近年来,随着互联网金融的发展,金融市场中金融机构和产品的模式正经历着快速增多和变革的过程,整个行业正需要发展出更完善的风险度量体系来管理互联网环境下的金融风险。在这其中,对理财产品的风险度量研究一直以来都是风险管理人员关注的重点。过去,许多学者专注于对传统产品的市场风险因子进行建模研究,但是对于复杂产品的集成风险度量,特别是对互联网环境下包含信用风险的理财产品却鲜有研究。为此,本文针对互联网环境下产品的市场风险和信用风险的集成风险度量做出实证研究,并有了一系列成果。本文首先对目标产品的收益结构进行分解,使得目标产品的收益率可以分解为一个牛市价差期权和零息债券收益率之和。由于债券和期权的信用风险来源由明显区别,本文针对零息债券和期权组合的信用风险因子进行分别进行建模。在现代信用风险度量框架中,结构模型和简约模型是最常用的两种模型。对于债券,我们采用简约模型的信用价差法来估计其违约强度;而对于牛市价差期权组合,采用基于结构模型的混合泊松模型来估计违约强度。在结构模型模型中,公司的股权价值看作一种欧式看涨期权,其标的资产为公司的资产价值,执行价格为公司的负债,当公司资不抵债时违约发生。本文目标产品的标的资产之一为沪深300指数,因此本文将沪深300指数中的所有权重股之和看作一个公司的股权价值,所有权重股债务之和看作该公司的负债,从而利用结构模型解出违约概率。由于单位时间内跳发生的次数小于等于一次,泊松分布近似于二项分布。由此可以估计出违约强度的时间序列。由于在混合泊松模型中,信用风险因子受到宏观因子的驱动,本文选取了包括互联网情绪指数在内的四大宏观因子对由结构模型估计出来的违约强度进行回归分析。其中,考虑到互联网理财产品的风险特点,本文专门编制了互联网情绪指数,即选取了包括新增问题平台数量,互联网金融发展指数,消费者信心指数等指标。在这些指标中,由于互联网金融发展指数的数据缺失,本文经过相关性分析,用温州金融指数作为代替指标。最终,通过分析八大指标及其之后一阶的综合得分相关系数矩阵,剔除累计方差解释率不到85%的四个指标及其滞后一阶,用剩下的指标进行主成分分析,得到了互联网情绪指数的时间序列,这也是本文的一大创新之处。在得到载荷因子后,根据投资期内的宏观因子作为输入变量预测得到期权组合的违约强度。以上就是本文信用风险因子的建模内容。之后,本文假设标的变量服从跳扩散过程,并采用Delta-Gamma近似表达式来推导产品资产组合的价格公式。利用傅里叶变换这一数学工具,将组合价值的特征函数转变为累积分布函数,从而为VaR方法提供了解析解。通过计算得到所有参数,即可得到产品VaR和CVaR。综上所述,本文以分解产品收益结构为出发点,针对不同的资产信用风险因子分别进行建模,在期权定价模型中计算了两种包含信用风险的资产的违约强度。接着,采用跳扩散过程描述标的资产价格,将信用风险嵌入市场风险的度量模型中,形成了嵌入式的集成风险度量方法,最后比较了解析方法和数值方法的优劣性,为互联网结构性理财产品的综合风险提供了一种思路。