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《华中科技大学》 2010年
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商业银行整合风险度量研究

王维  
【摘要】: 20世纪80年代以前,商业银行的风险管理以单一、局部的管理方式为主,90年代以来,随着经济全球化,金融自由化的步伐加快,商业银行的风险管理面临着两个现实情境:一个是金融业朝着集团化和国际化的趋势发展,另一个是信息技术的使用越来越广泛,这都使得商业银行的风险特征由单一化走向多样化和复杂化。新巴塞尔协议也明确提出,将商业银行的风险管理从以前单纯的信贷风险管理模式转向信用风险、市场风险、操作风险并举的全面风险管理模式,并指出风险之间存在相关性。风险的多样性和相关性对银行的风险管理提出了更高的要求。另一方面,混业经营是21世纪银行业的发展趋势,我国也开始出现混业经营的金融集团。混业经营下的银行业的一个重要特征是由于不同金融机构的组合而产生新的风险类型与相关性,单一的风险管理模式无法应对公司所面临的风险,整合风险管理越来越被人们所重视,并且成为现代商业银行风险管理的发展趋势。 本文首先概括分析了商业银行信用风险、市场风险、操作风险三大类风险的基本内涵与特征以及各自的计量方法与模型。然后以综合风险评估方法中的自上而下法和自下而上法为主线来定量研究商业银行整合风险的度量管理。 Copula函数是度量整合风险的一种有效方法,它能够描述不同类型风险之间的相依结构,可以将不同类型风险各自的边缘分布与其相依结构分开研究,并且边缘分布的选择不受限制。本文联合Copula理论与CVaR技术用于商业银行信用风险和市场风险的整合度量。本文使用Elliptical Copula族和Archimedean Copula族中的五种常见函数来描述两风险之间的相依结构并构建其联合分布函数,通过Monte Carlo模拟来估计不同相依结构下整合风险的CVaR值,由结论可以知道,金融实践者和监管者通常使用的将不同风险值简单相加法是会高估整体风险值,从而导致监管资本计提不当带来的诸多问题。为了更为精准的描述风险之间的相依结构,本文以单-Copula为基础构造混合Copula函数,并构建基于混合Copula函数的VaR及CVaR模型,以用于度量整合风险值。实证研究表明,混合Copula函数是描述两不同类型风险相依结构的最优模型,并且基于混合Copula函数的VaR及CVaR估计值也是最有效的,由此可知混合Copula比单一Copula函数更能全面的反映整合风险间的相依程度和相依模式。 本文基于自下而上方法提出了整合风险建模的一般方法和一般框架。在自下而上法中有一种整合风险的建模方法为,将某种类型的风险因子整合到另一风险因子的计量模型中。本文分别以信用风险模型的结构化方法和简约化方法为基础模型,引入随机化的市场风险因子来构建整合风险的度量模型。从而这两种衍生化的模型不再是单纯的信用风险模型,而是能够综合考虑市场风险因素的整合风险度量模型。通过该类模型可以得到商业银行信用风险和市场风险的整合输出值。 本文分析了银行类金融混业集团的风险,论述了金融混业集团的风险资本管理问题和经济资本配置,并将金融混业集团的整体风险分为三个层次来考虑,讨论了三个不同连续层次之间的风险因子特征以及多样化效应。 本文的研究开拓了我国商业银行风险管理的思路与模式,加深了风险研究的深度,并且为风险管理者实际工作的开展提供了一些重要的理论依据和有益的设计构想,具有重要的现实意义。
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