地震损失风险的Copula混合分布模型及其应用

地震造成的损失主要包括直接经济损失和人员伤亡.本文以我国1950-2015年期间的地震灾害统计数据作为研究样本,建立了地震灾害造成的直接经济损失和死亡人数的Copula混合分布模型.在该模型中,用右截断的Gumble分布与广义帕累托分布构造的混合分布拟合对数直接经济损失,用两端截断的负二项分布与广义帕累托分布构造的混合分布拟合死亡人数,用Copula函数建立直接经济损失与死亡人数之间的相依关系,并通过蒙特卡罗模拟计算风险相依情况下地震灾害的风险度量值.与传统的地震灾害模型相比,本文提出的直接经济损失与死亡人数的Copula混合分布模型对巨灾数据的拟合更加合理,为我国建立地震巨灾保险制度提供了一种可供选择的精算模型.     

基于破产概率的巨灾保险偿付能力分析

本文利用破产概率对承保巨灾风险的保险公司的偿付能力进行分析。选取我国大陆1995～2017年地震损失数据作为研究样本,运用POT模型拟合巨灾损失分布,有效提高了巨灾损失估计的精确度。利用更新风险模型刻画保险公司盈余过程,得到保险公司破产概率的解析解,弥补了经典风险模型不足。研究还进一步分析了投保率、初始资本等因素的变动对保险公司偿付能力的影响。研究结论可为我国巨灾保险制度建设提供参考和决策依据。     

破产理论视角下的巨灾权益卖权定价

巨灾权益卖权(CatEPut)作为一种巨灾衍生品,定价问题是其推广应用的主要障碍,涉及复杂现金流折现、巨灾跳跃拟合等问题。破产理论已经具备了较为完备的现金流折现方法及跳跃拟合方法,如能将破产理论应用到CatEPut的定价中去,就能使定价过程更加简化和明晰。若采用混合Erlangs分布,破产理论中的聚合损失模型可以拟合多源异质索赔,从而也可以用于拟合多源巨灾损失,可使巨灾损失摆脱单一分布拟合的束缚。由于CatEPut的本质是一种认沽卖权,对CatEPut的定价方法可推广至一般期权定价,使破产理论在CatEPut定价中的应用方法具有一般性。     

基于截断数据的操作风险分段损失分布模型及应用北大核心CSCDCSSCI

选择恰当的损失分布是对操作风险进行度量的首要环节,也是正确度量操作风险的重要前提。立足于操作风险数据的"截断"性,将传统分阶段定义损失强度的损失分布法(PSD-LDA)拓展为双截尾分布-POT(DTD-POT)度量模型,用双截尾分布、分段分布代替传统的单一完整分布来刻画损失数据的双截断特性。首先,综合考虑数据收集门槛值、阈值对分布拟合的影响,构建DTD-POT度量模型,并提出DTD-POT的度量步骤和流程;其次,设计当损失强度分布为分段、截尾分布时使用Monte Carlo模拟度量操作风险的具体步骤;最后,收集我国商业银行1994～2013年的549个风险损失数据,以实证分析的形式验证所提出的方法,并将结果与单一损失分布法、传统的PSD-LDA进行了比较。实证结果表明,PSD-LDA和PTDPOT模型均能较好的拟合损失的主体和尾部,拟合结果显著优于单一损失分布法;此外,和传统的PSD-LDA相比,DTD-POT模型能对数据有更好的拟合效果,度量结果具有较好的稳定性,减少因损失分布选择不当带来的误差。     

基于截断数据的操作风险分段损失分布模型及应用

选择恰当的损失分布是对操作风险进行度量的首要环节，也是正确度量操作风险的重要前提。立足于操作风险数据的“截断”性，将传统分阶段定义损失强度的损失分布法（PSD-LDA）拓展为双截尾分布-POT（DTD-POT）度量模型，用双截尾分布、分段分布代替传统的单一完整分布来刻画损失数据的双截断特性。首先，综合考虑数据收集门槛值、阈值对分布拟合的影响，构建DTD-POT度量模型，并提出DTD-POT的度量步骤和流程；其次，设计当损失强度分布为分段、截尾分布时使用Monte Carlo模拟度量操作风险的具体步骤；最后，收集我国商业银行1994~2013年的549个风险损失数据，以实证分析的形式验证所提出的方法，并将结果与单一损失分布法、传统的PSD-LDA进行了比较。实证结果表明，PSD-LDA和PTD-POT模型均能较好的拟合损失的主体和尾部，拟合结果显著优于单一损失分布法；此外，和传统的PSD-LDA相比，DTD-POT模型能对数据有更好的拟合效果，度量结果具有较好的稳定性，减少因损失分布选择不当带来的误差。     

巨灾死亡率债券定价模型研究

巨灾死亡率债券是以规避巨灾死亡率风险为目的的金融衍生产品,此类债券的给付与死亡率指数相关联.利用含Poisson频率的跳跃-扩散过程刻画随机死亡率指数发生跳跃的频率与幅度,应用共同单调理论处理不同地区死亡率指数之间的相关性问题.进一步运用王氏变换(Wang transform)方法,在不完全市场中给出巨灾死亡率债券的定价模型.最后,依据我国人口死亡率数据进行实证研究.     

中国商业财产保险欺诈损失度量实证研究

应用贝叶斯马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法估计参数,采用分段定义损失强度的损失分布法(PSD-LDA),测算了财产保险欺诈风险潜在损失TailVaR、经济资本和纯保费,并同超阈值(POT)方法、单一损失分布法等度量结果进行了比较.研究发现,财产保险欺诈损失尾部风险很大,PSD-LDA方法度量财产保险欺诈损失较为合理,为我国保险产品定价和保险欺诈风险管理决策提供理论依据.     

气候变化背景下全球极端天气事件GDP损失率评估

本文通过研究不同碳排放情景下未来70年全球气温上升的可能性,量化了极端天气事件对全球GDP可能造成的损失.首先,本文采用DICE模型评估了未来每十年全球GDP年损失率的离散概率分布;然后利用本文提出的一种新的广义对数正态分布函数,对未来每十年全球GDP年损失率的概率分布进行了拟合;最后,通过计算极端天气事件发生频率分别小于0.5%, 1%, 5%情形时GDP损失率的范围,讨论了不同碳排放情景下GDP损失率尾部分布的差异,分析了温度变化对损失率的影响.结果表明:在不同碳排放情景下,全球年GDP损失率的概率密度曲线尾部均表现出小概率大损失的特征,本研究可为有关机构做好气候变化背景下巨灾风险损失的量化分析提供依据.     

信用危机下可违约债券组合风险集成度量:基于三因子强度定价模型

可违约债券一旦一个信用违约事件突发后,可导致一系列的可违约债券的相续违约,通过对可违约债券组合风险集成度量进行研究,为金融机构进行金融应急管理和科学决策提供理论依据,同时有利于金融机构完善金融系统在这方面应急处置机制.针对可违约债券组合中的信用-市场风险相关性和各债务人信用相关性,可从不同风险类型识别出的共同的风险驱动因子出发构建风险整合框架.假设债券的违约强度仿射地依赖于系统市场风险因子、系统信用风险因子、特质信用风险因子等组成的基础状态向量,推导出了基于三因子仿射强度的可违约债券价格,把可违约债券双因子强度定价模型拓展为三因子强度定价模型.在此基础上,建立了可违约债券组合风险集成度量的Monte Carlo方法,得出同一个风险计算期下反映市场风险和信用风险这两类风险的损失分布,进而能求得组合的VaR值,在同一个框架下同时捕捉可违约债券的两类风险.最后运用提出的基于三因子仿射强度的风险集成度量模型对短期融资券组合的风险进行数值计算,并与基于双因子仿射强度的风险集成度量模型得到的VaR值进行比较分析.     

在随机利率情形下可转换债券信用风险定价模型探讨

以股票价格、随机利率、违约发生的概率作为可转换债券的基础变量,运用无套利定价原理,得出了可转换债券的三因素PDE定价模型;其次,进一步给出了带向下修正条款的可转换债券的定价公式;同时,运用Feynman-Kac公式得出了在违约发生时债券损失值LtV等于St、rt、ht市场风险损失值之和的结论.     

兼具财务纾困和收益共享机制的公司或有可转债设计

为激励投资者积极参与公司财务困境纾解过程，在CoCos所具有的损失吸收机制的基础上，通过纳入收益共享机制，使投资者得以分享债券发行公司的上行潜力：当债券发行公司达到预定的较好财务水平时，投资者可以通过收益共享机制获得更多的回报。据此设计了具有双重特征的或有可转债(DCCs)，并通过路径分解构建了定价模型，得到其解析解。其中，通过对债券存续期内标的股票价格可能发生的路径进行分解，剖析了DCCs定价的影响条款。数值分析结果表明：DCCs表现为折价发行；收益共享条款价值和损失吸收触发条款价值均与时间呈现递减关系；DCCs的价值随着股票价格年波动率的增大而减小，且分别随着损失吸收条款转股阈值和收益共享条款转股阈值的增大而增大。     

考虑回收率随机特征的CDO定价模型

对债务抵押债券(CDO)的定价,业界普遍采用传统的高斯Copula标准模型,存在尖峰厚尾、负Delta对冲、高分券层定价失效等诸多缺陷。为了克服上述不足,考虑了回收率的下列3种特征:随机回收率、市场共同因子服从混合高斯分布以及采用贝努利相关、三状态相关刻画的随机相关结构。并据此给出了资产池违约边界、随机回收率和CDO分券层定价的数值模拟实例。结果表明:混合高斯分布可有效地用于刻画风险因素的尾部效应,随机回收率可较有效地用于刻画回收率与系统风险及违约相关结构的特征,进而高分券层价差也可得以较合理计算。     

基于Cameron-Martin-Girsanov理论的长寿债券定价模型

针对现有长寿债券定价研究中存在的不足,利用Cameron-Martin-Girsanov理论构建长寿债券定价模型,避免了Wang变换方法的主要缺欠,进一步减小了市场不完全性对定价准确性的影响.同时,为满足不同风险偏好投资者的需求,利用分层技术对长寿债券进行分层定价,克服了现有定价模型风险承担模式单一的问题.所构建的长寿债券定价模型较已有模型更加符合金融市场的客观实际和投资者的多样化需求,在一定程度上有助于推进我国长寿风险管理效率的提高.     

流动性风险对可违约债券信用利差期限结构的影响

在Du ffie-S ing leton定价模型的基础上,构造了流动性风险影响下的可违约债券定价模型,其中流动性因素的风险中性过程具备均值回复和条件异方差特征。在该模型的基础上,进一步建立了连续复利下可违约债券信用利差的期限结构模型,并通过改变流动性风险中性过程的控制参数,探讨了流动性风险对可违约债券利差期限结构的影响。结果显示,债券利差的期限结构对流动性风险非常敏感,且同样利差结构的债券可能拥有完全不同的风险结构。对这些风险构成不加甄别,将直接影响使用基于强度过程的简约化模型对信用衍生品定价的准确性。     

多主体风险分担模式下应急财政准备金的度量

通过建立我国突发公共事件的多主体风险分担模式,从定量角度探讨该风险分担模式的运行机制。我国政府是突发公共事件的主要风险承担者或管理者。为了度量该机制下政府的应急准备金,不仅需要考虑其主体分布,还需要考虑其尾部分布。为了拟合其尾部分布,采用极值理论的GPD模型,不同类型突发公共事件的风险,GPD模型的形状参数可能处于不同区间。在考了政府援助点与阈值不同关系的基础上,探讨三种不同参数区间下政府应急准备金的度量问题。最后以我国云南省地震损失为例验证了多主体风险分担模式可行性,并度量政府对于地震这类突发公共事件风险的应急准备金。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

中小企业信用担保违约风险Poisson过程分布

探讨中小企业信用担保的风险分布特征是将有助于信用担保机构建立有效的风险防范体系。本文通过构建一个信用担保违约风险的Poisson分布模型,对信用担保风险发生频次的分布特征以及风险损失分布特征进行拟合检验,并运用极值理论对风险损失分布的阈值进行估计。实证结果表明:信用担保违约风险的发生频次分布较好地服从Poisson分布,并具有尖峰性及较为显著的离散性,而信用担保风险的损失分布则具有厚尾性且损失阈值较高,因此,信用担保违约风险出现概率较高。     

基于极端风险控制的多品种期货套期保值模型

以多品种期货套期保值组合的条件风险价值CVaR度量风险,运用非参数核估计和蒙特卡罗方法模拟现货和期货未来损益情景,通过求解最小CVaR值,建立了基于极端风险控制的多品种期货套期保值模型,解决了在期货价格异常变动的条件下套期保值的风险控制问题.本文以条件风险价值CVaR最小为目标控制套期保值组合的尾部损失,避免了多品种期货套期保值的极端损失,提高了套期保值的效果.采用离散化处理条件风险价值的复杂积分计算收益分布的尾部面积,使得套期保值组合的尾部损失的确定适合任意分布的情况,避免了现有研究对组合收益分布做特定假设的不合理情况,使模型适合任何分布情况的风险控制.     

关于上海股市收益厚尾性的实证研究

对股市收益厚尾性进行了研究 ,基于极值理论利用高限峰值法 POT( Peak Over Threshold)方法以样本平均超限 ( The Sample Mean Excess Function)函数为工具 ,通过 GPD( Generalized ParetoDistrbution)模型 ,对股市收益分布尾部进行拟合探讨 ,由此给出股市收益分布尾部估计 ,并求出了尾部分位点.     

拟合中国股票市场收益的统计分布

对中国沪深股市收益的统计分布特征和市场风险规律进行了定量比较研究.分别采用稳定分布、渐近帕累托分布和截断列维分布拟合中国股票市场收益统计分布,实证研究发现中国股市收益分布的中间部分适合用稳定分布描述,分布的尾部适合用尾部指数大于2的渐近帕累托分布描述,即是具有尖峰厚尾特征的有限方差不对称分布.揭示出中国股市中高收益事件比低收益事件发生的更为频繁,深圳市场比上海市场的投资风险要高.所得结论有益于对价格波动性建模、资产定价、金融风险管理等领域的深入研究.