【摘 要】
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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
【机 构】
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北京科技大学东凌经济管理学院; Viterbi School of Engineering University of Southern California; 浙江大学经济学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71173012);中国博士后科学基金项目(2013M540855)
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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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