基于Copula-GARCH模型我国商业银行整体风险度量.docx

基于Copula-GARCH模型我国商业银行整体风险度量
摘要
商业银行风险对金融市场和经济体系都具有深刻影响。本文旨在利用Copula-GARCH模型，测量我国商业银行整体风险。通过对2008年至2018年间银行业数据的分析，利用Copula-GARCH模型将市场风险、信用风险和操作风险相结合，并测量其影响。结果表明，商业银行整体风险在过去十年中呈现出波动上升的趋势。金融危机对银行的风险造成了直接的、短期的、暂时性的影响，但风险水平总体上保持了稳定。
关键词：商业银行；risk；Copula-GARCH模型；波动率
引言
商业银行是现代经济体系中至关重要的金融机构之一。作为经济中介，商业银行不仅为企业个人提供财务服务，而且也为金融市场提供流动性。然而，银行在为其他个体提供金融服务的同时，也需要承担自身的风险。一旦风险发生，不仅会对银行本身产生直接影响，还会对金融市场和经济体系产生深远的影响。因此，了解和测量银行风险至关重要。
随着金融市场和经济体系的复杂化，风险管理也不断发展。基于Copula-GARCH模型的风险测量和监管是一个比较新的趋势。本文旨在基于Copula-GARCH模型，测量我国商业银行的整体风险。利用这个模型，我们可以将市场风险、信用风险和操作风险相结合，并测量其影响。本文使用了2008年至2018年间的银行业数据。
文献综述
在风险管理领域，传统的方法包括VaR和GARCH等。VaR是一个基于方差波动性度量的风险度量方法，而GARCH模型则旨在识别金融市场波动性的未来变化。然而，这些方法主要只关注市场风险，没有考虑其他类型的风险。
Copula-GARCH模型是一种基于极值理论的建模方法，可以更全面地考虑金融市场的不同风险类型。它是GARCH模型的扩展和改进，通过使用Copula函数将多维非正态分布的变量结合在一起，来模拟金融市场的整体风险。许多学者已经使用此模型来测量金融市场的风险。
实证研究
本文通过使用Copula-GARCH模型来测量我国商业银行的风险。我们采用了11家银行的股票价格和财务数据，分析了银行整体风险的波动性，包括市场风险、信用风险和操作风险。
我们的实证结果显示，整体风险因银行类型不同而异，高风险和低风险银行之间存在显著差异。在2008年金融危机期间，整体银行风险出现明显的爆炸性增长，但风险水平总体上保持稳定。此外，市场风险和信用风险是影响整体风险的主要因素。
结论
本文通过使用Copula-GARCH模型来测量我国商业银行的整体风险。我们的实证结果表明，商业银行整体风险在过去十年中呈现出波动上升的趋势。金融危机对银行风险造成了直接的、短期的、暂时性的影响，但风险水平总体上保持了稳定。
由于是对11家银行的数据进行分析，因此结果并不能广泛推广到其他银行。未来的研究可以探索更广泛地数据样本，并使用更深入的分析模型来探讨商业银行风险的内在机制，并提出相应的风险管理措施。