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基于Copula模型的商业银行组合信用风险度量研究的中期报告
本研究旨在探究基于Copula模型的商业银行组合信用风险度量方法，为商业银行的风险管理和决策提供参考。首先，本文介绍了Copula模型的基本原理和应用领域，并结合贝叶斯网络方法对模型进行了扩展，利用蒙特卡洛仿真对模型进行了验证。
接着，本文选取某商业银行的贷款组合为研究对象，利用Copula模型对其组合信用风险进行度量，分别采用GaussianCopula、tCopula和FrankCopula等多种Copula模型进行分析，并通过交叉验证方法对模型进行评价。结果显示，针对该商业银行的贷款组合，tCopula模型表现最佳，能够更准确地刻画组合中不同贷款之间的依赖关系，提高信用风险度量的精度和稳定性。
最后，本研究对研究结果进行了讨论和总结，并指出其在商业银行风险管理中的应用和局限性。未来的研究将进一步优化模型和数据的选择，并从宏观经济和市场环境的角度对组合信用风险进行研究，为商业银行的风险管理提供更全面的支持。