论文部分内容阅读
根据《巴塞尔协议Ⅱ》，操作风险已经成为银行和其他金融机构面临的三大风险之一，有效和准确的度量操作风险是我国提高操作风险管理水平的重要因素。本文旨在对高级计量法中常用的损失分布法和极值方法度量操作风险模型进行改进，以期提高操作风险度量的准确程度，通过引入信息熵理论，提出了以下三种改进方法，并进行了实证研究：(1)基于最大熵原理的操作风险非参数估计方法：针对在损失分布法中估计损失程度时，参数分布的选择不同容易导致估计结果的偏差，该方法直接从数据出发，基于最大熵原理求解得到客观的分布。该分布比常用的参数分布更好的拟合了样本，反映了损失样本的真实情况，具有鲁棒性和敏感性；(2)基于最大熵的GPD分布参数估计与操作风险度量方法：该方法适用于右偏厚尾和小样本的操作风险数据，与极大似然估计相比，计算过程简单，参数估计准确，同时可结合随机和模型方便的计算年度操作风险损失值(3)基于互信息熵的操作风险集成度量：该方法在损失分布法框架下，采用copula函数和基于互信息熵的广义相关系数进行了各业务线之间的风险集成，广义相关系数比常用的线性相关系数更好的描绘了业务线之间的广义相关关系(包括线性和非线性相关)，给出了更精确的刻画业务线相关程度的方法，帮助银行更合理的配置了资本金，提高了风险抵抗能力。
本文采用了课题组收集的国内外媒体公开报导的我国商业银行操作风险损失事件进行了实证研究，发现这三种模型都是适用的，可行的。
这些操作风险模型适合我国的金融环境，有助于推动我国商业银行操作风险的管理，为实践中进行操作风险度量提供了新的思路。