基于Copula方法的房地产信贷组合风险度量研究

将房地产开发商贷款和个人住房贷款这两类贷款看成一个信贷组合,考虑了两类信贷风险间的非线性相关关系,构建了基于Copula函数的两类贷款组合的信用风险度量模型和度量两类房地产信贷组合信用风险的仿真模拟步骤,并进行了实例分析。实例研究结果表明,Copula函数的应用能灵活处理两类房地产信贷风险间的相关关系,风险度量结果较完全正相关和完全独立两种情况更准确。     

基于风险整合模型的CDO产品定价研究

本文在因子Copula模型框架下考虑相互关联的市场风险、信用风险以及随机利率风险对CDO价格的影响,提出CDO风险整合定价模型。采用Monte Carlo方法模拟的数值结果表明:第一,在连接函数为Clayton Copula函数及共同因子和异质因子均为t分布条件下,信用指标的数值分布具有厚尾性;第二,风险整合模型的CDO价格对标的违约强度λi非常敏感,各分券的信用利差随着λi的增加而单调增加,Copula函数的参数θ对信用利差的影响则非单调,信用利差在区间θ?[1,3]上呈现先降后升的趋势。     

基于Copula模型的沪市A股投资组合风险分析

本文采用Copula—GARCH模型对金融市场中投资组合的风险问题进行分析,并选取沪市A股六支股票进行实证研究,结合Monte Carlo模拟计算了投资组合的VAR值,结果显示对资产进行适当的组合可降低投资者的风险,从而证实了模型的可行性和有效性。     

基于Copula-GARCH-EVT的中国开放式基金投资组合风险度量

文章结合CARCH模型和EVT理论刻画了单个金融资产收益率的波动性和尾部分布,并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于证券投资组合的VaR计算方法.通过对光大红利基金的实证研究,得到前十大重仓中单只股票及其投资组合的风险值,结果表明,基于Copula-GARCH-EVT的VaR方法具有重要的经济应用价值.     

基于Copula-SV-t模型的开放式基金投资组合优化

现代投资组合理论要求投资者研究不同金融资产间非线性非正态的分布特征和相关关系,进而优化相应的资产组合。结合SV-t模型和Copula函数,对单支开放式基金收益率分布的厚尾特征和不同基金间非线性的相关关系进行描述,并用ES方法度量不同权重下基金组合间的风险。实证表明：t-Copula函数下的模型更能反映出组合间的尾部相关性,此时最优组合下ES较正态Copula函数下的结果要小,说明t-Copula函数下的Copula-SV-t模型在实际中更具应用价值。     

Copula 在商业银行组合信用风险度量中的应用

本文对比分析了正态Copula函数、t-Copula函数、Gumbel Copula函数、Frank Copula函数和Clayton Copula函数对资产组合分布尾部特征的描述特点并选择其中四种Copula函数与KMV模型相结合对商业银行组合信用风险进行度量,度量结果显示Clayton—Copula相关模式假设下的商业银行组合信用风险度量结果最符合实际。     

中小企业供应链融资的风险度量--基于R银行交易数据的研究

本文以某城市商业银行开展汽车行业供应链融资数据为样本,运用信用计量模型（CreditMetrics）进行信贷资产组合的信用风险度量模拟,将供应链融资中涉及的主要风险和收益转化成整条供应链融资资产组合的在险价值,探讨城市商业银行运用该模型进行信贷风险量化管理的可行路径。     

资产组合风险的极值Copula模型与实证研究

本文在极值理论POT模型的基础上,引入了Copula连接函数,建立极值Copula模型,给出了组合风险价值VaR的计算公式,并以加元和日元回报为样本进行了实证分析,结果表明,极值Copula模型能较好地度量资产组合的风险,直接加权的方法会高估风险,假设资产组合服从多元正态分布会低估风险。     

基于Copula-GARCH模型下的我国金融控股公司金融风险度量

金融控股公司是持有证券、银行、保险和其他金融资产股权的金融控股集团,对金融控股公司的风险度量涉及组合资产风险度量模型,本文利用Copula-GARCH模型,运用蒙特卡洛VaR方法度量金融控股公司风险,充分利用了GARCH模型能很好扑捉到金融时间序列的时变波动、偏斜、高峰、厚尾等特性和Copula函数不限制边缘分布的选择的优点,结合Copula和GARCH模型度量金融控股公司风险,对银行业、保险业和证券业的组合资产进行实证分析,从结果得出在碰到极端情况下,相对于分业经营的风险,过分担忧金融控股公司风险不可分散导致系统风险危害是不必的。     

基于风险资产结构不确定性的商业银行整合风险度量研究

基于商业银行风险资产的动态变化性和资产的多重风险属性,结合 Copula 函数与不确定性理论,设计风险资产结构不确定的商业银行整合风险的度量模型,运用随机模拟、神经网络与遗传算法相结合的求解算法,整合度量中国银行、交通银行和招商银行的市场风险和信用风险,结果表明：模型及求解的方法有效,基于历史数据规律对商业银行整合风险度量,更具优越性和实用性。