文档介绍：基于Copula函数的行业信用风险相关关系研究∗
聂广礼 1,2,陈懿冰 3
(1. 北京大学光华管理学院,北京 100871;,北京 100005;
,北京 100190)
摘要:相关关系分析是商业银行信用风险组合管理研究的重要内容,本文首先分析了当前进
行信贷组合中的相关关系的研究,主要包括指标和测度的方法。然后介绍了 Copula 函数理
论及其常用的函数形式。最后本研究借助 KMV 方法将上市公司财务数据转化为信用风险指
标,以此测度行业的信用风险相关性,并以房地产和制造业为例研究了信用风险模型的
Copula 函数选择。
关键词:Copula 函数;信用风险;信贷组合管理;房地产;制造业
中图分类号: 文献标识码:A 文章编号:
Copula Based Industry Credit Risk Correlation Analysis
Abstract:Portfolio is an important tool in the study of credit risk mercial banks. This paper
firstly summarized the current monly used in the analysis of correlation methods,
and then introduced the main types of Copula. We transform measures of the panies into
credit risk using KMV. Real estate and manufacturing are taken as an example to find the best
Copula.
Key words:Copula; Credit Risk; Credit Portfolio; Real Estate; Manufacturing
一、引言
商业银行是国民经济中再生产顺利进行的纽带,在整个金融体系中位居特殊而重要的地
位。截至 2010 年底,我国银行类金融机构已经达到 3000 多家,银行业资产总额达到
万亿元。商业银行不但是国民经济体系运转的中介机构,其本身也已经成为国民经济的重要
组成部分。在间接融资仍然是我国最主要的融资渠道状况下,信贷资产已经成为国民经济中
非常重要的组成部分,因此稳较快发展需要商业银行对其信贷资产进行合理配
置,降低系统风险。
2010 年 9 月 12 日,由 27 个国家组成的巴塞尔银行监管委员会就《巴塞尔协议Ⅲ》的
内容达成一致,全球银行业正式步入巴塞尔协议 III 时代。巴塞尔协议中信用风险、市场风
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作者简介:聂广礼(-),男,山东安丘人,博士,信贷风险管理;
陈懿冰(-),女,浙江临海人,博士研究生,风险管理与数据挖掘。
基金项目:本研究受到国家自然科学基金项目(71201143, 71271191);中国博士后科学基金面上资助项目
(2012M510280);中国科学院研究生科技创新与社