基于Copula函数的商业银行整合风险研究

刘祥东; 刘澄; 王洋洋; 陆嘉骏

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基于Copula函数的商业银行整合风险研究

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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.

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来源
《管理评论》 |2013年第10期|20-27|共8页
作者
刘祥东; 刘澄; 王洋洋; 陆嘉骏;
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作者单位

北京科技大学东凌经济管理学院;

北京100083;

北京科技大学东凌经济管理学院;

北京100083;

Viterbi School of Engineering;

University of Southern California;

Los Angeles;

USA 90089;

浙江大学经济学院;

杭州310027;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
Copula函数; 商业银行; 整合风险; CVaR; Monte Carlo模拟;

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