姚德权++王文进

摘要：基于商业银行风险资产的动态变化性和资产的多重风险属性，结合Copula函数与不确定性理论，设计风险资产结构不确定的商业银行整合风险的度量模型，运用随机模拟、神经网络与遗传算法相结合的求解算法，整合度量中国银行、交通银行和招商银行的市场风险和信用风险，结果表明模型及求解方法的有效，基于历史数据规律对商业银行整合风险度量，更具优越性和实用性。

关键词：商业银行；整合风险；风险资产；不确定性

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：

Commercial Banks Integrated Risk Measurement under the Uncertain Risk Assets Structure

YAO Dequan，WANG Wenjin

（Hunan University， School of business administration，Hunan Changsha，410082）

Abstract： Considering the dynamic changes and multiple attributes of the commercial bank's risk assets， this paper presents commercial banks integrated risk measurement models by combining the Copula function with uncertainty theory， and design solving algorithms based on the methods of stochastic simulations， neural networks and genetic algorithms. At last， using the market risk data and credit risk data of Bank of China， Bank of communications and China merchants bank， we test the effectiveness of model and algorithms. In all， this model considered the uncertainty of risk assets structure and measured the integrated risk based on the historical data， it is superior and useful.

Key words： commercial bank； integrated risk； risk assets； uncertain

一、引言

随着金融市场不断发展，金融市场风险管理日趋复杂。《巴塞尔新资本协议》指出信用风险、市场风险和操作风险仍然是现代商业银行面临的主要风险，且三者之间具有一定的相关性，商业银行在进行风险管理时必须系统考虑[1]。新资本协议提出了全面风险管理的课题，引发学界关注整合风险的有效评估和度量。

近年来，学者们着手研究能否构建模型对上述三大风险进行整合度量，而基于Copula函数的模型成为研究热点。Embrechts等（1999）较早将Copula方法引入金融领域，考量风险整合问题[2]，Rosengberg、Schuermann（2006）运用Copula和VaR方法计算了整合风险，并将结果与将各部分风险简单相加的结果进行了对比，得出简单加和的模型计算的风险事实上高估了20%～35% [3]。韦艳华等（2007）完善了利用Copula函数进行金融风险管理的相关理论，具体讨论了Copula函数在金融风险度量中的应用[4，5]。吴振翔等（2006）提出了Copula-GARCH模型研究投资组合风险[6，7]。……