基于Copula函數(shù)與ES高階的商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度.pdf

1、2007年以來，我國銀行業(yè)全面對(duì)外開放，在全球化的競(jìng)爭(zhēng)格局中，面臨著全方位的挑戰(zhàn)。近年來金融危機(jī)頻頻爆發(fā)，國與國之間較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)無疑加劇了商業(yè)銀行面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此，我國商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量與管理勢(shì)在必行。目前，銀行一般采用簡(jiǎn)單的靜態(tài)指標(biāo)法進(jìn)行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)控制，或是使用VaR和L-VaR模型來度量，但該類方法的本質(zhì)缺陷影響了某些極端環(huán)境，如金融危機(jī)下風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的有效性；并且忽略風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相關(guān)性可能會(huì)導(dǎo)致高估銀行所面臨實(shí)際風(fēng)

2、險(xiǎn)。
　　 基于以上問題，本文將銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)界定為內(nèi)、外兩個(gè)部分，并分別建立精確度更高的度量模型。針對(duì)銀行單一的內(nèi)部流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，本文構(gòu)建POT-ES高階計(jì)量模型。極值理論的POT模型只考慮樣本數(shù)據(jù)的尾部分布，解決了估計(jì)整體樣本分布的難題；并創(chuàng)新性的結(jié)合ES高階風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，保證了估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)值在n+1階上的廣義隨機(jī)占優(yōu)單調(diào)一致性，因此更合適在金融危機(jī)等極端情況下，度量銀行面臨的內(nèi)部流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。返回檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，基于該類模型所

3、得到的風(fēng)險(xiǎn)值更有效。
　　 在外部流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量中，為考慮風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相關(guān)性，引入Copula理論與非參數(shù)核密度估計(jì)模型，并結(jié)合蒙特卡洛模擬技術(shù)，估計(jì)銀行外部流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的VaR和ES值。通過對(duì)比研究發(fā)現(xiàn)，Copula-Kernel模型比傳統(tǒng)的歷史模擬法能更準(zhǔn)確的度量商業(yè)銀行面臨的外部流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；并得到商業(yè)銀行流動(dòng)性融資的最優(yōu)比例，以期為銀行進(jìn)行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理提供理論上的模型參考。本文在進(jìn)行模型選優(yōu)的同時(shí)，運(yùn)用建立的模型和方法