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基于Copula函数CreditMetrics模型改进与应用研究
中文名称: 基于Copula函数CreditMetrics模型改进与应用研究
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论文编号: 4143334收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Application Research of CreditMetrics Model Based on Copula Improvement
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 金融学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 信用风险 巴塞尔Ⅱ CreditMetrics Copula
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 信用风险是商业银行面临的主要风险之一,随着当代金融危机的频繁出现,作为金融领域中心环节的商业银行,其风险管理重点已逐渐从传统的资产负债管理向以风险计量和风险(略)全面风险管理过度.信用风险管理作为全面风险管理的重要组成部分,已越来越受(略)的关注.我国商业银行信用风险的管理还主要停留在定性分析的基础上,与国际领先水平尚有一定的差距,鉴于此,本文借鉴国内外研究和应用的一些成果,并结合我国商业银行的具体特征,尝试引入量化信用风险管理方法. 本文(略)论的发展进程出发,借助《巴塞尔新资本协议》以最低资本要求、监管部门监督检查与市场约束三大支柱为核心的内容,引出全面风险管理对商业银行信用风险量化的要求,进而通过信用风险分类和(略)风险管理方法的介绍,分析我国当下商业银行在这一方面的现状,并指出当代信用风险模型的发展趋势. 在模型借鉴方面,本文以计算原理、分类标准、数据可得性与市场成熟度等作为主要参考指标,遵照巴塞尔委员会对于商业银行使用内部评级法时需要(略)模型和相关技术程序的要求,分别对其推荐的CreditMetrics、KMV、Credit Portfolio View、...
Credit risk is main risk faced by commercial banks. Since freq(omitted)ance of contemporary financial crisis, commercial banks, as the important link in the financial field, have g(omitted)hifted focus from traditional b(omitted)r(omitted)ment to comprehensive risk management on quantitative and optimized risk. Credit risk management as an important component of comprehensive credit has become increasingly concerned by international fi(omitted)mmunity. Credit risk management of commercial bank in China...
目录:
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
0. 引言第11-18页
  ·选题背景及研究意义第11-12页
  ·国内外研究现状第12-17页
    ·国外研究现状第12-14页
    ·国内研究现状第14-17页
  ·论文内容与研究方法第17页
    ·论文主要内容第17页
    ·论文研究方法第17页
  ·论文创新之处第17-18页
1 商业银行信用风险管理相关理论第18-30页
  ·商业银行风险管理理论发展第18-20页
  ·巴塞尔Ⅱ的主要内容与影响第20-24页
    ·巴塞尔Ⅱ的三大支柱第20-23页
    ·巴塞尔Ⅱ的影响第23-24页
  ·全面风险管理理论第24-26页
  ·信用风险管理第26-30页
    ·信用风险第26-28页
    ·传统的信用风险管理方法第28-30页
2 现代信用风险模型及其比较分析第30-41页
  ·模型介绍第30-37页
    ·CreditMetrics 模型第30-32页
    ·KMV 模型第32-33页
    ·Credit Portfolio View 模型第33-35页
    ·CreditRisk+模型第35-37页
  ·模型的比较第37-41页
3 我国商业银行选取信用风险管理模型参考因素第41-45页
  ·我国商业银行信用风险模型的选取第41-42页
  ·CreditMetrics 模型的基本框架第42-44页
  ·CreditMetrics 模型的参数第44-45页
  ·CreditMetrics 模型的不足之处第45页
4 基于 Copula 函数对 CreditMetrics 模型的改进第45-60页
  ·CreditMetrics 模型改进的途径第45-46页
  ·Copula 函数的性质与选取第46-52页
    ·Copula 函数的定义第46-48页
    ·常见的Copula 函数第48-50页
    ·基于Copula 函数的相关性测度第50-51页
    ·Copula 函数的选取第51-52页
  ·分析中使用的方法与环境第52-53页
    ·蒙特卡洛模拟法与cholesky 分解第52-53页
    ·R 软件与MATLAB 环境第53页
  ·针对我国实际情况对数据的调整第53-60页
    ·违约损失率的调整第53-54页
    ·信用转移矩阵的调整第54-57页
    ·远期收益率曲线的调整第57-59页
    ·资产相关系数的调整第59-60页
5 基于 CreditMetrics 模型的实证分析第60-66页
  ·数据来源与假设条件第60页
  ·应用改进后的 CreditMetrics 模型的 VaR 计算第60-64页
    ·单笔贷款的VaR 计算第60-62页
    ·资产组合的VaR 计算第62-64页
  ·实证研究结论第64页
  ·我国商业银行量化信用风险管理建议第64-65页
  ·观点总结第65页
  ·本文局限第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
个人简介第71页
发表的学术论文第71页
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