基于Lévy测度的动态操作风险度量

依据我国商业银行1994-2012年操作风险历史数据,本文引入Lévy测度描述操作风险损失所具有的非连续跳跃行为,利用稀疏序列法产生动态操作风险损失过程,采用了同时考虑损失频率相关性和强度相关性的Lévy Copula模型,给出了具有时变参数和时变相关性结构的动态操作风险度量模型和数值实验技术,计算了不同置信水平上的VaR与CVaR.实证结果表明:Lévy Copula模型能在减少模型设定风险的同时,较好地描述风险单元间的相关性结构;Lévy Copula模型相比于传统Copula模型对相关性结构刻画更为细致,能降低风险资本,并且通过稳健性检验;动态Lévy Copula模型能捕捉到风险的变化趋势,减少由于时变参数导致的风险资本估计偏差.     

相依风险的车险准备金评估

在多个业务线的准备金估计中,通常假设不同业务线之间相互独立,事实上它们之间往往存在一定的相依关系.它们的相依性可以通过藤Copula函数来描述.藤Copula是解决多个相依随机变量的强有力工具.本文在假设各个业务线的增量已决赔款服从伽玛分布、逆高斯分布和对数正态分布的基础上,建立了各个业务线增量已决赔款相互依赖的藤Copula回归模型,并将此模型应用于一组实际的车险数据,结果表明,考虑相依关系的藤Copula回归模型对准备金的评估结果要优于独立假设下的回归模型对准备金的评估结果.     

基于时变相关Copula的最小方差套期保值研究

在传统的最小方差套期保值的基础上,引入时变相关的正态Copula函数,借助Copula函数计算中位数相关系数,代替传统的Pearson相关系数,以提高套期保值效果.时变相关Copula函数的引入,可描述现货价格收益率和期货价格收益率相关结构动态变化的特征,从而解决套期保值效果结构性失真的问题;使用Copula模型计算中位数相关系数,弥补现有方法不能度量非线性关系的不足,解决当现货价格收益率或者期货价格收益率发生较大波动时套期保值比率确定的问题.实证结果表明:本研究提出的模型有效性高于传统的套期保值模型,利用本模型可以更好地规避现货市场的市场风险.     

Copula函数在多因子模型系数估计中的应用

主要研究用多因子模型刻画金融资产收益率时, 因子载荷系数的合理估计问题.以因子系数的金融意义为出发点,并结合Copula的相关理论,提出了一种新的因子系数估计方法.新方法用Copula函数描述各个因子与金融资产收益所服从的联合分布;从因子系数的正负及其发生的概率,金融资产收益率随因子波动的大小两方面来估计因子系数的值. 在此基础上,对因子系数新的估计公式做了进一步调整,强调了尾部相关性对因子系数取值的影响.基于中国证券市场的交易数据,对不同估计方法进行了实证研究.通过分别计算统计量R-square的值,随机误差项的均方偏差,尾部均方偏差以及投资组合的在险价值与条件在险价值等方法,实际论证了文中所提新的因子系数估计的改进方法优于因子系数估计的新的Copula方法,而后者又明显好于传统的线性回归方法.     

基于Copula的带截面相关二元选择面板模型估计研究

在很多情况下个体之间都会存在相关性,如果在利用极大似然估计时假设二元选择面板模型的扰动项是相互独立的, 那么模型参数的估计结果将不再是有效的.为此,通过将截面相关性纳入模型,构造了基于Copula函数的似然函数, 提出了一种两阶段极大似然估计,并证明了估计量的一致性和渐近正态性,以及方差的渐近形式.蒙特卡罗模拟表明新的估计方法明显改善了估计量的有效性.利用这个方法研究了国内上市公司现金分红行为的影响因素,发现销售增长率由不显著变得较为显著.     

基于Copula函数的贷款组合期限结构优化模型及其应用

将Copula函数应用于银行贷款组合期限结构优化模型上,进行实证分析.指出基于Copula函数的贷款组合期限结构模型解决了贷款组合的流动性风险控制问题.更好地反映了贷款组合的真实风险,兼顾了资产组合的收益与市场风险的暴露.     

基于Copula的最小方差套期保值比率

提出了套期保值的期货与现货非线性匹配原理和收益率波动预测原理,在最小方差套期保值模型的基础上,借助Copula模型计算体现非线性相关的相关系数,利用GARCH和EWMA模型对期货和现货的标准差进行预测,提高套期保值的有效性.该模型的特点一是利用Copula函数计算中位数相关系数,实现了期货与现货收益率的非线性匹配,保证了当期货价格和现货价格发生较大波动时的相关系数计算的准确性.二是通过套期保值的收益率波动原理,利用GARCH模型、EWMA模型对期货和现货的标准差进行预测,解决了因套期保值之前和套期保值期间收益率波动发生结构性变化所导致的套期保值效果失真的问题.实证结果表明, 该研究模型的有效性高于现有研究计算的套期保值比率.利用该模型进行套期保值可以更有效的规避现货价格风险.     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

水环境系统组合风险评估方法

联合运用马尔可夫状态切换理论(Markov switching, MS)、蒙特卡罗方法(Monte Carlo, MC)和Copula理论, 建立了水环境系统组合风险评估的方法体系. 该方法首选运用MS理论建立起水质时序的自回归模型(MS-AR), 然后运用MS-AR模型和MC方法对水质时序进行随机模拟, 最后运用Copula函数建立起随机模拟结果之间的多维联合分布, 利用该联合分布对水环境系统的组合风险做出定量分析. 实例应用中, 对天津果河桥断面的氨氮、总磷、五日生化需氧量、溶解氧等四项主要监测指标, 进行了超标组合风险定量分析和相关性分析, 发现果河桥断面的上述四项监测指标中, 总磷和五日生化需氧量对果河水环境的健康状况有重要影响, 并且总磷和五日生化需氧量之间存在着较强的正相关关系.     

外汇资产的时变相关性分析

采用时变条件t-copula模型对我国人民币汇率制度改革前后美元、欧元和日元兑人民币汇率之间的相关性进行了研究.时变t-copula模型的难点在于如何设定时变相依参数的演化方程,现有文献设定的演化方程存在滞后阶数任意选择的问题,为了克服该缺点,文中建立了用于描述时变相依参数的新的演化方程.结果显示美元与欧元兑人民币汇率、美元与日元兑人民币汇率之间的相关性由汇改前的弱相关变为汇改后较大程度的负相关,而欧元与日元兑人民币汇率之间的相关性在汇改前后变化并不明显.这表明人民币汇率制度的改革使得美元与欧元兑人民币汇率、美元与日元兑人民币汇率之间扭曲的相关性得到了较大程度的矫正,然而人民币汇率制度改革对欧元与日元兑人民币汇率之间相关性的影响却较小.该结果可为一篮子货币各货币权重的确定和外汇组合风险的管理提供参考.