【摘 要】
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对CPV模型的残差相关性假设进行了调整,使压力情景生成模型和风险传导模型能分开处理,从而可采用偏最小二乘法对信用风险传导模型进行参数估计,避免了宏观经济因子因多重共线
【机 构】
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湖南大学金融与统计学院金融管理研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71073048);教育部博士点基金博导类项目(20110161110023)
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对CPV模型的残差相关性假设进行了调整,使压力情景生成模型和风险传导模型能分开处理,从而可采用偏最小二乘法对信用风险传导模型进行参数估计,避免了宏观经济因子因多重共线性不能进压力测试系统这一问题.通过似无关回归对情景生成模型参数进行估计,在信用风险传导模型含有宏观经济因子滞后项情况下,使用蒙特卡洛模拟方法进行压力情景生成.算例分析结果表明,本文提出的压力测试方法可有效地应用于银行业逆周期管理.
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