基于Copula函數(shù)與ES高階的商業(yè)銀行流動性風險測度.pdf

1、2007年以來，我國銀行業(yè)全面對外開放，在全球化的競爭格局中，面臨著全方位的挑戰(zhàn)。近年來金融危機頻頻爆發(fā)，國與國之間較強的風險傳染效應無疑加劇了商業(yè)銀行面臨的流動性風險。因此，我國商業(yè)銀行流動性風險的度量與管理勢在必行。目前，銀行一般采用簡單的靜態(tài)指標法進行流動性風險控制，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，如金融危機下風險測度的有效性；并且忽略風險因子之間的相關(guān)性可能會導致高估銀行所面臨實際風

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

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