基于VaR原理和Copula理論的我國商業(yè)銀行信貸風險度量研究.pdf

1、伴隨著世界經(jīng)濟一體化進程的加快，特別是在我國加入WTO之后，我國銀行業(yè)將更多地融入金融全球化的進程。因此，我國銀行正面臨著前所未有的發(fā)展機遇；同時也面臨著參與國際競爭的嚴峻挑戰(zhàn)。商業(yè)銀行在經(jīng)營活動過程中，面臨的風險包括信用風險、市場風險、操作風險和流動性風險。由于我國尚未實行利率和匯率的市場化，因利率和匯率變動所產(chǎn)生的市場風險和流動性風險對我國銀行業(yè)影響甚微，所以面對的主要風險為信用風險和操作風險，而其中信用風險又是當前我國商業(yè)銀行所面

2、臨的最重要的風險。 本文結(jié)合我國實情，將現(xiàn)代信用風險度量模型運用到我國商業(yè)銀行的風險管理分析中；另一方面，作為一種新興的數(shù)學理論，Copula理論正得到越來越多的關(guān)注。通過Copula理論，我們可以用一種較為簡單的方法來處理相對復雜的金融問題。隨機變量的聯(lián)合分布完全決定了其各個分量的分布以及相依結(jié)構(gòu)；反過來，聯(lián)合分布是由邊緣分布以及分量的相依結(jié)構(gòu)兩個組成部分共同決定。在維數(shù)比較高的時候，對于分析多維隨機變量的聯(lián)合分布，將邊緣分布

3、與相依關(guān)系區(qū)分開來分別進行研究是必要的。一個多維分布的連接函數(shù)(Copula)就是描述了各個分量是種怎樣相互依賴的函數(shù)關(guān)系，它不考慮邊緣分布的影響，而只聚焦于相依結(jié)構(gòu)，這種吸引人的性質(zhì)使得我們可以用連接函數(shù)來考慮各種相互影響的風險因子是如何變動最終決定風險值大小的。本文根據(jù)此思路在VaR的基礎之上對信貸風險度量改進做了一定的嘗試研究：對信貸資產(chǎn)組合中各資產(chǎn)的邊緣分布(margins)與資產(chǎn)間的相依結(jié)構(gòu)(dependent structu

4、re)做了一定的假設和不同的選擇，并對最后的結(jié)果做了比較分析。在論文的研究過程中，作者深深的感受到，了解、使用并發(fā)展新方法、新技術(shù)是我們認知事物發(fā)展規(guī)律的重要源泉。只有了解自然才能征服自然，同樣只有了解金融市場的發(fā)展變化規(guī)律才能規(guī)避金融風險。因此，只有不斷的發(fā)現(xiàn)、了解和使用新方法、新技術(shù)，才能使我們走近金融世界的自由王國。 第一章為相關(guān)研究綜述，首先介紹了研究的背景和意義，接著概述了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。這些經(jīng)典的理論綜述

5、為本文的研究提供了思路和方向。在此基礎上，簡要闡述了本篇文章所要研究的問題和創(chuàng)新點。 第二章介紹了風險、信用風險與信貸風險的定義，以及信貸風險的特征。規(guī)定本文主要以信貸風險作為討論的重點，凡無特別說明，信用風險均指信貸風險。這些概念都是分析信貸風險的基礎，也是文章結(jié)論的支撐。本文的前兩章為全文的基礎部分，為后面的比較分析與實證研究做了鋪墊和引導。 第三章中，首先闡述了VaR的基本理論，在模型借鑒方面，介紹了國際上流行的四

6、個模型，分別是：KMV穆迪信貸組合模型、CreditMetrics模型、麥肯錫CPV信貸組合模型和CreditRisk<'+>信貸風險附加法模型。接著，在介紹了基于VaR的四個信貸風險度量模型的基礎上，根據(jù)中國的實際情況對模型的優(yōu)缺點進行了比較分析，得出CreditRisk<'+>模型在我國的適用性優(yōu)于其他三個模型的結(jié)論。 第四章中，接著上面的結(jié)論，首先詳細分析了CreditRisk<'+>模型的數(shù)理結(jié)構(gòu)和模型內(nèi)容，為下一節(jié)的模

7、型實證提供數(shù)學基礎。緊接著便是實證部分：利用CreditRisk<'+>模型計算信貸組合的損失分布，應用CreditRisk<'+>模型對我國某家商業(yè)銀行的一組信貸組合數(shù)據(jù)進行實證研究，其中的一些參數(shù)根據(jù)我國商業(yè)銀行已有的數(shù)據(jù)條件做了一定代替。實證研究結(jié)果表明：用貸款風險度代替CreditRisk<'+>模型中單個借款人的違約概率具有可行性，經(jīng)過改進后的CreditRisk<'+>模型可以在我國商業(yè)銀行現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎上進行貸款損失的計量。

8、 第五章對第四章實證研究的假設改進和拓展研究。上面介紹的現(xiàn)代信貸風險度量模型大多基于多元聯(lián)合正態(tài)分布，運用方差一協(xié)方差法來求解信貸組合的VaR。雖然傳統(tǒng)方法已公式化，具有運算簡單的特點，但在實際應用中，資產(chǎn)收益分布并非完全正態(tài)，而是呈現(xiàn)“尖峰厚尾”的特征，同時，組合中幾項資產(chǎn)之間的非線性關(guān)系也不是傳統(tǒng)的相關(guān)系數(shù)矩陣所能表達。因此，需要拓展新的方法來更好地計算信貸組合的VaR。在本章中，首先對“連接函數(shù)”的理論原理和應用發(fā)展進行了

9、較為全面的概述。Sklar提出連接函數(shù)將相關(guān)性與邊緣分布分開研究，其主要特點是只需分別考慮連接函數(shù)和邊際分布，就可以計算出信貸組合的VaR，而不需要確定聯(lián)合分布的具體形式。這不僅擴大了方法的適用范圍，而且提高了計算的效率和準確性。緊接著便是兩個關(guān)于利用連接函數(shù)對信貸風險度量改進研究的實證。在實證 1 中，主要研究的是如何選擇合適的連接函數(shù)進行信貸風險分析；實證 2 主要研究的是Copula理論改進后計算信貸組合的VaR。這兩部分驗證了借