基于藤copula方法的信用风险度量研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述

1、 选题目的和意义：

金融衍生工具的一项重要作用就是以创新的方式管理金融风险中最重要的风险-信用风险。信用风险与一般金融风险不同:它的损益分布具有不对称性,金融领域通常称之为尖峰厚尾。厚尾意味着极端事件、尤其是投资组合违约的概率比正态分布时要高出许多。除此之外,机构或者个人往往以组合的形式拥有信用资产，信用资产间往往表现为非线性相关,所以传统的皮尔森线性相关系数不足以准确描述信用风险的特点。另外信用风险属于非系统风险,难以量化,数据也较难获取。因此,它的度量远比市场风险的度量困难得多。 考虑到在度量组合风险时，由于联合分布函数没有明确的解析式, 使用在险价值、预期短缺等工具测度组合信用风险 往往需要运用数值模拟方法, 即从特定的联合分布中抽取大量随机数以模拟损失情景。这种方法理论可行，但操作起来太过复杂。如果能有一种准确刻画组合中各个资产之间相依结构的模型或者方法，这将大大降低组合风险测度的难度，为组合资产投资者提供了一个强有力的依据。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

问题一：如何确定样本行业信贷风险的边际损失分布？

研究途径：

第一步，根据样本行业指数的成份股确定相应行业的具有代表性的企业，根据相应企业的股市信息和资产负债表确定企业股权价值、波动率及违约临界点，对所有企业进行加权组合得到行业指标，进而计算行业信贷风险指标。