基于copula的商业银行整合风险与系统性风险度量

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5、heGraduateSchoolofHenanNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofAppliedStatisticsByLuoMengkeSupervisor:Prof.LiuLiminApril,2016基于Copula的商业银行整合风险与系统性风险度量摘要2010年12月16日出台的BaselIII旨在从商业银行个体和银行系统两方面加强风险监管。其中，微观审慎方面要求商业银行的风险管理模式由之前的单一模式转变为多种风险并存的整合风险管理模式；宏观审慎方面力求减少具有潜

6、在系统性风险的银行对整个金融业的影响，对全球的金融稳定和经济增长起到支持作用。因此，本文从宏微观审慎两方面对商业银行的风险管理进行分析。微观方面：首先介绍了Copula函数，给出了Copula函数的相关定义、估计方法、检验方法和模拟算法。Copula函数又称为“连接函数”。它将多种风险的边际分布与相关性连接起来，为整合风险的度量与管理提供了理论基础。其次概括分析了商业银行三大风险的基本内涵及各自的度量方法，并给出了相应的实证分析结果。本文利用KMV模型得出信用溢价并将其作为信用风险的替代变量，检验其服从beta分布；运用GARCH(1，1)-normal模型来刻画金融资产收益率的尖峰

7、厚尾特征，将得到的收益率的波动率作为市场风险的替代变量，并得出市场风险服从两阶段的对数正态分布；采用Fama-French的三因素模型建立回归方程，以回归残差的绝对值作为操作风险的替代变量，并得出商业银行的操作风险服从beta分布或者gamma分布。再次，利用各种风险的研究结果，分别用N-VaR、H-VaR、Add-VaR以及Copula-VaR方法进行了整合风险度量，并对上述结果进行比较；发现Add-VaR是将不同风险值简单加总，因而会高估整合风险；N-