论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 国际背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 国内背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-15页 |
| 1.3 研究方法 | 第15页 |
| 1.4 研究内容和结构安排 | 第15-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 国内外相关文献综述及简单评述 | 第18-28页 |
| 2.1 国外研究现状 | 第18-22页 |
| 2.2 国内研究现状 | 第22-26页 |
| 2.3 简单评述 | 第26-28页 |
| 2.3.1 以往研究的贡献与不足 | 第26页 |
| 2.3.2 对本文的启示 | 第26-28页 |
| 第3章 商业银行操作风险及度量方法概述 | 第28-40页 |
| 3.1 操作风险的概念、特点与分类 | 第28-30页 |
| 3.1.1 操作风险的内涵 | 第28页 |
| 3.1.2 操作风险的特点 | 第28-29页 |
| 3.1.3 操作风险的分类 | 第29-30页 |
| 3.2 操作风险度量方法及比较分析 | 第30-37页 |
| 3.2.1 操作风险度量方法 | 第30-36页 |
| 3.2.2 各种度量方法的比较分析 | 第36-37页 |
| 3.3 五种高级度量方法在我国的适用性分析及最优方法选择 | 第37-40页 |
| 3.3.1 五种高级计量方法在我国的适用性分析 | 第37-38页 |
| 3.3.2 操作风险最优度量方法的选择 | 第38-40页 |
| 第4章 基于POT模型和信度因子的操作风险度量模型构建 | 第40-52页 |
| 4.1 模型选取 | 第40-43页 |
| 4.2 构建损失数据尾部分布 | 第43-46页 |
| 4.2.1 POT模型尾部构建及参数估计 | 第43-45页 |
| 4.2.2 极值VaR和条件期望ES | 第45-46页 |
| 4.3 部分信度因子模型整合银行内外部损失数据 | 第46-50页 |
| 4.3.1 银行的内部数据与外部数据 | 第46-47页 |
| 4.3.2 信度理论模型的创建过程及信度因子的获取方法 | 第47-49页 |
| 4.3.3 信度因子混合内外部数据 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于POT模型与信度模型的操作风险度量实证分析 | 第52-70页 |
| 5.1 操作风险数据处理 | 第52-56页 |
| 5.1.1 损失数据的来源及收集原则 | 第52-53页 |
| 5.1.2 损失数据的整理及统计性描述 | 第53-56页 |
| 5.2 损失数据的厚尾性分析 | 第56-61页 |
| 5.2.1 样本数据Q-Q图 | 第57-59页 |
| 5.2.2 样本数据的平均超额图 | 第59-61页 |
| 5.3 各组数据阈值的选取及最优阈值检验 | 第61-65页 |
| 5.3.1 阈值的选取 | 第61-64页 |
| 5.3.2 POT极值分布参数估计和最优阈值的选取 | 第64-65页 |
| 5.4 基于部分信度因子模型估计VaR和操作风险ES值 | 第65-68页 |
| 5.5 实证结果分析 | 第68-70页 |
| 第6章 结束语 | 第70-74页 |
| 6.1 本文结论 | 第70-71页 |
| 6.2 主要工作与不足 | 第71-72页 |
| 6.3 研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 附录 | 第82-93页 |
