| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 国外商业银行操作风险研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内商业银行操作风险的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 国内外研究现状评述 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容及框架 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第17-19页 |
| 第2章 基于 FTA 的商业银行操作风险识别 | 第19-30页 |
| 2.1 商业银行操作风险概念及分类 | 第19-23页 |
| 2.1.1 商业银行操作风险概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 商业银行操作风险分类 | 第20-21页 |
| 2.1.3 我国商业银行操作风险现状 | 第21-23页 |
| 2.2 商业银行操作风险识别方法的比较分析 | 第23-26页 |
| 2.2.1 商业银行操作风险识别方法 | 第23-25页 |
| 2.2.2 商业银行操作风险识别方法的比较与选择 | 第25-26页 |
| 2.3 基于 FTA 的商业银行操作风险识别模型建立 | 第26-29页 |
| 2.3.1 构建 FTA 识别模型的步骤 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于 FTA 的商业银行操作风险识别模型构建 | 第27-28页 |
| 2.3.3 最小割集的确定 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于 COPULA-POT 的商业银行操作风险度量 | 第30-46页 |
| 3.1 商业银行操作风险度量模型的选取 | 第30-35页 |
| 3.1.1 自上而下法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 自下而上法 | 第31-33页 |
| 3.1.3 商业银行操作风险度量方法的比较与选择 | 第33-35页 |
| 3.2 基于 POT 的商业银行操作风险分类度量模型建立 | 第35-40页 |
| 3.2.1 建立 POT 模型 | 第35-37页 |
| 3.2.2 POT 模型中阈值的选取 | 第37-39页 |
| 3.2.3 POT 模型的参数估计 | 第39-40页 |
| 3.3 基于 Copula-POT 的商业银行操作风险整合度量模型 | 第40-44页 |
| 3.3.1 Copula 函数的引入 | 第41-43页 |
| 3.3.2 确定随机变量的边缘分布 | 第43页 |
| 3.3.3 Copula-POT 模型的参数估计 | 第43-44页 |
| 3.3.4 Copula-POT 模型的检验 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 我国商业银行操作风险识别与度量应用研究 | 第46-68页 |
| 4.1 数据来源及统计分析 | 第46-49页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第46-47页 |
| 4.1.2 数据的统计分析 | 第47-48页 |
| 4.1.3 数据的厚尾性分析 | 第48-49页 |
| 4.2 基于 FTA 的商业银行操作风险识别方法应用 | 第49-53页 |
| 4.2.1 明确商业银行操作风险的类别 | 第50页 |
| 4.2.2 风险因子的识别 | 第50-53页 |
| 4.3 基于 POT 的商业银行操作风险分类度量模型应用 | 第53-58页 |
| 4.4 基于 Copula-POT 的商业银行操作风险整合度量模型应用 | 第58-64页 |
| 4.4.1 Copula 函数的参数估计 | 第59页 |
| 4.4.2 最优 Copula 函数的选择 | 第59-61页 |
| 4.4.3 引入 Copula 函数和蒙特卡罗模拟方法的VaR 计算 | 第61-64页 |
| 4.5 我国商业银行操作风险管理的政策建议 | 第64-67页 |
| 4.5.1 加强商业银行的内控机制 | 第64-65页 |
| 4.5.2 完善商业银行操作风险管理体制 | 第65-66页 |
| 4.5.3 构建安全高效的电子信息系统 | 第66页 |
| 4.5.4 注重提高大型商业银行的操作风险管理水平 | 第66页 |
| 4.5.5 构建科学的操作风险管控指标体系与风险损失数据库 | 第66-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
