【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(70573076);高等学校博士学科专项科研基金(20050056057)
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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。
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