王宗潤(rùn) 肖紅艷 周艷菊

一 、引言

對(duì)多種風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合的度量和管理是現(xiàn)代銀行業(yè)全面風(fēng)險(xiǎn)管理的重要內(nèi)容，然而風(fēng)險(xiǎn)的交叉作用和異質(zhì)性特征給風(fēng)險(xiǎn)的全面量化管理帶來(lái)困難，通過(guò)引入Copula函數(shù)度量商業(yè)銀行的整合風(fēng)險(xiǎn)的方法就應(yīng)運(yùn)而生了。Copula是連接多元分布函數(shù)和單變量邊緣分布函數(shù)的函數(shù)，它的出現(xiàn)不僅將風(fēng)險(xiǎn)分析和多變量時(shí)間序列分析推向了一個(gè)新階段，而且使得金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法有了新的突破，即Copula可測(cè)度非橢球分布形分布(有極端事件函數(shù)的分布)的風(fēng)險(xiǎn)，也可以準(zhǔn)確地描述多變量分布的相關(guān)性。Copula函數(shù)運(yùn)用于整合風(fēng)險(xiǎn)度量有兩個(gè)優(yōu)勢(shì)：1）利用連接函數(shù)能夠有效地解決整合風(fēng)險(xiǎn)管理中不同類(lèi)型風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)合分布建模;2)利用連接函數(shù)方法更容易通過(guò)Monte-Carlo模擬方法計(jì)算整合收益率的VaR;和CVaR值。

Embrechts（1999）首次將 Copula理論引入金融領(lǐng)域，探討了在金融市場(chǎng)中采用線性相關(guān)指標(biāo)度量相依性的局限性，建議采用Copula來(lái)估計(jì)隨機(jī)變量間的聯(lián)合分布，在研究思想上對(duì)Copula的應(yīng)用前景做了很好的展望；Nelson（1999）系統(tǒng)總結(jié)了這一起先源于統(tǒng)計(jì)學(xué)而后被逐漸應(yīng)用于金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的主要研究成果，包括Copula的基本性質(zhì)，Copula在相關(guān)性研究、風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度以及多變量聯(lián)合分布構(gòu)建中的應(yīng)用等。Bouye（2000）探討了Copula函數(shù)在資產(chǎn)組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)以及極端情況中的應(yīng)用。Kuritzkes等（2003）在聯(lián)合分布服從正態(tài)分布的一系列假設(shè)下，對(duì)整體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究表明其較之邊緣分布的簡(jiǎn)單加總有明顯的差異。Rosenberg J.V.等（2006）使用正態(tài)Copula和Student t copula對(duì)商業(yè)銀行的三種風(fēng)險(xiǎn)（信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)）進(jìn)行了整合，并對(duì)美國(guó)商業(yè)銀行的整體風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行了度量。在國(guó)內(nèi)，張堯庭（2002）最早介紹Copula方法，并說(shuō)明了Copula函數(shù)能夠描述金融變量之間的相依關(guān)系。張明恒（2004）研究了多金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的Copula計(jì)量模型和計(jì)算方法。吳振翔等（2006）使用Copula-GARCH模型對(duì)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。李平、馬婷婷(2008)采用Clayton Copula函數(shù)對(duì)商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合，然后根據(jù)投資組合VaR的計(jì)算方法，再與操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合，得到三種風(fēng)險(xiǎn)的整體VaR。侯成琪、王頻（2008） 比較分析了 Copula-VaR與 Hybrid-VaR、Normal-VaR和Additive-VaR等幾種常用的風(fēng)險(xiǎn)度量方法后發(fā)現(xiàn)，Normal-VaR和Additive-VaR存在高估風(fēng)險(xiǎn)的傾向，而Copula-VaR能夠有效解決集成風(fēng)險(xiǎn)管理中聯(lián)合損失分布函數(shù)的構(gòu)建問(wèn)題并能通過(guò)蒙特卡洛模擬較為便捷的計(jì)算整合收益率的VaR值。余孝軍（2009）選取易于計(jì)算的橢球族Copula結(jié)合不同的邊緣分布假設(shè)來(lái)構(gòu)建10支銀行股票構(gòu)成的組合的聯(lián)合分布，計(jì)算出對(duì)應(yīng)的VaR和CVaR。眾多學(xué)者對(duì)Copula函數(shù)進(jìn)行了廣泛的探索，其應(yīng)用已經(jīng)涵蓋了相關(guān)性分析、期權(quán)定價(jià)、投資組合管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等眾多領(lǐng)域，其中在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用尤為廣泛，分別在VaR方法、極值理論、時(shí)間序列分析、信用風(fēng)險(xiǎn)分析、銀行整體風(fēng)險(xiǎn)分析中取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。

以上的研究對(duì)應(yīng)用Copula函數(shù)度量整合風(fēng)險(xiǎn)做出了有益的探索，但是整合風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)型有局限。劉京軍 首次利用期權(quán)方法研究了匯率風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性，表明信用利差是匯率波動(dòng)率的增函數(shù)，匯率初始值的減函數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)：通過(guò)模擬分析和實(shí)證分析匯率變化對(duì)信用利差和違約概率的影響得出結(jié)論：匯率波動(dòng)不僅僅使企業(yè)的融資成本增加，而且商業(yè)銀行可能面臨因匯率變化導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，遺憾的是，他并未對(duì)兩類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的量化與集成展開(kāi)深入研究。另一方面，長(zhǎng)期以來(lái)，銀行都是將信用與匯率風(fēng)險(xiǎn)單獨(dú)加以控制和管理，然而大量的實(shí)踐表明信用風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)常常是夾雜在一起共同影響銀行經(jīng)營(yíng)的。

從Copula的實(shí)際運(yùn)用來(lái)看，關(guān)鍵是要尋找一個(gè)恰當(dāng)?shù)姆植紒?lái)擬合樣本數(shù)據(jù)的邊際分布，對(duì)于如何確定邊際分布的類(lèi)型，不少文獻(xiàn)的研究通常是在邊際分布服從一系列的理論分布的前提下進(jìn)行的。在運(yùn)用Copula函數(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合的過(guò)程中，邊緣分布的估計(jì)是至關(guān)重要的一步，它是正確的選擇Copula函數(shù)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行正確整合的前提。因此，本文主要從實(shí)際運(yùn)用的角度出發(fā)，以更符合實(shí)際的經(jīng)驗(yàn)累積分布擬合三家銀行信用風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)的邊緣分布，在不同族類(lèi)、不同種類(lèi)Copula函數(shù)中選優(yōu)對(duì)深圳發(fā)展銀行、上海浦東發(fā)展銀行、中國(guó)民生銀行信用收益率和匯率收益率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合度量研究，求出整合風(fēng)險(xiǎn)的VaR值和CVaR值，并對(duì)三家銀行的整合風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行比較分析。

本文結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分介紹Copula函數(shù)的定義和性質(zhì)；第二部分闡述Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)方法；第三部分介紹最優(yōu)Copula函數(shù)的選擇方法；第四部分以深圳發(fā)展銀行、上海浦東發(fā)展銀行、中國(guó)民生銀行為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證分析；第五部分是結(jié)論。

二、幾種基本的Copula函數(shù)及其性質(zhì)

Copula函數(shù)成員廣泛，金融分析中常用的主要有兩大類(lèi)，下面以二維情況為例，對(duì)它們分別進(jìn)行介紹：

1.兩類(lèi)Copula函數(shù)族

（1）Elliptical Copula函數(shù)族

（2）Archimedean Copula函數(shù)族

2.Copula函數(shù)的特點(diǎn)和適用范圍

上述五種Copula函數(shù)的分布特征表現(xiàn)出多樣的形態(tài)，表1對(duì)五種Copula函數(shù)各自的特點(diǎn)和適用范圍進(jìn)行了總結(jié)。

表1 Copula函數(shù)的特點(diǎn)和適用范圍

三、Copula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)方法

估計(jì)備選的五種不同的Copula函數(shù)參數(shù)采用不同的方法。

對(duì)于Elliptical Copula函數(shù)族中的Normal-Copula采用秩相關(guān)系數(shù)來(lái)估計(jì)參數(shù) ，兩者的關(guān)系可由ρ＝sin（π/2τ）表示。其中τ為Kendall秩相關(guān)系數(shù)。對(duì)于t-Copula函數(shù)，本文采用偽極大似然估計(jì)法，該過(guò)程該過(guò)程用Matlab 2008a軟件實(shí)現(xiàn)。

對(duì)于Archimedean Copula函數(shù)族中的參數(shù)估計(jì)，根據(jù)秩相關(guān)系數(shù)來(lái)估計(jì)。

表2 Archimedean Copulas的一些相關(guān)性測(cè)度

分析表2，由于某些Copula函數(shù)的Spearman’ρ沒(méi)有具體的表達(dá)形式，我們采用Kendall’τ來(lái)估計(jì)其參數(shù)。

四、最優(yōu)Copula函數(shù)的選擇方法及相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)

通過(guò)比較判斷不同族類(lèi)、不同種類(lèi)Copula函數(shù)與經(jīng)驗(yàn)Copula函數(shù)之間的擬合優(yōu)度。對(duì)于擬合優(yōu)度的判斷方法，采用圖像法，圖像法主要通過(guò)QQ圖（分位數(shù)圖）來(lái)觀察通過(guò)不同Copula函數(shù)得出的分布值與經(jīng)驗(yàn)Copula函數(shù)的距離，如果兩者的擬合程度較高，則QQ圖上兩者都將重合于45°直線上，如果無(wú)法精確細(xì)致地觀察多種Copula函數(shù)擬合結(jié)果的差別，我們采用Kolmogorov-Smirnov（K-S）檢驗(yàn)來(lái)計(jì)算估計(jì)的Copula函數(shù)與經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)之間的最大距離，從而計(jì)算出相應(yīng)的P值，P值越大擬合的效果就越好。

五、實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)選取

信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生于資金的提供者及使用者的已簽合約或者是一種或有合約的交易過(guò)程中，是金融市場(chǎng)上最為古老、最為基本的一類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)。它是指在金融交易中交易對(duì)手違約或信用品質(zhì)潛在變化而導(dǎo)致發(fā)生損失的可能性。對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)的度量，國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究多是從上市公司角度進(jìn)行的財(cái)務(wù)預(yù)警研究。雖然 KMV模型相對(duì)于我國(guó)目前商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)具有較大的優(yōu)越性，但該模型對(duì)資產(chǎn)收益的正態(tài)性假設(shè)與我國(guó)證券市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格的非正態(tài)性之間存在矛盾，并且在我國(guó)完全應(yīng)用KMV模型還存在一定的困難，如歷史違約數(shù)據(jù)缺乏、數(shù)據(jù)失信，在有關(guān)公司的歷史違約數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏時(shí)，我們很難把DD（違約距離）轉(zhuǎn)換成DF(違約概率)。由于資料的可獲得性差，并考慮到銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自貸款業(yè)務(wù)，所以在進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)度量時(shí)，本文借鑒侯成琪、王頻（2008）的做法，以2003年第一季度到2009年第三季度的深圳發(fā)展銀行、上海浦東發(fā)展銀行、中國(guó)民生銀行財(cái)務(wù)報(bào)表中的數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，將利潤(rùn)表中的“利息收入”除以資產(chǎn)負(fù)債表中“貸款總額”得到與信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的業(yè)務(wù)的收益率即信用收益率 。由于風(fēng)險(xiǎn)整合時(shí)的交易數(shù)據(jù)需相匹配，所以采用最具有代表性的人民幣對(duì)美元匯率，選取的時(shí)間段為2003年第一季度到2009年第三季度，將每個(gè)季度最后一天的匯率作為整個(gè)季度的匯率的中間價(jià)。

2.數(shù)據(jù)的正態(tài)分布檢驗(yàn)

因篇幅所限，本文僅列出深圳發(fā)展銀行信用收益率和匯率收益率的正態(tài)分布擬合圖，如圖1、圖2所示。

圖1 信用收益率的正態(tài)分布擬合圖

圖2 匯率收益率的正態(tài)分布擬合圖

從上圖可以看出：樣本數(shù)據(jù)均不服從正態(tài)分布。

3.整合風(fēng)險(xiǎn)的度量

在運(yùn)用Copula函數(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合的過(guò)程中，邊緣分布的估計(jì)是至關(guān)重要的，它是正確選擇Copula函數(shù)并實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)整合的前提。以往文獻(xiàn)常用Beta分布和t分布來(lái)擬合信用收益率，但單樣本的Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)表明，其并不服從Beta分布和t分布。鑒于此，本文直接采用能更好擬合實(shí)際分布的經(jīng)驗(yàn)累積分布來(lái)擬合三家銀行的信用收益率及匯率收益率邊緣分布。

邊緣分布函數(shù)確定以后，我們采用文中第二部分介紹的參數(shù)估計(jì)方法求得各種Copula函數(shù)的參數(shù)，見(jiàn)表3。

我們用QQ分位數(shù)圖3（以深圳發(fā)展銀行為例）來(lái)考察擬合程度：

圖3 五種Copula函數(shù)和經(jīng)驗(yàn)Copula的QQ分位數(shù)圖

從圖3可以看出，Elliptical Copula函數(shù)族對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合程度欠佳，而Archimedean Copula函數(shù)族對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度較高，所以本文采用Gumbel Copula函數(shù)對(duì)深圳發(fā)展銀行的信用－匯率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整合。

表3 各種的Copula函數(shù)的參數(shù)值

由于QQ分位數(shù)圖對(duì)深圳發(fā)展銀行的擬合程度考察差別不明顯，所以上海浦東發(fā)展銀行和中國(guó)民生銀行本文采用K-S檢驗(yàn)的方法對(duì)幾種Copula函數(shù)的擬合程度進(jìn)行考察，結(jié)果如表4所示。

表4 各種的Copula函數(shù)的參數(shù)值

對(duì)表4中K-S檢驗(yàn)的P值進(jìn)行分析可知，用Gumbel Copula函數(shù)來(lái)擬合浦發(fā)銀行的收益率序列、用Clayton Copula來(lái)擬合民生銀行的收益率序列能得到較為精確地結(jié)果，因?yàn)樵谶@兩種情況的P值都能超過(guò)相應(yīng)的置信水平（0.1，0.05，0.01），并且P值都非常大。利用蒙特卡洛模擬計(jì)算產(chǎn)生相應(yīng)的VaR值和CVaR值。具體的過(guò)程如下：

（1）生成服從[0，1]上均勻分布的隨機(jī)數(shù)μ；

（2）生成分布函數(shù)為信用收益率的條件邊際連接函數(shù)的隨機(jī)數(shù) ，這樣可以保證兩組隨機(jī)數(shù)之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)可以用Copula函數(shù)來(lái)描述；

（3）對(duì)隨機(jī)數(shù)μ進(jìn)行函數(shù)變換，得到邊際分布為信用收益率邊際分布的隨機(jī)數(shù)；

（4）對(duì)隨機(jī)數(shù)ν進(jìn)行函數(shù)變換，得到邊際分布為匯率日對(duì)數(shù)收益率邊際分布的隨機(jī)數(shù)；

（5）通過(guò)r=0.5μ+0.5ν得到整合收益率的隨機(jī)數(shù)；

（6）計(jì)算整合收益率的VaR值和CVaR值。

通過(guò)分別模擬500、1000、5000次，發(fā)現(xiàn)當(dāng)模擬次數(shù)為5000時(shí)，計(jì)算的VaR和CVaR值較收斂，

按照以上步驟，我們計(jì)算出不同置信度（0.01,0.05,0.1）下Copula函數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)值，結(jié)果如表5所示。

表5 三家銀行信用-匯率風(fēng)險(xiǎn)的VaR值和CVaR值

分析表5中的數(shù)據(jù)，有如下結(jié)果：

1）三家銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平都不是很大，例如深圳發(fā)展銀行在置信度為99%的情況下的信用收益率和匯率收益率的整合風(fēng)險(xiǎn)水平為0.1073%，其期望損失為0.1639%。

2）對(duì)三家銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行比較，可知深圳發(fā)展銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平稍大，浦東發(fā)展銀行的次之，中國(guó)民生銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較小，但三者之間的差別并不大。

3）以整合的結(jié)果作為指導(dǎo)，引導(dǎo)決策者考慮信用風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性，可以避免存在過(guò)多的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金，提高資金的利用率，使銀行獲得更大的收益。

六、結(jié)論

本文對(duì)深圳發(fā)展銀行、上海浦東發(fā)展銀行、中國(guó)民生銀行的信用-匯率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了度量，在考慮信用風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性的基礎(chǔ)上，采用能更好擬合實(shí)際數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)對(duì)邊緣分布進(jìn)行擬合，通過(guò)選取最優(yōu)Copula函數(shù)對(duì)兩者的整合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，得到了信用-匯率風(fēng)險(xiǎn)的VaR值和CVaR值，并對(duì)三家銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)深圳發(fā)展銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平稍大，浦東發(fā)展銀行的次之，中國(guó)民生銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較小，但三者之間的差別并不大。決策者可以根據(jù)整合的結(jié)果在整體層面上掌握風(fēng)險(xiǎn)水平，決定信用-匯率風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)資本，在有效避免存在過(guò)多準(zhǔn)備金的同時(shí)，又防止了因準(zhǔn)備金不足帶來(lái)的損失,有利于風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管者對(duì)整合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分散和監(jiān)管。

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