驯化黑天鹅-重尾性操作风险的度量精度与管理参数研究

1 绪论 1.1 引言 1.1.1 国际背景 1.1.2 国内背景 1.2 操作风险概念界定 1.3 操作风险度量的基本方法 1.3.1 基本指标法 1.3.2 标准法 1.3.3 高级计量法 1.4 损失分布法综述 1.4.1 操作损失数据样本 1.4.2 内外部损失样本共享问题 1.4.3 极值模型法在尾部风险度量中的应用 1.5 操作风险管理研究综述 1.5.1 国外操作风险管理研究现状 1.5.2 国内操作风险管理研究现状 1.6 问题提出和研究意义 1.7 研究内容与结构 1.8 主要创新点 2 操作风险度量偏差的影响因素 2.1 引言 2.2 样本异质性对分布模型的影响 2.2.1 门槛导致的样本异质性 2.2.2 除门槛外其他因素导致的样本异质性 2.3 分布模型外推导致的偏差 2.3.1 样本内估计操作风险价值 2.3.2 样本外估计操作风险价值 2.4 本章小结 3 重尾性操作风险度量精度 3.1 引言 3.2 Pareto分布下操作风险度量的精度 3.2.1 操作风险度量的精度 3.2.2 操作风险度量精度及其灵敏度 3.2.3 结论 3.3 Weibull分布下操作风险度量的精度 3.3.1 操作风险度量的精度 3.3.2 操作风险度量精度及其灵敏度 3.3.3 结论 3.4 本章小结 4 重尾性操作风险关键管理参数 4.1 引言 4.2 Pareto分布下操作风险关键管理参数 4.2.1 Pareto分布下操作风险价值度量 4.2.2 关键管理参数判别模型 4.2.3 示例分析 4.2.4 结论 4.3 Weibull分布下操作风险关键管理参数 4.3.1 Weibull分布下操作风险价值度量 4.3.2 关键管理参数判别模型 4.3.3 示例分析 4.3.4 结论 4.4 本章小结 5 操作损失强度分布选择 5.1 引言 5.2 操作风险价值度量 5.3 操作风险价值灵敏度的比较分析 5.4 本章小结 6 结束语 6.1 总结与创新点 6.2 研究展望 参考文献