稳健统计方法在操作风险度量中的应用研究——基于我国商业银行操作风险损失数据

摘要

自从操作风险被巴塞尔资本协议纳入监管体系以来，操作风险的度量研究得到了理论界的高度重视。本文对于操作风险的研究以巴塞尔资本协议提出的高级计量法为基础，结合运用稳健统计学的相关理论方法，利用我国某商业银行的损失数据，计量了商业银行对于操作风险监管资本的需求，并比较了稳健统计方法在操作风险度量研究中的应用优势。
　　本研究主要内容包括：第一章绪论部分主要论述了操作风险度量研究的背景以及对于商业银行经营决策的实际意义。第二章文献综述部分，首先梳理了稳健统计学的发展历史以及稳健统计学方法应用在操作风险度量中的理论基础。随后梳理了国内外操作风险的研究文献，首先关注了学界度量操作风险常用的分布模型以及模型分布参数估计精度对于操作风险度量结果的影响。同时，重点分析了国外文献中关于稳健统计方法在操作风险度量中的应用的研究内容。通过分析，发现采用经典的估计方法估计模型的相关分布参数，由于对于样本数据过多的严格要求，导致经典估计量估计出来的参数估计量缺乏稳健性。随后，分析了稳健统计方法的应用问题。大量学者的研究表明，采用稳健统计方法得到分布参数估计量能够有效的抵抗损失数据中异常值对于估计量的影响。第三章理论分析部分分析了采用损失分布法度量操作风险的理论基础。同时，重点介绍了广义帕累托分布在度量操作风险尾部损失中的应用及其理论基础。随后，分析了稳健统计中的一些常见的统计量和这些统计量的相关性质以及稳健统计方法应用在广义帕累托模型中的理论基础。第四章实证分析部分，运用实际的操作风险损失数据拟合出损失数据的分布函数，并以此分布函数为基础，计算出不同置信度下操作风险在险价值（OpVaR）。同时，为了对比不同参数估计方法拟合出来的分布模型的度量结果，计算出不同参数估计方法拟合出来的分布模型的度量结果。本文在选用传统的损失分布法模型作为操作风险度量模型的基础上，运用稳健统计的方法作为参数估计的基本方法，与经典的参数估计方法相比，稳健统计方法得到的参数估计量更加稳健。同时运用拟合的操作风险损失分布模型计算得到不同置信度下操作风险在险价值。通过对比，分析稳健统计方法与经典统计方法相比，在操作风险度量研究中的应用优势。同时，为了更好的说明基于稳健统计方法构建的损失分布模型的拟合效果，使用稳健统计特征图来说明模型的拟合效果。

目录

声明

1. 绪论

1.1 选题背景与意义

1.2 研究内容与研究方法

1.3 创新与不足

2. 理论基础与文献综述

2.1 稳健统计的定义、产生与发展

2.2 损失分布法模型参数估计的传统方法及其不足

2.3 参数估计的精确性对度量结果的影响研究

2.4 稳健统计方法在操作风险度量中的应用

3. 损失分布参数稳健性估计的理论模型

3.1 损失分布模型

3.2 广义帕累托分布的阈值确定方法

3.3 稳健统计方法应用介绍

3.4 稳健统计方法在操作风险度量中的应用

3.5 稳健统计方法在操作风险度量中的优势分析

3.6 本章小结

4. 基于实际损失数据的实证分析

4.1 操作风险损失数据的描述性统计结果

4.2 广义帕累托模型阈值的确定

4.3 GPD模型的拟合以及OpVaR的计算

4.4 基于特征图的稳健统计方法优势分析

4.5 本章小结

5. 主要研究结论及研究展望

5.1 主要研究结果

5.2 政策建议

5.3 研究展望

参考文献

致谢

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