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。     

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.     

重尾性操作风险度量模型与管理模型的连接参数

为连接重尾性操作风险的度量模型与管理模型, 以弹性分析方法对重尾性操作风险价值的灵敏度进行了理论分析, 建立了操作风险关键管理参数的判别模型, 并以示例验证了该模型的有效性. 该关键管理参数将度量模型与管理模 型连接起来, 使操作风险管理框架成为一个完整体系, 为建立操作风险动态管理系统奠定了基础. 在理论上 完善了损失分布法在操作风险度量与管理中的应用.     

重尾性操作风险监控参数识别

假设操作损失强度为Pareto分布,导出该重尾性操作风险的风险价值;在以弹性分析方法对该操作风险价值灵敏度进行理论分析后,建立了操作风险监控参数的识别模型;在实例分析后发现,该模型可有效地识别操作风险的关键监管参数.据此,可建立操作风险动态监管系统.该研究在理论上进一步完善了损失分布法在操作风险度量与管理中的应用.     

我国商业银行整体风险度量及其敏感性分析——基于我国商业银行财务数据和金融市场公开数据

依据我国14 家上市商业银行的财务数据和金融市场公开数据, 利用风险因子模型和损失分布法采取蒙特卡洛模拟技术分别生成市场、信用和操作风险敞口回报的分布, 在此基础上, 引入Copula 函数构建此三种主要风险敞口回报的联合分布, 以回报形式的VaR 度量我国商业银行整体风险, 考察研究整体风险对我国商业银行金融业务组合变化和风险相关性变化的敏感性. 实证结果表明: 基于Copula 理论的VaR 估计方法能够很好的度量整体风险, 而线性加成VaR 高估了整体风险, 正态VaR 低估了整体风险; 与市场风险相关的金融业务组合比例增加会加大整体风险, 且操作风险非常显著的尖峰厚尾特性对商业银行整体风险的影响较大; 易发生极端损失的操作风险与市场风险、信用风险之间的交叉作用增强时, 金融监管机构要特别关注.     

基于g-h分布度量银行操作风险

根据银行操作风险厚尾性的特点, 采用具有厚尾特点的 g-h 分布度量了银行的操作风险. 在实际运用中根据 g-h 分布定义, 修正了 Tukey 分位数估计; 依据操作风险的高频低危和低频高危的特性, 提出了损失区间法确定损失次数参数. 在 g-h 分布特性的基础上, 得出了 g-h 分布的随机和的在险值. 利用我国银行公开披露的操作风险损失数据进行了实证分析, 结果表明提出的估计法能较好地拟合 g-h 分布的参数. 研究结果对于我国银行定量管理操作风险具有启示作用.     

Weibull分布下操作风险监管资本及度量精度灵敏度

根据操作风险价值不确定度的合成机理，假设操作损失强度为Weibull分布，导出高置信度下重尾性操作风险监管资本的标准差与置信区间. 进而以弹性分析方法对监管资本及其度量精度变动的灵敏度进行理论探讨后发现：随着分布特征参数的变动，监管资本及其度量精度的变动具有规律性，其灵敏度的变动仅与形状参数和频数参数有关，示例分析进一步验证了理论命题的有效性. 根据该理论命题，不仅可判别操作风险的监控参数，简化操作风险监控系统，而且可为监管资本提取方式的改进提供有价值的参考建议. 本文的研究在理论上进一步完善了损失分布法在操作风险度量与管理中的应用.     

操作风险整体评估方法:基于拓扑数据模型的影响图

考虑到一般操作风险数据模型的不足,提出了一种新的数据模型——操作风险拓扑数据模型.它能够包含风险事件发生过程中各种风险原因之间相互关系的信息,且能支持操作风险的影响图度量方法.随后采用基于拓扑数据模型的影响图方法对操作风险整体评估进行了研究.该方法能够辅助分析各个风险原因之间的相关性,并支持基于拓扑数据模型的操作风险数据的统计分析.最后以一家保险企业为例演示了该方法.基于拓扑数据模型的操作风险影像图度量方法针对操作风险特点,关注控制和流程的失败,更充分利用历史事件中蕴含的信息,简化了各风险原因之间的相关性分析.     

基于复杂网络的灾害链风险评估方法的研究

针对灾害链风险评估的问题,本文提出一种基于复杂网络结构的灾害链风险评估模型的建模方法.首先,应用复杂网络结构对灾害链的演化特征进行了表征,并对灾害链的作用机理进行了数学描述.然后,在对供应链风险评估方法和模式分析的基础上,以复杂网络为载体,运用贝叶斯公式得到各节点灾害损失等级的联合概率分布,构建了灾害链的风险评估模型,提出用子节点风险损失的期望值来表征子节点在父节点作用下的风险度量模式.最后以珠海市台风灾害链为实例进行了评估,结果表明所建立的模型与实际情况具有较高的吻合性.说明以灾害链为中心构建的灾害链风险评估模型考虑了空间和时间上的叠加,并对灾种间的作用关系进行了厘清,真实、定量、准确地刻画灾害链式演变过程所带来的风险,能为区域性灾害风险管理提供可靠的理论依据.