凯文·雅各布;马蒂亚斯·菲舍尔 在广义CreditRisk（^+）框架中量化不同连接词的影响。实证研究。 （英语） Zbl 1292.91181号 依赖。模型。 2, 1-21 (2014)。 摘要：毫无疑问，信用风险是经典银行业中最重要的风险类型之一。因此，监管审计要求银行分配经济资本，以弥补未来的意外信贷损失。通常，经济资本的金额是通过信贷投资组合模型确定的，例如使用流行的CreditRisk框架（1997年）或其最新的概括。根据特定的分布假设，可以实时分析确定CreditRisk（^+）类的信用损失分布。就目前的监管要求而言，如果修改了基本假设，银行还需要量化其模型（以及由此产生的风险数字）的敏感性。在此背景下，我们重点关注（广义）信贷风险（^+\）框架内不同依赖结构（银行投资组合的交易对手之间）的影响，该框架可以用copula表示。具体来说，我们给出了关于广义CreditRisk（^+）模型的未知（隐式）copula的一些结果，并量化了copula（经济部门之间）的选择对假设贷款组合和各种参数copula风险数字的影响。 引用于三文件 MSC公司： 91克40 信用风险 91G10型 投资组合理论 62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用 62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：连接线;信用风险;模型风险;定量金融;信用风险\（^+\）;资本要求 软件：连接线;CRAN（起重机）;连接线;信贷风险+;吉普;HAC公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Jakob}和\textit{M.Fischer}，依赖。模型。2、1--21（2014年；Zbl 1292.91181） 全文： 内政部 参考文献： [1] Artzner，P.、Delbaen，F.、Eber，J.-M.和Heath，D.（1999）。一致的风险度量。数学。《金融》，9:203-228·Zbl 0980.91042号 [2] 德国联邦金融监管局。(2012). 2012年12月14日至12日，Erläuterung zu den MaRisk in der Fassung vom。； [3] Barndorff Nielsen，O.E.（1977年）。粒度对数的指数递减分布。程序。R.Soc.A，353:401-419。； [4] 联邦储备系统理事会。(2011). 模型风险管理的监管指导。信函11-7。网址：http://www.federalreserve.gov; [5] Dobric，J.和Schmid，F.（2005年）。二元连接函数低尾依赖性的非参数估计。J.应用。统计，32:387-407·Zbl 1121.62364号 [6] Ebmeyer，D.、Klaas，R.和Quell，P.（2006年）。copulas在CreditRisk+框架中的作用。伦敦风险图书。； [7] Fang，K.-T.，Kotz，S.和Wang，K.（1990年）。对称多元及相关分布。查普曼和霍尔/CRC伦敦·Zbl 0699.62048号 [8] Fischer，M.和Dietz，C.（2011/12）。用CreditRisk+建模行业相关性：通用背景向量模型。《信贷风险杂志》，7:23-43。； [9] Fischer，M.和Dörflinger，M.（2010年）。关于非参数尾相关估计量的注记。远东J.Theor。统计，32:1-5·兹比尔1195.62066 [10] Fischer，M.和Mertel，A.（2012年）。在CreditRisk+框架内量化模型风险。风险模型验证杂志，6:47-76。； [11] Frey，R.、McNeil，A.J.和Nyfeler，M.A.（2001年）。Copulas和信贷模型。风险，10月：111-114。； [12] Genest，C.、Remillard，B.和Beaudoin，D.（2009年）。连接函数的t优度检验：综述和功效研究。保险数学。经济。，44:199-213.; ·Zbl 1161.91416号 [13] Giese，G.（2003）。增强CreditRisk+。风险，16:73-77。； [14] Gundlach，M.和Lehrbass，F.（2003年）。银行业的CreditRisk+。施普林格-弗拉格-柏林-海德堡·Zbl 1046.91001号 [15] Han，C.和Kang，J.（2008）。组合信用风险管理的扩展CreditRisk+框架。《信贷风险杂志》，4:63-80。； [16] Hering，C.、Hofert，M.、Mai，J.和Scherer，M.（2010年）。构造具有Lévy从属子的层次阿基米德连接函数。《多元分析杂志》。，101(6):1428-1433.; ·Zbl 1194.60017号 [17] Hofert，M.、Kojadinovic，I.、Mächler，M.和Yan，J.（2012）。copula：copula的多元相关性，R包0.999-5版。网址：网址：//CRAN。R-project.org/package=copula·Zbl 1412.62004号 [18] Jaworski，P.、Durante，F.、Härdle，W.和Rychlik，T.（2010年）。Copula理论及其应用。柏林-海德堡施普林格-弗拉格·Zbl 1194.62077号 [19] Joe，H.（1997）。多元模型和依赖概念。查普曼和霍尔/CRC伦敦·Zbl 0990.62517号 [20] Li，D.X.（2000年）。关于缺省相关性：copula函数方法。《固定收益杂志》，9:43-54。； [21] Luethi，D.和Breymann，W.（2011年）。ghyp：关于广义双曲分布及其特殊情况的一个包。网址：http://CRAN.R-project.org/package=吉普。； [22] Mai，J.F.和Scherer，M.（2009年）。具有离散pickands相关测度的二元极值copula。极端，14:311-324·Zbl 1329.62270号 [23] McNeil，A.J.（2008）。采样嵌套阿基米德连接函数。J.统计计算。同时。，78:567-581.; ·Zbl 1221.00061号 [24] McNeil，A.J.、Frey，R.和Embrechts，P.（2005）。定量风险管理。普林斯顿大学出版社·Zbl 1089.91037号 [25] R.C.默顿（1973）。关于公司债务的定价：利率的风险结构。《金融杂志》，29:449-470。； [26] Moschopoulos，P.G.（1985年）。独立伽马随机变量之和的分布。Ann.Inst.统计。数学。，37:541-544.; ·Zbl 0587.60015号 [27] Nelsen，R.B.（2006年）。Copulas简介。纽约施普林格·Zbl 1152.62030 [28] Oh，D.H.和Patton，A.J.（2012）。用因子连接函数模拟高维相关性。杜克大学手稿。网址：http://public.econ.duke.edu/ap172/Oh_Patton_MV_factor_copula_6dec12.pdf； [29] Okhrin，O.和Ristig，A.（2012年）。层次阿基米德Copulae：HAC包。柏林洪堡大学。网址：http://cran.r-project.org/web/packages/HAC/index.html。； [30] Okhrin，O.、Okhrine，Y.和Schmid，W.（2013年）。层次阿基米德系谱的性质。统计与风险建模，30:21-54·Zbl 1348.62044号 [31] Paolella，M.S.（2007年）。中间概率：一种计算方法。约翰·威利父子奇切斯特·Zbl 1149.60002号 [32] Savu，C.和Trede，M.（2010年）。层次阿基米德连词。数量。财务，10:295-304·Zbl 1270.91086号 [33] Sklar，A.（1959年）。划分维度和勒乌斯·马尔日函数。出版物。巴黎国立大学，8:229-231·Zbl 0100.14202号 [34] Szpiro，G.（2009）。Eine falsch angewendete Formel und ihre Folgen公司。Neue Züricher Zeitung，18 März。； [35] Wilde，T.（1997）。CreditRisk+A Credit Risk Management Framework.工作文件，Credit Suisse First Boston。； 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。