基于Copula函数的商业银行整合风险研究

作者：刘祥东,刘澄,王洋洋,陆嘉骏

摘要：整合风险的量化管理已成为现代商业银行风险管理的发展趋势。本文选择信用风险和市场风险作为整合风险的影响因素，针对小样本且不满足正态分布的情况，采用核密度估计来对各自边缘分布进行拟合。根据平方欧式距离选取出最优Copula函数，使用半参数法将不同边缘分布连接成二元联合分布，并选用条件风险价值CVaR作为衡量整合风险的指标。通过对建立的Copula-CVaR模型进行M0nteCarlo模拟，遍历搜索不同权重的模拟结果，找出银行最优风险资产组合，进而对我国12家上市商业银行整合风险水平进行评估。实证结果表明，整合风险低于单一风险之和，潜在的信用风险要高于市场风险，并且国有银行的整合风险普遍大于其他上市的股份制银行。

发文机构：北京科技大学东凌经济管理学院 Viterbi School of Engineering 浙江大学经济学院

关键词：COPULA函数商业银行整合风险CVARMONTECARLO模拟Copula function, commercial bank, integrated risk, CVaR, Monte-Carlo simulation

分类号： F830[经济管理—金融学]