基于极值理论的我国商业银行操作风险度量
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-23页 |
| ·选题背景 | 第13-16页 |
| ·研究意义 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·本文的结构安排 | 第18-21页 |
| ·创新点 | 第21-23页 |
| 第二章 商业银行操作风险度量与管理 | 第23-65页 |
| ·风险与操作风险 | 第23-41页 |
| ·风险 | 第23-25页 |
| ·商业银行风险 | 第25-29页 |
| ·操作风险 | 第29-41页 |
| ·操作风险的管理框架 | 第41-47页 |
| ·操作风险管理的组织架构 | 第41-43页 |
| ·操作风险管理战略和政策 | 第43页 |
| ·操作风险管理流程 | 第43-47页 |
| ·操作风险度量模型 | 第47-59页 |
| ·操作风险度量的文献综述 | 第47-52页 |
| ·新巴塞尔协议建议的度量模型 | 第52-59页 |
| ·基于极值理论的操作风险度量综述 | 第59-61页 |
| ·极值理论的综述 | 第59-60页 |
| ·极值理论在操作风险中的应用 | 第60-61页 |
| ·参考文献 | 第61-65页 |
| 第三章 我国商业银行操作风险分布特征分析 | 第65-89页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·样本数据的收集 | 第65页 |
| ·数据预处理 | 第65-68页 |
| ·统计分析 | 第68-89页 |
| 第四章 极值分布的阈值选取新方法 | 第89-103页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·极值理论与阈值选取 | 第90-92页 |
| ·变点理论 | 第92-96页 |
| ·变点理论的定义与研究现状 | 第92-93页 |
| ·线性回归变点模型 | 第93-95页 |
| ·斜率变点 | 第95-96页 |
| ·随机模拟 | 第96-97页 |
| ·Burr(β,τ,λ)分布 | 第96页 |
| ·随机模拟 | 第96-97页 |
| ·应用研究 | 第97-99页 |
| ·小结 | 第99页 |
| ·参考文献 | 第99-103页 |
| 第五章 极值理论在操作风险度量中的应用 | 第103-113页 |
| ·引言 | 第103-104页 |
| ·经典风险度量方法:VaR技术和ES技术 | 第104页 |
| ·POT模型下损益分布的估计 | 第104-106页 |
| ·POT模型下的VaR估计和ES估计 | 第106页 |
| ·域值的选取 | 第106-107页 |
| ·实证分析 | 第107-109页 |
| ·样本数据 | 第107页 |
| ·实现步骤 | 第107-108页 |
| ·结果分析 | 第108-109页 |
| ·小结 | 第109-110页 |
| ·参考文献 | 第110-113页 |
| 第六章 基于Copula-EVT的操作风险度量 | 第113-125页 |
| ·引言 | 第113-114页 |
| ·Copula函数 | 第114-116页 |
| ·多元Copula函数的定义和相关定理 | 第114-115页 |
| ·Copula函数的一些基本性质 | 第115-116页 |
| ·建立损失分布模型 | 第116-117页 |
| ·Copula-EVT模拟 | 第117-120页 |
| ·损失分布模拟算法 | 第117-118页 |
| ·总体VaR的模拟算法 | 第118页 |
| ·t-copula的参数估计和模拟 | 第118-120页 |
| ·实证分析 | 第120-122页 |
| ·样本分析 | 第120-121页 |
| ·实现步聚 | 第121-122页 |
| ·结果分析 | 第122页 |
| ·小结 | 第122-123页 |
| ·参考文献 | 第123-125页 |
| 第七章 结论与展望 | 第125-129页 |
| ·结论 | 第125-127页 |
| ·待研究的问题 | 第127-129页 |
| 致谢 | 第129-131页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第131页 |
