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基于CopulA-GARCH模型的我国上市商业银行集成风险的度量的开题报告
一、研究背景及意义
随着我国金融市场越来越开放、竞争越来越激烈，商业银行的风险管理工作越来越受到关注。商业银行的风险主要包括信用风险、市场风险和操作风险三大类，而这些风险之间存在着较为复杂的相关关系和影响，因此需要采用综合风险管理的方法进行度量和管理。
目前，国内外学者和实践者在商业银行集成风险度量方面主要采用VaR和ES等方法。然而，这些方法在度量集成风险时都是考虑各个风险之间是相互独立的，而实际情况下，不同类型的风险之间存在着各种关联关系，如信用风险与市场风险、操作风险之间的关系，因此需要考虑它们之间的相关性。
针对这一问题，本研究拟采用CopulA-GARCH模型对我国上市商业银行的集成风险进行度量，旨在更加真实地反映出各类风险之间的相关性，并为商业银行提供科学有效的风险管理建议。
二、研究内容和方法
本研究采用CopulA-GARCH模型对我国上市商业银行的集成风险进行度量。具体的研究流程包括以下几个步骤：
1.数据采集：本研究的数据主要来自于Wind金融终端数据库，包括上市商业银行的股票收益率数据、信用风险指标数据、操作风险指标数据和市场风险指标数据。
2.预处理数据：对采集得到的数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理、标准化等。
3.建立CopulA-GARCH模型：根据已有研究和实践经验，确定集成风险度量模型的基本形式和具体的方法。在此基础上，采用CopulA-GARCH模型对商业银行集成风险进行度量。
4.模型检验和评价：对建立的模型进行检验和评价，主要包括样本内和样本外的拟合效果、残差分析等。
5.实证分析和应用：基于建立的模型，对我国上市商业银行的集成风险进行实证分析，并提出相应的风险管理建议。
三、创新点和预期成果
本研究的创新点主要包括以下几个方面：
1.采用CopulA-GARCH模型对商业银行集成风险进行度量：相较于传统的VaR和ES等方法，CopulA-GARCH模型能够更好地反映出不同风险之间的相关性，从而提高集成风险度量的准确性和科学性。
2.考虑中国商业银行的实际情况：传统的集成风险度量方法通常基于国外的商业银行数据，而中国商业银行具有自身的特点和风险管理需求，因此本研究将针对中国上市商业银行进行研究和探讨。
预期的成果有以下几点：
1.建立科学有效的商业银行集成风险度量模型，能够更好地反映不同风险之间的相关性，提高集成风险度量的准确性和科学性。
2.对我国上市商业银行的集成风险进行实证分析，为商业银行提供科学有效的风险管理建议，降低其风险暴露和损失风险。