基于贝叶斯MCMC的POT模型——低频高损的操作风险度量

作者：刘睿,詹原瑞,刘家鹏

摘要：对低频率高损失的操作风险进行量化非常困难，其特点为较少发生，而一旦发生通常都会造成巨额损失，因此数据匮乏是一个严重的挑战，内部欺诈风险是此类风险的典型代表，也是中国商业银行有代表性的重大操作风险类型。在损失分布法的框架下，通过极值理论对内部欺诈风险进行度量；考虑到使用损失数据对频率直接拟合带来的问题，借助POT模型的重要性质对内部欺诈风险强度和频率进行估计；在此基础上，使用基于吉布斯抽样的贝叶斯MCMC方法估计POT模型的参数，以解决样本数据不足时极大似然估计中误差增大的问题。在这一方法框架下，以中国商业银行的内部欺诈损失数据为样本，对中国商业银行的内部欺诈风险进行度量，并估计了相应的经济资本。

发文机构：天津大学管理学院

关键词：低频高损损失分布法贝叶斯MCMCPOT模型经济资本low frequency/high severityinternal fraudBayesian MCMCPOT Modeleconomic capital

分类号： F830.4[经济管理—金融学]