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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟(jì)一體化和全球化的不斷發(fā)展,各國經(jīng)濟(jì)與全球金融市場也隨之緊密的聯(lián)系在一起,一旦某一個經(jīng)濟(jì)體陷入困境,它就會牽扯到其它經(jīng)濟(jì)體,甚至達(dá)到經(jīng)濟(jì)崩潰的邊緣。例如1997年的亞洲金融危機迅速在東南亞乃至全世界蔓延,而2008年由美國引起的次貸危機演變成了一場世界級的金融危機??梢?金融市場的局部波動可能會波及到其它金融市場,甚至放大,最終演變成一場災(zāi)難性的金融危機。
商業(yè)銀行等金融機構(gòu)作為世界經(jīng)濟(jì)的重要參與者,其面臨的風(fēng)險主要包括
2、信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和操作風(fēng)險等。而各類風(fēng)險之間的相依結(jié)構(gòu)是研究商業(yè)銀行整體風(fēng)險大小的一個重要環(huán)節(jié),這是因為風(fēng)險之間可能包含相同的風(fēng)險因子或者風(fēng)險之間存在聯(lián)動效應(yīng),因此確定風(fēng)險之間的相依結(jié)構(gòu)是綜合度量商業(yè)銀行風(fēng)險的重中之重。而目前由于風(fēng)險之間的復(fù)雜結(jié)構(gòu)及研究工具的局限性等原因,致使風(fēng)險的綜合度量在一定程度上缺乏準(zhǔn)確性,所以需要引進(jìn)新的技術(shù)和方法來研究風(fēng)險之間的相互依賴關(guān)系。為了更有效的描述風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),彌補傳統(tǒng)風(fēng)險度量方法的局限性,
3、需要探索更能真實反映各類風(fēng)險特性及相關(guān)結(jié)構(gòu)的風(fēng)險度量工具。
很多研究結(jié)果表明許多金融風(fēng)險的邊際分布存在明顯的厚尾性(Heavy Tailed),并不能使用正態(tài)分布這樣的假設(shè),線性相關(guān)系數(shù)對于方差不存在的厚尾分布也不能準(zhǔn)確反映變量間的相關(guān)性。但是Copula函數(shù)自身有很好的性質(zhì),它對非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)可以準(zhǔn)確地反映,從而提高了度量風(fēng)險的準(zhǔn)確性。商業(yè)銀行作為重要的金融機構(gòu)之一,面臨著多種多樣的風(fēng)險,而風(fēng)險間又存在非線性的相關(guān)結(jié)構(gòu),因此
4、采用Copula函數(shù)這種技術(shù)手段可以為商業(yè)銀行的風(fēng)險綜合度量提供更準(zhǔn)確的方法。
本文對我國9家上市商業(yè)銀行進(jìn)行了實證分析,首先研究了三大風(fēng)險的邊際分布,利用線性因子模型、ARMA-GARCH模型分別建立了信用風(fēng)險及市場風(fēng)險邊際分布;其次利用POT模型等方法得到了操作風(fēng)險的邊際分布;最后通過Copula函數(shù)描述三種風(fēng)險之間的相關(guān)結(jié)構(gòu),利用Eviews和Matlab技術(shù)求得Copula函數(shù)的參數(shù),并使用SPLUS軟件求解ES。最終
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