基于贝叶斯极值估计的商业银行内部欺诈风险度量研究

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。

在险风险值估计方法的比较研究(英文)

金融数据呈现的厚尾性已达成共识。本文首先基于指数回归模型提出了一种厚尾分布的极值分位数估计方法,得到了在险风险值的估计公式。然后得到了上海上证指数、国债指数和企业债券指数的在险风险值的估计值,比较了他们的极值风险.

利用金融期货规避商品价格风险的研究

本文利用韩国综合股票价格指数期货对我国钢材进行了交叉套期保值研究,建立了基于随机波动模型下的利用国外金融期货对我国商品现货交叉套期保值风险度量模型,并通过实证分析认为,基于随机波动模型下的风险在险值基本能够刻画出基差风险状况。本研究为利用金融期货对商品现货交叉套期保值提供了理论依据,对我国推出金融期货后,企业规避商品价格风险扩大套期保值品种具有一定的借鉴意义。

基于Copula方法的国债市场相依风险度量

本文讨论了如何利用Copula连接函数对多元金融数据的相依结构进行统计建模,首先对几种常用的Copula连接函数进行了介绍,分析了不同边际分布和不同Copula函数的选取对联合分布产生的影响,然后讨论了Copula函数的选取和其参数的估计问题,最后利用我国国债数据进行实证分析,得到了不同组合的风险值。

中国商业银行内部欺诈风险度量研究

作为巴塞尔新资本协议规定的七种操作风险损失类型之一,内部欺诈问题是中国商业银行的一个重大风险来源。以部分国内商业银行内部欺诈数据为样本,针对内部欺诈具有的低频率高损失的特点,借助广义Pareto分布(GPD)和对数正态分布对内部欺诈建立了一个风险度量模型,然后通过对尾部分布何时服从GPD进行检验,得到了精确的门限值,最后利用所建立的分布模型对内部欺诈类操作风险在险风险值、经济资本和最大可能损失进行了估计,说明了中国商业银行防范内部欺诈风险的重要性。

基金和股票市场的相依性与组合风险分析

文章以基金市场与股票市场的相依性为背景,利用核密度估计方法,构建了一个度量相依结构的核密度Copula函数模型说明金融危机时期我国基金市场与股票市场的联动关系。然后利用蒙特卡洛模拟法计算相应投资组合的在险风险值(Value-at-Risk)和期望亏空(Expected Shortfall)以揭示Copula函数模型在风险度量方面的优越性。

基于MGPD模型的地质灾害风险的统计度量

利用扩展BurrⅫ分布构建了改进的广义帕累托分布模型—MGPD模型(Meliorated Generalized Pareto Distribution),由此得到了地质灾害损失的在险风险值和最大可能损失估计值。以湖南省娄底市地质灾害损失数据实证分析,结果显示:MGPD模型在刻画地质灾害损失数据时,比GPD模型的精度更高,具有更广泛的适用性。

基于百度指数的投资者关注度对股市波动性的影响研究

以百度搜索指数衡量投资者关注度,利用上证指数和深证指数5分钟高频数据构建股市波动性的代理变量,建立波动率与投资者关注的VaR模型,研究投资者关注度与股市波动性之间的动态变化关系,并将研究结果应用到以VaR为度量的风险管理实践当中。研究发现:投资者关注度和股市波动率之间存在着很强的相关性和一致联动性;将投资者关注度信息加入传统模型,有助于提高波动率的预测精度;由此拓展到风险管理当中,有利于准确评估股市的风险。

基于加权支持向量机的VaR计算方法研究

针对统计学框架下传统VaR计算方法的不足,发展了基于加权支持向量机(W-SVM)的VaR计算新方法.为了在VaR模型中计入金融时间序列的记忆效应,采用最优市场因子作为支持向量机的加权模型.对2001-2009年上证综指的实证研究表明,基于W-SVM的VaR模型优于传统的VaR方法,在小样本、厚尾、非线性及有异常波动的市场条件下,各种置信度下的W-SVM方法均能取得较好的性能.