中国商业银行操作风险的损失数据对对操作风险的计量进行了实证分析.实证分析的结果表明无论考虑风险相关与否,基于极大似然估计的VaR与基于Bayes估计的VaR具有一定的差距.    

3.  基于贝叶斯极值估计的商业银行内部欺诈风险度量研究  
   《运筹与管理》,2017年第12期
   内部欺诈风险是我国商业银行面临的一个重大风险来源。本文针对内部欺诈具有的低频率高损失的特点,采用不同分布分段刻画其损失统计分布规律,对于低于和高于门限值的样本点,采用Box-Cox变换和全Paretian分布模型进行分析,然后采用贝叶斯估计对全Paretian分布模型的参数进行估计,接着在此基础上对建立了一个内部欺诈风险度量模型,然后使用所构建的风险度量模型对操作风险在险风险值、经济资本和最大可能损失进行了测算,最后提出了防范操作风险的政策建议。    

4.  我国商业银行操作风险现状分析  
   刘妍珺  晏小兵  王跃恒《数学理论与应用》,2010年第1期
   操作风险是指金融机构由于内部工作流程、人员、技术或者外部事件所造成损失的风险。我国商业银行处于转型当中,由于操作风险引发的损失事件频频发生。本文通过所收集到的国内商业银行的操作风险损失事件,从影响操作风险四个因素角度进行分析,对操作风险损失事件的频度和幅度进行了定量分析,对我国银行业目前面临的状况给予一个初步的概括。    

5.  多变量极值理论在银行操作风险度量中的运用  
   杨旭《数学的实践与认识》,2006年第36卷第12期
   针对银行操作风险损失分布的厚尾性和损失事件之间的尾部相依性,首先用单变量极值理论建立了单个损失事件计量模型,然后用多变量极值的连接函数反映了损失事件之间的尾部相依性,避免了计量中对银行操作风险的低估和对监管资本要求高估.    

6.  运用Student T-Copula的极值理论度量我国商业银行的操作风险  
   吴恒煜  赵平  严武  王辉  吕江林《运筹与管理》,2011年第20卷第1期
   银行操作风险损失数据具有厚尾性,同时不同损失事件之间具有相关性.依据巴塞尔委员会对操作风险损失类型的界定,利用从公开渠道收集的我国商业银行内部欺诈和外部欺诈损失数据.运用基于Studentt-Copula的极值理论研究我国商业银行面临的操作风险,得出极值理论的POT模型能够有效地捕捉损失厚尾性,计算出的VaR比较准确,只是不同的损失数据对阈值的选取存在一定差异.进一步研究表明采用Studentt-Copula刻画两种损失事件之间的相关性,能够有效地降低VaR,降幅甚至高达40%以上.既可以为银行节省大量经济资本,有利于日常经营,又可以准确计提经济资本,有利于监管当局的监管.    

7.  基于分段损失分布法和Copula的银行操作风险集成度量  
   陈倩  梁力军《运筹与管理》,2019年第8期
   多个风险单元的集成度量是银行操作风险管理的关键步骤之一。立足于操作风险的"厚尾"、"截断"性,从分段损失分布法的视角出发,探讨操作风险集成度量的模式和数值方法。首先,引入两阶段损失分布法来拟合单个风险单元边际损失分布,用双截尾分布代替传统的完整分布来刻画"高频低损"损失数据的双截断特性,利用POT模型捕获"低频高损"事件的厚尾特性。再次,基于分段建模思路,对传统度量过程中边际分布为单一、完整分布的Copula模型进行了扩展,研究边际分布为分段分布、截尾分布条件下使用Copula函数集成度量操作风险的框架和步骤,并设计了Monte Carlo模拟算法。最后,以实证分析的形式验证所构建模型。通过对中国商业银行416个操作风险损失数据的实证分析,结果表明分段分布、截尾分布能对单个风险单元边际分布有更好的拟合效果,能减小由于分布选择不当而引发的模型风险。分段度量视角下Copula函数的引入能灵活处理多个操作风险单元间的相依结构,使风险度量结果更为合理。    

8.  商业银行操作风险的度量——基于非参数方法  
   戴丽娜《数理统计与管理》,2017年第3期
   在损失分布方法的基础上,本文基于非参数方法对商业银行操作风险的度量进行了研究。非参数方法对损失额的分布不作过多的设定,避免了由于分布误设可能出现的偏差。古典的核密度估计对损失额拟合的效果不太好,特别是尾部的拟合效果更差。变换后的核密度估计的拟合效果比古典的核密度估计改善很多.基于变换后的核密度估计对商业银行操作风险损失度量可以得到不同置信水平的VaR与ES,并且不同置信水平的差距比较大。基于非参数与基于参数方法得到的各个置信水平的VaR与ES有一定差距。    

9.  信用违约互换对组合损失的影响  
   姚艳杰  黄文礼  陶祥兴  付秀艳《宁波大学学报(理工版)》,2012年第4期
   信用风险是商业银行面临的主要风险之一.为了降低组合内信用风险的相关性、传染性、集中性,采用 CDS 方式缓释信用风险.在假定组合违约状态的违约吸收性、违约传染滞后性、条件独立性下,拓展ASRF模型,建立传染缓释周期内组合损失的CDS风险传染与缓释模型,重点分析CDS传染与缓释行为对组合预期损失和非预期损失的影响.    

10.  商业银行操作风险计量模型的Bayes估计  
   戴丽娜  韩娜《数学的实践与认识》,2012年第42卷第11期
   对于商业银行来讲,一个很重要的问题是损失数据缺乏,而损失数据缺乏会影响模型参数的估计,用Bayes估计解决了这一问题.Bayes估计的方法利用商业银行专家提供的意见确定先验分布,能够有效地解决损失数据缺乏的问题.实证分析的结果表明,Bayes估计与极大似然估计的结果.不考虑存在着一定的差距.不考虑各部分风险之间的相关性,基于Bayes估计与极大似然估计时VaR与ES的大部分结果相差不大.    

11.  相依回归模型的参数估计的风险估计  被引次数:1
   察可文《数理统计与应用概率》,1997年第12卷第4期
   本文给出了相依回归模型的OLS估计,GLS估计和RGLS估计在二次损失和Fisher损失下的风险估计不等式。    

12.  基于蒙特卡罗模拟的供应链风险估计研究  
   陈敬贤  施国洪  程发新《数学的实践与认识》,2011年第41卷第13期
   以市场需求波动风险为例,基于蒙特卡罗模拟研究了供应链风险估计问题.首先,对市场需求波动风险及其损失度量进行理论分析,利用市场需求波动风险情境下的供应链系统库存成本损失来度量市场需求波动风险的损失.其次,选择供应链末端需求为蒙特卡罗方法待模拟的随机变量,基于需求建立了市场需求波动风险概率测度模型和风险损失度量模型,确定了市场需求波动风险概率和风险损失为需求的相关量.然后,通过实例的仿真求解验证了模型.最后,给出了利用本模型方法进行供应链风险估计时需要注意的问题及进一步研究的问题.研究表明:蒙特卡罗方法对供应链风险估计具有较强的鲁棒性.    

13.  商业银行间风险相依结构、传染网络与溢出效应  
   刘超  钱存《运筹与管理》,2022年第2期
   为更加科学地揭示我国商业银行间的风险溢出效应,提出“相依结构-传染网络-风险测度”的研究思路,并使用贝叶斯网络与R藤Copula-CAViaR-CoVaR模型对我国14家商业银行在2008年至2018年区间内的风险溢出效应进行了系统分析。实证研究表明:银行风险相依结构具有国有商业银行、股份制商业银行各自聚集,城市商业银行分布于股份制商业银行周边的经济性质聚集分布特征,其中股份制商业银行起到了枢纽连接作用;国有商业银行管理、抵御及分散风险的能力大于股份制商业银行大于城市商业银行;银行间存在双向溢出效应且呈现非对称性,其中股份制银行的风险溢出大小大于城市商业银行大于国有商业银行,且银行之间存在负向溢出效应。    

14.  基于信用风险修正的多阶段银行资产组合优化模型  
   孙滢  高岳林《经济数学》,2011年第28卷第1期
   从资产组合管理角度出发,用信用风险修正的方法对企业信用等级阈值进行修正,同时考虑商业银行持续经营的特点,将修正后的信用风险引入到多阶段的模型当中去,建立一个基于信用风险修正的多阶段银行资产组合优化模型.针对该模型的特点,给出了把Monte Carlo模拟的动态算法和改进粒子群的多阶段算法相结合求解方法.数值试验表明所建立的模型是合理的且符合商业银行的实际操作要求,给出的方法是有效的和可行的.    

15.  医疗保险定点医院损失分布估计  
   温小霓  郑云萍  梁云龙《数理统计与管理》,2007年第26卷第5期
   本文应用了风险模型的损失分布及其估计方法,在分析社会医疗保险医疗赔付模式下,根据定点医院相关数据对风险模型的损失分布进行了实证分析和估计。并采用蒙特卡罗方法进行了数据仿真,表明估计结果的有效性    

16.  creditrisk~+模型在信贷组合信用风险度量中的应用研究  
   刘迎春《数学的实践与认识》,2012年第42卷第9期
   creditrisk~+模型以泊松分布为理论基础,是一种输入数据较少、计算复杂度较小、便于在银行实际中应用和推广的信贷组合信用风险度量模型.本文在分析国外creditrisk~+模型频带划分缺陷基础上,改用加权平均的频带划分方法,并提出了新的违约率参数的确定办法,利用creditrisk~+模型对大连市商业银行某支行224笔中小公司贷款的非预期损失进行了实证计算.结果发现:creditrisk~+模型可以有效地计量信贷组合的非预期损失且可提高我国商业银行经济资本管理效率.    

17.  基于贝叶斯分析的中国商业银行内部欺诈分析  
   高丽君  丰吉闯  李建平《运筹与管理》,2012年第4期
   内部欺诈事件类型是中国商业银行最严重的操作风险类型。但由于操作风险本质特征和中国商业银行内部欺诈损失数据收集年度较短,数据匮乏,小样本数据容易导致参数结果不稳定。为了在小样本数据下进行更准确的度量,本文采用贝叶斯马尔科夫蒙特卡洛模拟方法,在损失分布法框架下,假设损失频率服从泊松-伽马分布,而损失强度服从广义帕累托-混合伽马分布,分析后验分布的形式,获得中国商业银行不同业务线的内部欺诈损失频率和损失强度的后验分布估计,并进行蒙特卡罗模拟获得不同业务线内部欺诈的风险联合分布。结果表明,拟合结果很好,与传统极值分析法相比,基于利用贝叶斯的分析获得的后验分布可以作为未来的先验分布,有利于在较小样本下获得较真实的参数估计,本方法有助于银行降低监管资本要求。    

18.  熵损失函数下的信度模型  
   王娜娜《数学杂志》,2015年第35卷第6期
   本文研究了信度模型问题. 利用熵损失函数, 获得了风险保费的信度估计和经验Bayes信度估计. 所获结果是对现有风险保费信度估计和经验Bayes 信度估计的一个补充.    

19.  基于随机久期利率免疫的银行资产负债优化模型  
   张志鹏  迟国泰《运筹与管理》,2018年第8期
   银行资产负债管理是指商业银行在负债数量和结构一定的条件下、对资产进行优化配置,通过平衡资产的流动性、盈利性和安全性,以实现银行收益的最大化。本文通过Vasicek动态期限结构模型推导出随机久期,以包括存量与增量在内的全部资产随机久期等于全部负债随机久期为约束条件、控制利率风险,辅以现行法律法规等其他约束条件,建立全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型,并通过算例说明本模型构建过程。本文的创新与特色有三:一是通过建立全部资产负债组合的利率免疫条件,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。改变了现有研究在进行资产配置时,仅对增量组合风险控制的弊端。二是通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立资产负债优化模型,确保在利率发生变化时,银行股东的所有者权益不受损失。三是以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期的利率免疫条件控制利率风险,建立了全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型。改变了现有研究的资产负债管理模型忽略随机久期变动的影响。    

20.  考虑借款企业决策行为的供应链CVaR利率决策模型  
   于辉  甄学平《系统科学与数学》,2011年第31卷第10期
   贷款利率是银行和其他金融机构用于权衡风险和收益的重要指标之一.考虑借款企业的决策行为,采用CVaR的风险度量准则作为决策标准,建立了基于条件风险价值最小的银行贷款利率决策模型,得到了权衡风险和收益条件下的最优利率.通过模型求解和数值分析发现:决策者的风险容忍水平直接对利率决策产生影响,CVaR风险度量准则可以帮助银行权衡收益和风险:借款企业利润率和自有资金是银行规避风险时需要着重考虑的关键因素.    

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