Copula函數(shù)與ES高階融合視角下商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度體系構(gòu)建與實(shí)證分析一、引言1.1研究背景與意義在當(dāng)今復(fù)雜多變的金融市場環(huán)境下，商業(yè)銀行作為金融體系的核心組成部分，其穩(wěn)定性對(duì)于整個(gè)經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行至關(guān)重要。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)作為商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一，若管理不善，可能引發(fā)銀行資金鏈斷裂，甚至導(dǎo)致銀行倒閉，進(jìn)而對(duì)金融市場和實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生嚴(yán)重的沖擊。2008年全球金融危機(jī)的爆發(fā)，使眾多金融機(jī)構(gòu)遭受重創(chuàng)，其中流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)成為許多銀行陷入困境的重要原因。這一事件深刻地揭示了有效管理商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的緊迫性和重要性，也促使學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的測度和管理進(jìn)行深入的研究和反思。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)測度方法，如方差-協(xié)方差法、VaR（風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）等，在處理復(fù)雜金融市場中的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)存在一定的局限性。這些方法往往基于正態(tài)分布假設(shè)，而實(shí)際金融市場數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出尖峰厚尾、非對(duì)稱等特征，導(dǎo)致傳統(tǒng)方法無法準(zhǔn)確地度量風(fēng)險(xiǎn)，特別是在極端市場條件下，可能會(huì)嚴(yán)重低估風(fēng)險(xiǎn)，從而給金融機(jī)構(gòu)帶來巨大的潛在損失。Copula函數(shù)的出現(xiàn)為解決金融風(fēng)險(xiǎn)測度中的相關(guān)性問題提供了新的思路。Copula函數(shù)能夠靈活地描述隨機(jī)變量之間的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，尤其是在捕捉變量的尾部相關(guān)性方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。通過Copula函數(shù)，可以將多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的邊際分布連接起來，構(gòu)建出聯(lián)合分布，從而更準(zhǔn)確地刻畫金融市場中不同風(fēng)險(xiǎn)因素之間的復(fù)雜相依結(jié)構(gòu)。在研究股票市場與債券市場的相關(guān)性時(shí)，Copula函數(shù)可以揭示出它們在不同市場條件下的相依模式，幫助投資者更好地理解資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)特征。ES（ExpectedShortfall，預(yù)期短缺）高階測度作為一種先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)度量工具，克服了VaR的一些缺陷，如不滿足次可加性、對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)不足等。ES高階測度不僅考慮了在一定置信水平下的最大損失，還關(guān)注了超過這一水平的平均損失，能夠更全面地反映極端風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)的潛在損失情況。在投資組合管理中，ES高階測度可以為投資者提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，幫助他們制定更合理的投資策略，以應(yīng)對(duì)極端市場情況帶來的風(fēng)險(xiǎn)。將Copula函數(shù)與ES高階測度相結(jié)合，應(yīng)用于商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度，具有重要的理論與實(shí)踐意義。從理論層面來看，這一結(jié)合豐富和拓展了金融風(fēng)險(xiǎn)測度的方法體系，為深入研究商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制和傳導(dǎo)路徑提供了新的視角和工具。通過Copula函數(shù)準(zhǔn)確刻畫流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子之間的復(fù)雜相依關(guān)系，再利用ES高階測度全面評(píng)估極端風(fēng)險(xiǎn)下的潛在損失，能夠使風(fēng)險(xiǎn)測度結(jié)果更加符合實(shí)際市場情況，提高理論研究的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。從實(shí)踐角度而言，對(duì)于商業(yè)銀行自身的風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要的指導(dǎo)價(jià)值。準(zhǔn)確的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度可以幫助銀行管理層及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別和評(píng)估銀行面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況，制定更加科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，合理配置資金，提高銀行應(yīng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力，保障銀行的穩(wěn)健運(yùn)營。對(duì)于監(jiān)管部門來說，更精準(zhǔn)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度結(jié)果有助于加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的有效監(jiān)管，制定更加嚴(yán)格和合理的監(jiān)管政策，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，維護(hù)金融市場的穩(wěn)定。1.2研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)在本研究中，綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性和全面性。采用理論分析方法，深入剖析Copula函數(shù)和ES高階測度的理論基礎(chǔ)，明確其在金融風(fēng)險(xiǎn)測度領(lǐng)域的優(yōu)勢和適用范圍。詳細(xì)闡述Copula函數(shù)如何通過連接多個(gè)變量的邊際分布來構(gòu)建聯(lián)合分布，以及其在捕捉金融變量間復(fù)雜相依關(guān)系方面的原理。深入探討ES高階測度相較于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法，如VaR的改進(jìn)之處，以及其在全面反映極端風(fēng)險(xiǎn)損失方面的理論依據(jù)。運(yùn)用實(shí)證研究方法，以國內(nèi)多家具有代表性的商業(yè)銀行為研究對(duì)象，收集其相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)，涵蓋資產(chǎn)負(fù)債表信息、流動(dòng)性指標(biāo)數(shù)據(jù)以及市場利率、匯率等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。運(yùn)用這些實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，以驗(yàn)證理論分析的結(jié)果，并為商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度提供具體的實(shí)證支持。在構(gòu)建Copula-ES高階測度模型時(shí)，利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和模型校準(zhǔn)，通過實(shí)證分析來確定模型的有效性和準(zhǔn)確性。采用對(duì)比分析方法，將Copula函數(shù)與ES高階測度相結(jié)合的方法與傳統(tǒng)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度方法進(jìn)行對(duì)比。對(duì)比在相同數(shù)據(jù)樣本下，不同方法對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的測度結(jié)果，分析傳統(tǒng)方法在度量風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的局限性，以及Copula-ES高階測度方法的優(yōu)勢所在。通過對(duì)比分析，突出本研究方法在捕捉流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性和極端性方面的改進(jìn)和創(chuàng)新。本研究在模型結(jié)合、風(fēng)險(xiǎn)捕捉及指標(biāo)構(gòu)建方面存在創(chuàng)新之處。在模型結(jié)合方面，創(chuàng)新性地將Copula函數(shù)與ES高階測度相結(jié)合，克服了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)測度方法的局限性。Copula函數(shù)能夠準(zhǔn)確刻畫流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子之間的復(fù)雜相依關(guān)系，而ES高階測度則能更全面地評(píng)估極端風(fēng)險(xiǎn)下的潛在損失，兩者的結(jié)合為商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度提供了更準(zhǔn)確、更全面的方法。在風(fēng)險(xiǎn)捕捉方面，本研究的方法能夠更有效地捕捉到流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的非線性、非對(duì)稱特征以及尾部風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)方法往往基于線性相關(guān)假設(shè)和正態(tài)分布假設(shè)，無法準(zhǔn)確描述金融市場中風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)特征。而Copula-ES高階測度方法通過Copula函數(shù)靈活地描述風(fēng)險(xiǎn)因子間的復(fù)雜關(guān)系，利用ES高階測度關(guān)注極端損失，能夠更精準(zhǔn)地捕捉到流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在不同市場條件下的變化情況，特別是在極端市場條件下的風(fēng)險(xiǎn)狀況。在指標(biāo)構(gòu)建方面，基于Copula-ES高階測度構(gòu)建了新的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。這些指標(biāo)綜合考慮了風(fēng)險(xiǎn)因子的相依結(jié)構(gòu)和極端損失情況，與傳統(tǒng)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)相比，能夠更全面地反映商業(yè)銀行面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。通過實(shí)證分析，驗(yàn)證了這些新指標(biāo)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警方面的有效性，為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管部門的決策提供了更具參考價(jià)值的指標(biāo)體系。1.3研究思路與框架本研究從理論基礎(chǔ)出發(fā)，逐步深入到模型構(gòu)建與實(shí)證分析，最終提出結(jié)論與建議，具體研究思路如下：首先，梳理商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)理論，詳細(xì)闡述Copula函數(shù)和ES高階測度的基本原理、性質(zhì)及在金融風(fēng)險(xiǎn)測度中的應(yīng)用。分析Copula函數(shù)如何通過連接多個(gè)變量的邊際分布來構(gòu)建聯(lián)合分布，以及其在捕捉金融變量間復(fù)雜相依關(guān)系方面的優(yōu)勢。深入探討ES高階測度相較于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法的改進(jìn)之處，如滿足次可加性、更全面地反映極端風(fēng)險(xiǎn)損失等。其次，基于Copula函數(shù)與ES高階測度，構(gòu)建商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度模型。確定流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子，運(yùn)用Copula函數(shù)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因子的聯(lián)合分布，再結(jié)合ES高階測度計(jì)算商業(yè)銀行在不同置信水平下的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值。在構(gòu)建模型過程中，充分考慮金融市場數(shù)據(jù)的尖峰厚尾、非對(duì)稱等特征，以及風(fēng)險(xiǎn)因子之間的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，確保模型的準(zhǔn)確性和有效性。然后，選取國內(nèi)多家具有代表性的商業(yè)銀行作為研究樣本，收集其相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)證分析。利用收集到的數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和模型檢驗(yàn)，評(píng)估模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測能力。通過實(shí)證分析，驗(yàn)證Copula-ES高階測度模型在商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度中的有效性和優(yōu)越性，并與傳統(tǒng)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度方法進(jìn)行對(duì)比，分析不同方法的測度結(jié)果差異。最后，根據(jù)理論分析和實(shí)證研究的結(jié)果，總結(jié)研究結(jié)論，提出針對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理的建議和措施。從銀行自身角度，建議加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)，優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，合理配置資金，提高應(yīng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力。從監(jiān)管部門角度，提出加強(qiáng)監(jiān)管力度，完善監(jiān)管政策，建立健全流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和預(yù)警機(jī)制，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。同時(shí)，對(duì)未來相關(guān)研究方向進(jìn)行展望，指出本研究的局限性和不足之處，為后續(xù)研究提供參考和啟示。基于上述研究思路，本文的章節(jié)結(jié)構(gòu)安排如下：第一章為引言，主要闡述研究背景與意義、研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)以及研究思路與框架，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。第二章為理論基礎(chǔ)，詳細(xì)介紹商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)理論，Copula函數(shù)和ES高階測度的基本原理、性質(zhì)及在金融風(fēng)險(xiǎn)測度中的應(yīng)用，為模型構(gòu)建和實(shí)證分析提供理論支持。第三章為模型構(gòu)建，基于Copula函數(shù)與ES高階測度，構(gòu)建商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度模型，包括確定流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子、構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因子的聯(lián)合分布以及計(jì)算流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值等步驟。第四章為實(shí)證分析，選取國內(nèi)多家商業(yè)銀行作為研究樣本，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)和分析，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的有效性和優(yōu)越性。第五章為結(jié)論與建議，總結(jié)研究結(jié)論，提出針對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理的建議和措施，同時(shí)對(duì)未來研究方向進(jìn)行展望。二、理論基礎(chǔ)2.1商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)概述商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是指商業(yè)銀行雖然具備清償能力，但卻無法及時(shí)獲取充足資金，或者無法以合理成本及時(shí)獲取充足資金，以滿足資產(chǎn)增長需求或支付到期債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為銀行在短期內(nèi)無法滿足客戶的提款需求、無法按時(shí)償還債務(wù)，以及在市場波動(dòng)時(shí)難以迅速籌集到所需資金。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生原因較為復(fù)雜，主要包括資產(chǎn)負(fù)債期限錯(cuò)配、信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)以及外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化等因素。資產(chǎn)負(fù)債期限錯(cuò)配是銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的常見原因之一。銀行的資金來源主要是短期存款，而資金運(yùn)用卻多為長期貸款，這種期限結(jié)構(gòu)的不匹配，在短期存款到期需要兌付時(shí)，銀行很可能出現(xiàn)資金缺口，進(jìn)而引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。若銀行發(fā)放了大量期限為5-10年的長期貸款，而其資金主要來源于1-2年的短期存款，當(dāng)短期存款集中到期時(shí)，銀行可能面臨資金緊張的局面，如果無法及時(shí)籌集到足夠的資金來兌付存款，就會(huì)陷入流動(dòng)性困境。信用風(fēng)險(xiǎn)也是影響銀行流動(dòng)性的重要因素。當(dāng)銀行的貸款客戶出現(xiàn)違約，導(dǎo)致不良貸款增加，銀行的資金回收就會(huì)變得困難，這將直接影響其流動(dòng)性狀況。如果一家企業(yè)因經(jīng)營不善無法按時(shí)償還銀行貸款，銀行不僅無法按時(shí)收回本金和利息，還可能需要投入更多的資金用于催收和處理不良資產(chǎn)，這無疑會(huì)占用銀行的流動(dòng)性資金，削弱其應(yīng)對(duì)其他流動(dòng)性需求的能力。市場風(fēng)險(xiǎn)同樣會(huì)對(duì)銀行流動(dòng)性產(chǎn)生影響。金融市場的波動(dòng)，如利率、匯率的大幅變動(dòng)，股票、債券市場的動(dòng)蕩等，可能導(dǎo)致銀行持有的資產(chǎn)價(jià)值縮水，融資難度增加。當(dāng)市場利率上升時(shí)，銀行持有的債券價(jià)格會(huì)下降，若此時(shí)銀行需要出售債券來籌集資金，就可能面臨資產(chǎn)減值損失，同時(shí)，市場利率上升也會(huì)增加銀行的融資成本，使得銀行在融資時(shí)面臨更大的困難，進(jìn)而加劇流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。操作風(fēng)險(xiǎn)主要源于銀行內(nèi)部的管理不善、系統(tǒng)故障、人員失誤等因素。銀行內(nèi)部的資金計(jì)劃不合理、流動(dòng)性管理策略不當(dāng)、信息系統(tǒng)出現(xiàn)故障導(dǎo)致資金調(diào)度不及時(shí)等，都可能引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。如果銀行的資金計(jì)劃部門未能準(zhǔn)確預(yù)測資金需求，導(dǎo)致資金儲(chǔ)備不足，在面臨突發(fā)的資金需求時(shí)，銀行就可能無法及時(shí)滿足，從而陷入流動(dòng)性危機(jī)。外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，如經(jīng)濟(jì)衰退、通貨膨脹、政策調(diào)整等，也會(huì)對(duì)銀行的流動(dòng)性產(chǎn)生影響。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，企業(yè)和個(gè)人的還款能力下降，銀行的不良貸款率上升，同時(shí)，市場上的資金需求減少，銀行的資金來源也可能受到影響，這些因素都會(huì)增加銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管政策的調(diào)整，如提高存款準(zhǔn)備金率、加強(qiáng)資本充足率監(jiān)管等，會(huì)直接減少銀行可用于放貸的資金，降低其流動(dòng)性。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融體系的影響極為深遠(yuǎn)。當(dāng)商業(yè)銀行面臨流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致銀行間市場資金緊張，拆借利率大幅上升，影響整個(gè)金融市場的資金融通效率。若一家銀行出現(xiàn)流動(dòng)性危機(jī)，無法按時(shí)償還同業(yè)拆借資金，會(huì)引發(fā)其他銀行對(duì)其信用狀況的擔(dān)憂，進(jìn)而導(dǎo)致銀行間市場的信任危機(jī)，使得銀行間的拆借業(yè)務(wù)受到阻礙，市場資金流動(dòng)性降低。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)還可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系造成嚴(yán)重沖擊。一家銀行的流動(dòng)性問題可能通過金融市場的傳導(dǎo)機(jī)制，引發(fā)連鎖反應(yīng)，影響到其他金融機(jī)構(gòu)的正常運(yùn)營。當(dāng)一家銀行因流動(dòng)性危機(jī)而被迫大量拋售資產(chǎn)時(shí)，會(huì)導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格下跌，其他持有同類資產(chǎn)的金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)價(jià)值也會(huì)隨之縮水，進(jìn)而影響其流動(dòng)性和財(cái)務(wù)狀況，形成惡性循環(huán)，最終可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)衰退、失業(yè)率上升等嚴(yán)重后果。在2008年全球金融危機(jī)中，雷曼兄弟的倒閉就是由于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的，其倒閉引發(fā)了全球金融市場的恐慌，眾多金融機(jī)構(gòu)遭受重創(chuàng)，經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重衰退。2.2Copula函數(shù)理論Copula函數(shù)最早由Sklar于1959年提出，其定義為：對(duì)于隨機(jī)變量X_1,X_2,\cdots,X_n，其邊緣分布函數(shù)分別為F_1(x_1),F_2(x_2),\cdots,F_n(x_n)，則存在一個(gè)Copula函數(shù)C:[0,1]^n\rightarrow[0,1]，使得它們的聯(lián)合分布函數(shù)F(x_1,x_2,\cdots,x_n)可以表示為F(x_1,x_2,\cdots,x_n)=C(F_1(x_1),F_2(x_2),\cdots,F_n(x_n))。若邊緣分布函數(shù)F_i(x_i)是連續(xù)的，那么Copula函數(shù)C是唯一的；若邊緣分布函數(shù)不連續(xù)，Copula函數(shù)C只在各邊緣累積分布函數(shù)值域內(nèi)是唯一確定的。Copula函數(shù)具有以下重要性質(zhì)：當(dāng)u_i=0時(shí)，C(u_1,\cdots,u_i,\cdots,u_n)=0；當(dāng)u_i=1時(shí)，C(u_1,\cdots,u_i,\cdots,u_n)=C(u_1,\cdots,u_{i-1},u_{i+1},\cdots,u_n)，這表明Copula函數(shù)在邊界上具有特殊的取值性質(zhì)，體現(xiàn)了其與邊緣分布的緊密聯(lián)系。Copula函數(shù)在每個(gè)維度上都是單調(diào)遞增的，這意味著當(dāng)隨機(jī)變量之間存在正相關(guān)關(guān)系時(shí)，Copula函數(shù)的值會(huì)隨著變量取值的增加而增加，能夠準(zhǔn)確地反映變量間的單調(diào)變化趨勢。對(duì)于任意的u_i,v_i\in[0,1]，i=1,\cdots,n，且u_i\leqv_i，有C(u_1,\cdots,u_n)\leqC(v_1,\cdots,v_n)，進(jìn)一步說明了Copula函數(shù)的單調(diào)性，以及其在描述變量間關(guān)系時(shí)的一致性和合理性。Copula函數(shù)主要分為橢圓類Copula函數(shù)和阿基米德類Copula函數(shù)等。橢圓類Copula函數(shù)以高斯Copula和Student-tCopula為代表。高斯Copula基于多元正態(tài)分布假設(shè)，其密度函數(shù)為f(u_1,\cdots,u_d;\Sigma)=(2\pi)^{-\fract1vbvh1{2}}|\Sigma|^{-\frac{1}{2}}\exp(-\frac{1}{2}(u-\mu)'\Sigma^{-1}(u-\mu))，其中u=(u_1,\cdots,u_d)^T是d維標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量，\Sigma是相關(guān)矩陣，\mu是均值向量。高斯Copula在處理具有線性相關(guān)關(guān)系的變量時(shí)表現(xiàn)較好，計(jì)算相對(duì)簡單，在一些市場環(huán)境較為穩(wěn)定、變量間關(guān)系近似線性的金融場景中應(yīng)用廣泛，如對(duì)一些傳統(tǒng)金融資產(chǎn)的相關(guān)性分析。但它的局限性在于假設(shè)變量間呈線性相關(guān)，在實(shí)際金融市場中，許多變量之間存在非線性、非對(duì)稱的相關(guān)關(guān)系，高斯Copula往往無法準(zhǔn)確捕捉這些復(fù)雜關(guān)系。Student-tCopula假設(shè)Copula函數(shù)服從多元t分布，其密度函數(shù)為f(u_1,\cdots,u_d;\Sigma,\nu)=(2\pi)^{-\fracpt1r991{2}}|\Sigma|^{-\frac{1}{2}}\frac{\Gamma(\frac{\nu+d}{2})}{(\Gamma(\frac{\nu}{2}))^d}(1+\frac{(u-\mu)'\Sigma^{-1}(u-\mu)}{\nu})^{-\frac{\nu+d}{2}}，其中\(zhòng)nu是自由度。Student-tCopula比高斯Copula更靈活，能夠較好地?cái)M合具有厚尾分布特征的數(shù)據(jù)，在金融市場中，許多資產(chǎn)收益率數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出厚尾特征，Student-tCopula在處理這些數(shù)據(jù)時(shí)具有明顯優(yōu)勢，能夠更準(zhǔn)確地描述變量間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，特別是在捕捉極端事件下變量間的相關(guān)性方面表現(xiàn)出色。但其計(jì)算相對(duì)復(fù)雜，需要估計(jì)更多的參數(shù)，計(jì)算成本較高，在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)計(jì)算資源和技術(shù)要求較高。阿基米德類Copula函數(shù)包括GumbelCopula、ClaytonCopula和FrankCopula等。GumbelCopula主要用于描述具有上尾相關(guān)性的數(shù)據(jù)，其生成元為\varphi(t)=(-\lnt)^{\theta}，\theta\geq1。在金融市場中，當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格在上漲過程中表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性時(shí)，GumbelCopula能夠很好地刻畫這種上尾相關(guān)關(guān)系，幫助投資者分析在市場上漲階段不同資產(chǎn)之間的聯(lián)動(dòng)性。ClaytonCopula主要用于描述具有下尾相關(guān)性的數(shù)據(jù)，其生成元為\varphi(t)=\frac{t^{-\theta}-1}{\theta}，\theta\gt0。在市場下跌時(shí)，資產(chǎn)之間的下尾相關(guān)性對(duì)投資者的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估至關(guān)重要，ClaytonCopula可以準(zhǔn)確地捕捉這種下尾相關(guān)特征，為投資者在市場下行階段的風(fēng)險(xiǎn)管理提供有力支持。FrankCopula對(duì)上下尾相關(guān)性的捕捉能力相對(duì)較為均衡，其生成元為\varphi(t)=-\ln(\frac{e^{-\thetat}-1}{e^{-\theta}-1})，\theta\neq0。在一些市場環(huán)境復(fù)雜，上下尾相關(guān)性都需要關(guān)注的情況下，F(xiàn)rankCopula能夠全面地描述變量間的相關(guān)關(guān)系，為金融風(fēng)險(xiǎn)分析提供更全面的視角。在金融領(lǐng)域，Copula函數(shù)有著廣泛的應(yīng)用。在投資組合風(fēng)險(xiǎn)分析中，Copula函數(shù)可以通過準(zhǔn)確刻畫不同資產(chǎn)之間的相關(guān)關(guān)系，幫助投資者更精確地評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。在構(gòu)建股票和債券的投資組合時(shí)，利用Copula函數(shù)可以考慮到股票和債券在不同市場條件下的相依關(guān)系，通過調(diào)整投資組合中股票和債券的比例，在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)收益最大化。在風(fēng)險(xiǎn)管理中，Copula函數(shù)能夠捕捉風(fēng)險(xiǎn)因子之間的復(fù)雜相依結(jié)構(gòu)，為風(fēng)險(xiǎn)度量提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。在度量信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，通過Copula函數(shù)可以考慮不同債務(wù)人之間的違約相關(guān)性，更準(zhǔn)確地評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)的整體水平，避免因忽視相關(guān)性而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)低估。在資產(chǎn)定價(jià)方面，Copula函數(shù)可以用于改進(jìn)傳統(tǒng)的定價(jià)模型，考慮到資產(chǎn)價(jià)格之間的相關(guān)性，使資產(chǎn)定價(jià)更加合理。在期權(quán)定價(jià)中，Copula函數(shù)可以幫助分析標(biāo)的資產(chǎn)之間的相關(guān)性對(duì)期權(quán)價(jià)格的影響，提高期權(quán)定價(jià)的準(zhǔn)確性。Copula函數(shù)能夠捕捉變量之間相關(guān)性的原理在于，它將變量的聯(lián)合分布分解為邊緣分布和一個(gè)刻畫變量間相關(guān)結(jié)構(gòu)的函數(shù)。通過這種方式，Copula函數(shù)可以獨(dú)立于變量的具體分布形式，專注于描述變量之間的相關(guān)關(guān)系。在實(shí)際金融市場中，資產(chǎn)收益率往往不服從正態(tài)分布，具有尖峰厚尾、非對(duì)稱等特征，傳統(tǒng)的線性相關(guān)系數(shù)無法準(zhǔn)確描述它們之間的相關(guān)性。而Copula函數(shù)可以通過不同的類型和參數(shù)設(shè)置，靈活地捕捉變量之間的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，特別是在尾部相關(guān)性方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢。在市場極端波動(dòng)時(shí)，資產(chǎn)之間的尾部相關(guān)性對(duì)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)影響巨大，Copula函數(shù)能夠準(zhǔn)確地刻畫這種尾部相關(guān)關(guān)系，為投資者和金融機(jī)構(gòu)提供更全面、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)信息，從而更好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理和決策。2.3ES高階測度理論ES高階測度，即ExpectedShortfall高階測度，又被稱為條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CVaR，ConditionalValueatRisk）或平均超額損失（AverageExcessLoss），是一種用于衡量風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。ES高階測度的定義為：在給定的置信水平\alpha下，投資組合損失超過VaR_{\alpha}的條件均值。假設(shè)X為投資組合的損失隨機(jī)變量，其分布函數(shù)為F(x)，則ES高階測度可以表示為ES_{\alpha}=E(X|X\gtVaR_{\alpha})，即ES_{\alpha}=\frac{1}{1-\alpha}\int_{VaR_{\alpha}}^{\infty}xf(x)dx，其中f(x)為X的概率密度函數(shù)。在95%的置信水平下，若某投資組合的VaR值為500萬元，這意味著在95%的情況下，該投資組合的損失不會(huì)超過500萬元。而ES高階測度則是計(jì)算在剩下5%的極端情況下，該投資組合的平均損失。計(jì)算ES高階測度的方法主要有歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和解析法等。歷史模擬法是基于歷史數(shù)據(jù)來計(jì)算ES高階測度。通過收集投資組合在過去一段時(shí)間內(nèi)的損失數(shù)據(jù)，按照從大到小的順序進(jìn)行排序。在給定置信水平\alpha下，確定VaR_{\alpha}對(duì)應(yīng)的損失值，然后計(jì)算超過VaR_{\alpha}的損失數(shù)據(jù)的平均值，即為ES高階測度。若有100個(gè)歷史損失數(shù)據(jù)，在95%的置信水平下，VaR_{\alpha}對(duì)應(yīng)的是第5大的損失值，然后計(jì)算大于這個(gè)值的所有損失數(shù)據(jù)的平均值，就是ES高階測度。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡單直觀，不需要對(duì)數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行假設(shè)，直接利用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，能夠反映出實(shí)際市場中的風(fēng)險(xiǎn)情況。但其局限性在于依賴歷史數(shù)據(jù)，若市場環(huán)境發(fā)生較大變化，歷史數(shù)據(jù)可能無法準(zhǔn)確反映未來的風(fēng)險(xiǎn)狀況，而且當(dāng)歷史數(shù)據(jù)量較少時(shí)，計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性會(huì)受到影響。蒙特卡羅模擬法是通過隨機(jī)模擬投資組合的損失情況來計(jì)算ES高階測度。首先，根據(jù)投資組合中各資產(chǎn)的收益分布特征，確定其分布模型和參數(shù)。利用隨機(jī)數(shù)生成器生成大量的隨機(jī)樣本，模擬投資組合在不同情景下的損失值。對(duì)這些模擬損失值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，按照與歷史模擬法類似的方法，在給定置信水平下計(jì)算出ES高階測度。在模擬股票投資組合的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，假設(shè)股票收益率服從正態(tài)分布，通過蒙特卡羅模擬生成大量的股票收益率樣本，進(jìn)而計(jì)算出投資組合的損失樣本，再計(jì)算ES高階測度。該方法的優(yōu)勢在于可以處理復(fù)雜的投資組合和各種分布假設(shè)，能夠考慮到多種風(fēng)險(xiǎn)因素的相互作用，模擬出更全面的風(fēng)險(xiǎn)情景，計(jì)算結(jié)果相對(duì)較為準(zhǔn)確。然而，其計(jì)算過程較為復(fù)雜，需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴于對(duì)資產(chǎn)分布模型和參數(shù)的準(zhǔn)確設(shè)定，若設(shè)定不合理，會(huì)導(dǎo)致結(jié)果偏差較大。解析法是在某些特定的分布假設(shè)下，通過數(shù)學(xué)公式直接計(jì)算ES高階測度。在投資組合損失服從正態(tài)分布的假設(shè)下，可以利用正態(tài)分布的性質(zhì)和相關(guān)數(shù)學(xué)公式來計(jì)算ES高階測度。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算速度快，結(jié)果具有明確的數(shù)學(xué)表達(dá)式，便于理解和分析。但它對(duì)分布假設(shè)要求較高，實(shí)際金融市場中投資組合的損失往往不嚴(yán)格服從正態(tài)分布，具有尖峰厚尾等特征，因此解析法的應(yīng)用范圍受到一定限制，在不符合假設(shè)條件時(shí)，計(jì)算結(jié)果可能與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)情況存在較大偏差。與其他風(fēng)險(xiǎn)測度方法相比，ES高階測度具有顯著的優(yōu)勢。與VaR相比，ES高階測度滿足次可加性，即對(duì)于兩個(gè)投資組合A和B，有ES_{\alpha}(A+B)\leqES_{\alpha}(A)+ES_{\alpha}(B)。這一性質(zhì)在投資組合管理中具有重要意義，它表明通過分散投資可以降低風(fēng)險(xiǎn)，符合投資組合理論的基本原理。而VaR不滿足次可加性，在某些情況下，可能會(huì)導(dǎo)致投資者錯(cuò)誤地估計(jì)投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，認(rèn)為分散投資不能有效降低風(fēng)險(xiǎn)，從而做出不合理的投資決策。在投資組合A和B相關(guān)性較低時(shí)，VaR可能會(huì)高估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，而ES高階測度能夠更準(zhǔn)確地反映分散投資帶來的風(fēng)險(xiǎn)降低效果。ES高階測度還能更全面地反映極端風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)的潛在損失情況。VaR只考慮了在一定置信水平下的最大損失，而忽略了超過這一水平的損失情況。在極端市場條件下，超過VaR的損失可能會(huì)對(duì)投資組合造成巨大的沖擊，ES高階測度關(guān)注了這部分極端損失，能夠?yàn)橥顿Y者提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)信息，幫助他們更好地制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略，應(yīng)對(duì)極端市場情況帶來的風(fēng)險(xiǎn)。在金融危機(jī)等極端事件中，許多金融機(jī)構(gòu)的實(shí)際損失遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了VaR估計(jì)的水平，而ES高階測度能夠更準(zhǔn)確地度量這種極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)，提醒投資者和金融機(jī)構(gòu)做好充分的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備。在風(fēng)險(xiǎn)測度領(lǐng)域，ES高階測度在近年來得到了廣泛的應(yīng)用和關(guān)注。在投資組合管理中，投資者可以利用ES高階測度來評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，優(yōu)化投資組合的配置。通過計(jì)算不同投資組合的ES高階測度，投資者可以比較不同組合的風(fēng)險(xiǎn)大小，選擇風(fēng)險(xiǎn)與收益相匹配的投資組合，以實(shí)現(xiàn)投資目標(biāo)。在風(fēng)險(xiǎn)管理中，金融機(jī)構(gòu)可以將ES高階測度作為風(fēng)險(xiǎn)控制的指標(biāo)，設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)限額，監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)狀況。當(dāng)投資組合的ES高階測度超過設(shè)定的限額時(shí)，金融機(jī)構(gòu)可以及時(shí)采取措施，如調(diào)整投資組合、增加資本儲(chǔ)備等，以降低風(fēng)險(xiǎn)。在監(jiān)管領(lǐng)域，監(jiān)管部門也越來越重視ES高階測度，將其作為評(píng)估金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)狀況的重要工具，加強(qiáng)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。三、模型構(gòu)建3.1Copula函數(shù)選擇與參數(shù)估計(jì)在金融市場中，準(zhǔn)確刻畫風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相關(guān)關(guān)系對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)測度至關(guān)重要，而Copula函數(shù)在這方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。常用的Copula函數(shù)主要包括橢圓類Copula函數(shù)和阿基米德類Copula函數(shù)，它們各自具有獨(dú)特的特點(diǎn)和適用場景。橢圓類Copula函數(shù)以高斯Copula和Student-tCopula為典型代表。高斯Copula基于多元正態(tài)分布假設(shè)，其在處理具有線性相關(guān)關(guān)系的變量時(shí)表現(xiàn)出色，計(jì)算過程相對(duì)簡便。在分析一些傳統(tǒng)金融資產(chǎn)之間的相關(guān)性時(shí)，若這些資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)呈現(xiàn)出較為明顯的線性關(guān)系，高斯Copula能夠較好地描述它們之間的相依結(jié)構(gòu)。然而，金融市場數(shù)據(jù)往往具有尖峰厚尾、非對(duì)稱等復(fù)雜特征，高斯Copula由于嚴(yán)格依賴正態(tài)分布假設(shè)，在面對(duì)這些復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)，難以準(zhǔn)確捕捉變量之間的真實(shí)相關(guān)關(guān)系，尤其是在極端市場條件下，其局限性更為顯著。Student-tCopula假設(shè)服從多元t分布，相較于高斯Copula，它具有更強(qiáng)的靈活性，能夠較好地?cái)M合具有厚尾分布特征的數(shù)據(jù)。在金融市場中，許多資產(chǎn)收益率數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征，Student-tCopula能夠更準(zhǔn)確地刻畫這些資產(chǎn)之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，特別是在捕捉極端事件下變量間的相關(guān)性方面具有明顯優(yōu)勢。在市場出現(xiàn)大幅波動(dòng)或極端事件時(shí)，Student-tCopula可以更有效地描述資產(chǎn)之間的風(fēng)險(xiǎn)相依關(guān)系，為投資者和金融機(jī)構(gòu)提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息。但Student-tCopula的計(jì)算相對(duì)復(fù)雜，需要估計(jì)更多的參數(shù)，這不僅增加了計(jì)算成本，還對(duì)計(jì)算資源和技術(shù)水平提出了較高的要求。阿基米德類Copula函數(shù)包含GumbelCopula、ClaytonCopula和FrankCopula等。GumbelCopula主要用于描述具有上尾相關(guān)性的數(shù)據(jù)，當(dāng)金融資產(chǎn)價(jià)格在上漲過程中表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性時(shí)，GumbelCopula能夠準(zhǔn)確地刻畫這種上尾相關(guān)關(guān)系。在股票市場的牛市行情中，多只股票價(jià)格同時(shí)上漲，它們之間的上尾相關(guān)性可以通過GumbelCopula進(jìn)行有效的分析和度量，幫助投資者把握市場的上漲趨勢和資產(chǎn)之間的聯(lián)動(dòng)性。ClaytonCopula主要用于描述具有下尾相關(guān)性的數(shù)據(jù)，在市場下跌時(shí)，資產(chǎn)之間的下尾相關(guān)性對(duì)于投資者的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估至關(guān)重要。當(dāng)股票市場出現(xiàn)大幅下跌時(shí)，不同股票之間的下尾相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致投資組合的風(fēng)險(xiǎn)急劇增加，ClaytonCopula可以準(zhǔn)確地捕捉這種下尾相關(guān)特征，為投資者在市場下行階段的風(fēng)險(xiǎn)管理提供有力支持，幫助他們提前做好風(fēng)險(xiǎn)防范措施。FrankCopula對(duì)上下尾相關(guān)性的捕捉能力相對(duì)較為均衡，在市場環(huán)境復(fù)雜，上下尾相關(guān)性都需要關(guān)注的情況下，F(xiàn)rankCopula能夠全面地描述變量間的相關(guān)關(guān)系。在一些新興金融市場或市場波動(dòng)較為頻繁的時(shí)期，資產(chǎn)價(jià)格的上下尾相關(guān)性都可能對(duì)投資決策產(chǎn)生重要影響，此時(shí)FrankCopula可以為投資者提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)分析視角，幫助他們制定更合理的投資策略。在選擇Copula函數(shù)時(shí)，需要充分考慮金融市場數(shù)據(jù)的特征。通過對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的深入分析，發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)具有尖峰厚尾、非對(duì)稱的特征，且風(fēng)險(xiǎn)因子之間存在復(fù)雜的非線性相關(guān)關(guān)系。鑒于這些數(shù)據(jù)特征，Student-tCopula函數(shù)在刻畫風(fēng)險(xiǎn)因子的相依結(jié)構(gòu)方面具有較大的優(yōu)勢，能夠更準(zhǔn)確地反映數(shù)據(jù)的實(shí)際情況，因此選擇Student-tCopula函數(shù)來構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因子的聯(lián)合分布。確定使用Student-tCopula函數(shù)后，需要對(duì)其參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。常用的參數(shù)估計(jì)方法有極大似然估計(jì)法、貝葉斯估計(jì)法等。極大似然估計(jì)法的基本原理是尋找一組參數(shù)值，使得在這組參數(shù)下，觀測數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率最大。對(duì)于Student-tCopula函數(shù)，其參數(shù)包括自由度\nu和相關(guān)系數(shù)矩陣\rho。假設(shè)觀測數(shù)據(jù)為x_1,x_2,\cdots,x_n，其對(duì)應(yīng)的Student-tCopula函數(shù)的概率密度函數(shù)為f(x_1,x_2,\cdots,x_n;\nu,\rho)，則極大似然估計(jì)的目標(biāo)是求解\hat{\nu},\hat{\rho}=\arg\max_{\nu,\rho}\prod_{i=1}^{n}f(x_i;\nu,\rho)。通過對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求導(dǎo)和優(yōu)化，可以得到參數(shù)的估計(jì)值。極大似然估計(jì)法具有計(jì)算相對(duì)簡便、估計(jì)結(jié)果具有漸進(jìn)有效性等優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用。貝葉斯估計(jì)法則是在參數(shù)估計(jì)過程中引入先驗(yàn)信息，將先驗(yàn)分布與樣本信息相結(jié)合，得到參數(shù)的后驗(yàn)分布。對(duì)于Student-tCopula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)，先確定參數(shù)\nu和\rho的先驗(yàn)分布p(\nu,\rho)，然后根據(jù)貝葉斯公式p(\nu,\rho|x_1,x_2,\cdots,x_n)=\frac{p(x_1,x_2,\cdots,x_n|\nu,\rho)p(\nu,\rho)}{\intp(x_1,x_2,\cdots,x_n|\nu,\rho)p(\nu,\rho)d\nud\rho}計(jì)算后驗(yàn)分布，最后根據(jù)后驗(yàn)分布的特征，如均值、中位數(shù)等，確定參數(shù)的估計(jì)值。貝葉斯估計(jì)法能夠充分利用先驗(yàn)信息，在樣本數(shù)據(jù)較少時(shí)，其估計(jì)結(jié)果往往比極大似然估計(jì)法更準(zhǔn)確，但貝葉斯估計(jì)法的計(jì)算過程較為復(fù)雜，需要對(duì)高維積分進(jìn)行計(jì)算，通常需要借助馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）等數(shù)值計(jì)算方法來實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，綜合考慮計(jì)算的簡便性和估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性，選擇極大似然估計(jì)法對(duì)Student-tCopula函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。通過對(duì)收集到的商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，運(yùn)用極大似然估計(jì)法，得到Student-tCopula函數(shù)的自由度\nu和相關(guān)系數(shù)矩陣\rho的估計(jì)值，為后續(xù)構(gòu)建準(zhǔn)確的商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度模型奠定基礎(chǔ)。3.2ES高階測度模型構(gòu)建ES高階測度模型在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域具有重要地位，其構(gòu)建過程嚴(yán)謹(jǐn)且科學(xué)，旨在全面、準(zhǔn)確地度量風(fēng)險(xiǎn)。在構(gòu)建ES高階測度模型時(shí)，首先需明確投資組合損失隨機(jī)變量X及其分布函數(shù)F(x)。投資組合損失隨機(jī)變量X涵蓋了投資組合在各種市場條件下可能遭受的損失情況，其分布函數(shù)F(x)則描述了損失取值小于等于某個(gè)特定值x的概率。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深入分析，結(jié)合市場情況和投資組合的特點(diǎn)，確定X的分布函數(shù)形式，如正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布或其他更復(fù)雜的分布形式。在分析股票投資組合的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，根據(jù)股票收益率的歷史數(shù)據(jù)特征，判斷其更符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布，進(jìn)而確定投資組合損失隨機(jī)變量X的分布函數(shù)為對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)。在給定置信水平\alpha下，確定VaR_{\alpha}是構(gòu)建ES高階測度模型的關(guān)鍵步驟之一。VaR_{\alpha}表示在置信水平\alpha下，投資組合可能遭受的最大損失。計(jì)算VaR_{\alpha}的方法主要有歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和解析法等。歷史模擬法通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，根據(jù)置信水平確定相應(yīng)的分位數(shù)，從而得到VaR_{\alpha}的值。蒙特卡羅模擬法則通過隨機(jī)模擬投資組合的損失情況，生成大量的模擬樣本，然后根據(jù)模擬結(jié)果計(jì)算VaR_{\alpha}。解析法在某些特定的分布假設(shè)下，通過數(shù)學(xué)公式直接計(jì)算VaR_{\alpha}。在實(shí)際應(yīng)用中，需根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和模型的要求選擇合適的方法來確定VaR_{\alpha}。對(duì)于數(shù)據(jù)量較大且分布較為復(fù)雜的投資組合，蒙特卡羅模擬法能夠更全面地考慮各種風(fēng)險(xiǎn)因素，提供更準(zhǔn)確的VaR_{\alpha}估計(jì)值。在確定VaR_{\alpha}后，即可計(jì)算ES高階測度。ES高階測度的計(jì)算公式為ES_{\alpha}=E(X|X\gtVaR_{\alpha})，即ES_{\alpha}=\frac{1}{1-\alpha}\int_{VaR_{\alpha}}^{\infty}xf(x)dx，其中f(x)為X的概率密度函數(shù)。這一公式表明，ES高階測度是在損失超過VaR_{\alpha}的條件下，投資組合損失的期望值。通過對(duì)該公式的計(jì)算，可以得到在極端情況下投資組合的平均損失情況，從而更全面地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。在實(shí)際計(jì)算中，若采用數(shù)值積分的方法計(jì)算該積分，需要選擇合適的數(shù)值積分算法，如梯形積分法、辛普森積分法等，以確保計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時(shí)，還需考慮計(jì)算效率和精度之間的平衡，根據(jù)具體情況選擇合適的計(jì)算參數(shù)和方法。在商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度中，ES高階測度模型的應(yīng)用具有重要意義。商業(yè)銀行面臨著復(fù)雜多變的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，準(zhǔn)確測度這些風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于銀行的穩(wěn)健運(yùn)營至關(guān)重要。通過構(gòu)建ES高階測度模型，能夠更全面地評(píng)估商業(yè)銀行在極端情況下的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況。在市場出現(xiàn)突發(fā)波動(dòng)或流動(dòng)性緊張時(shí)，ES高階測度模型可以幫助銀行管理層準(zhǔn)確了解銀行可能面臨的最大流動(dòng)性缺口以及平均流動(dòng)性短缺情況，從而及時(shí)采取有效的風(fēng)險(xiǎn)管理措施，如調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、增加資金儲(chǔ)備、尋求外部融資等，以降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行的影響。ES高階測度模型還可以為監(jiān)管部門提供更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估依據(jù)，有助于監(jiān)管部門加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的監(jiān)管，制定更合理的監(jiān)管政策，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。3.3Copula-ES高階融合模型構(gòu)建在商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度中，構(gòu)建Copula-ES高階融合模型，旨在充分發(fā)揮Copula函數(shù)與ES高階測度各自的優(yōu)勢，從而更精準(zhǔn)地度量流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。Copula函數(shù)在刻畫隨機(jī)變量間復(fù)雜相依結(jié)構(gòu)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，能有效處理金融市場中常見的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，特別是在捕捉尾部相關(guān)性上表現(xiàn)卓越。ES高階測度則能全面考量極端風(fēng)險(xiǎn)下的潛在損失，克服了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法如VaR的缺陷，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)信息。Copula-ES高階融合模型的構(gòu)建過程主要包含以下關(guān)鍵步驟：首先，確定流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子。這一步需要深入分析商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)特點(diǎn)、資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)以及外部市場環(huán)境，篩選出對(duì)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響的變量。常見的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子包括存貸比、流動(dòng)性覆蓋率、凈穩(wěn)定資金比例、市場利率、貨幣供應(yīng)量等。存貸比反映了銀行資金來源與運(yùn)用的匹配程度，過高的存貸比可能意味著銀行面臨較大的流動(dòng)性壓力；流動(dòng)性覆蓋率衡量了銀行在短期壓力情景下，優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)能夠滿足未來30天現(xiàn)金凈流出的能力，是評(píng)估銀行短期流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)；凈穩(wěn)定資金比例則關(guān)注銀行長期穩(wěn)定資金來源對(duì)其各類資產(chǎn)和業(yè)務(wù)活動(dòng)的支持程度，體現(xiàn)了銀行的長期流動(dòng)性狀況；市場利率的波動(dòng)會(huì)影響銀行的融資成本和資產(chǎn)價(jià)值，進(jìn)而對(duì)流動(dòng)性產(chǎn)生影響；貨幣供應(yīng)量的變化也會(huì)改變市場的資金供求關(guān)系，對(duì)銀行的流動(dòng)性產(chǎn)生作用。在確定流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子后，運(yùn)用Copula函數(shù)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因子的聯(lián)合分布。假設(shè)篩選出的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子為X_1,X_2,\cdots,X_n，其對(duì)應(yīng)的邊際分布函數(shù)分別為F_1(x_1),F_2(x_2),\cdots,F_n(x_n)。根據(jù)Copula函數(shù)的定義，存在一個(gè)Copula函數(shù)C:[0,1]^n\rightarrow[0,1]，使得它們的聯(lián)合分布函數(shù)F(x_1,x_2,\cdots,x_n)可以表示為F(x_1,x_2,\cdots,x_n)=C(F_1(x_1),F_2(x_2),\cdots,F_n(x_n))。通過選擇合適的Copula函數(shù)類型，并運(yùn)用極大似然估計(jì)法等方法對(duì)其參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，從而準(zhǔn)確地刻畫風(fēng)險(xiǎn)因子之間的復(fù)雜相依關(guān)系。在實(shí)際操作中，可根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)的特征，如是否具有厚尾分布、上下尾相關(guān)性的特點(diǎn)等，選擇高斯Copula、Student-tCopula、GumbelCopula、ClaytonCopula或FrankCopula等函數(shù)。若風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出厚尾分布特征，且需要重點(diǎn)關(guān)注尾部相關(guān)性，Student-tCopula函數(shù)可能是較為合適的選擇；若主要關(guān)注上尾相關(guān)性，GumbelCopula函數(shù)則更為適用。構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因子的聯(lián)合分布后，結(jié)合ES高階測度計(jì)算商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值。在給定置信水平\alpha下，首先確定VaR_{\alpha}，即投資組合在置信水平\alpha下可能遭受的最大損失。通過對(duì)聯(lián)合分布函數(shù)進(jìn)行分析，利用歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法或解析法等方法計(jì)算出VaR_{\alpha}的值。然后，根據(jù)ES高階測度的定義，計(jì)算ES_{\alpha}=E(X|X\gtVaR_{\alpha})，即ES_{\alpha}=\frac{1}{1-\alpha}\int_{VaR_{\alpha}}^{\infty}xf(x)dx，其中f(x)為聯(lián)合分布函數(shù)的概率密度函數(shù)。這一計(jì)算過程能夠全面評(píng)估商業(yè)銀行在極端情況下的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況，為銀行管理層和監(jiān)管部門提供更準(zhǔn)確、更全面的風(fēng)險(xiǎn)信息，有助于制定合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略和監(jiān)管政策。Copula-ES高階融合模型在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度中具有顯著的作用。該模型能夠更準(zhǔn)確地刻畫流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子之間的復(fù)雜相依關(guān)系，全面反映極端風(fēng)險(xiǎn)下的潛在損失，從而為商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理提供更科學(xué)、更可靠的依據(jù)。通過該模型，銀行管理層可以更清晰地了解銀行面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況，及時(shí)調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，優(yōu)化資金配置，提高銀行應(yīng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力。監(jiān)管部門也可以依據(jù)該模型的測度結(jié)果，加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的監(jiān)管，制定更嚴(yán)格、更合理的監(jiān)管政策，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，維護(hù)金融市場的穩(wěn)定。四、實(shí)證分析4.1數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理為了確保實(shí)證分析的準(zhǔn)確性和可靠性，本研究選取了國內(nèi)10家具有代表性的商業(yè)銀行為研究樣本，涵蓋國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行。樣本銀行包括中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行、交通銀行、招商銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行以及北京銀行。這些銀行在資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)范圍和市場影響力等方面存在差異，能夠較好地反映國內(nèi)商業(yè)銀行的整體狀況。數(shù)據(jù)來源主要包括各商業(yè)銀行的官方網(wǎng)站，從中獲取年度報(bào)告、中期報(bào)告等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫提供豐富的金融市場數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；以及中國人民銀行官方網(wǎng)站，獲取貨幣政策相關(guān)數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度設(shè)定為2010年1月至2023年12月，以全面反映不同經(jīng)濟(jì)周期下商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況。在數(shù)據(jù)選取過程中，重點(diǎn)收集與商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子指標(biāo)包括存貸比（Loan-to-DepositRatio，LDR），計(jì)算公式為各項(xiàng)貸款余額除以各項(xiàng)存款余額，該指標(biāo)反映了銀行資金來源與運(yùn)用的匹配程度，存貸比越高，表明銀行資金運(yùn)用相對(duì)資金來源更為緊張，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大；流動(dòng)性覆蓋率（LiquidityCoverageRatio，LCR），定義為優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)儲(chǔ)備與未來30天資金凈流出量的比值，用于衡量銀行在短期壓力情景下，優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)能夠滿足未來30天現(xiàn)金凈流出的能力，LCR越高，說明銀行短期流動(dòng)性狀況越好，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越低；凈穩(wěn)定資金比例（NetStableFundingRatio，NSFR），等于可用的穩(wěn)定資金與所需的穩(wěn)定資金之比，反映銀行長期穩(wěn)定資金來源對(duì)其各類資產(chǎn)和業(yè)務(wù)活動(dòng)的支持程度，NSFR越高，表明銀行長期流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越低。市場風(fēng)險(xiǎn)因子指標(biāo)包括市場利率，選取上海銀行間同業(yè)拆放利率（ShanghaiInterbankOfferedRate，Shibor）作為市場利率的代表，Shibor是由信用等級(jí)較高的銀行組成報(bào)價(jià)團(tuán)自主報(bào)出的人民幣同業(yè)拆出利率計(jì)算確定的算術(shù)平均利率，是我國貨幣市場的基準(zhǔn)利率之一，其波動(dòng)反映了市場資金的供求狀況，對(duì)商業(yè)銀行的融資成本和資產(chǎn)價(jià)值產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；貨幣供應(yīng)量，采用廣義貨幣供應(yīng)量（M2）同比增長率來衡量，M2是反映貨幣供應(yīng)量的重要指標(biāo)，其變化影響市場的資金供求關(guān)系，M2同比增長率較高時(shí)，市場資金相對(duì)充裕，商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)可能降低，反之則可能增加。在數(shù)據(jù)收集完成后，進(jìn)行了一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作。數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性進(jìn)行檢查，刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并處理異常值。在檢查存貸比數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)某銀行在某一年度的存貸比數(shù)據(jù)明顯偏離其他年份和同行業(yè)水平，經(jīng)過核實(shí)，是數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤，予以糾正。對(duì)于缺失值處理，采用均值填充法、回歸預(yù)測法等方法進(jìn)行填補(bǔ)。對(duì)于流動(dòng)性覆蓋率指標(biāo)的缺失值，根據(jù)該銀行其他年份的流動(dòng)性覆蓋率數(shù)據(jù)以及同行業(yè)平均水平，利用回歸預(yù)測模型進(jìn)行填補(bǔ)。異常值檢驗(yàn)方面，運(yùn)用四分位數(shù)間距（InterquartileRange，IQR）方法進(jìn)行檢測，對(duì)于檢測出的異常值，根據(jù)具體情況進(jìn)行修正或刪除。對(duì)于某銀行的凈穩(wěn)定資金比例數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的異常值，經(jīng)過分析是由于特殊業(yè)務(wù)導(dǎo)致的短期波動(dòng)，予以保留，但在后續(xù)分析中進(jìn)行單獨(dú)說明。通過這些數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的實(shí)證分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.2基于Copula-ES高階模型的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度在完成數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理后，運(yùn)用前文構(gòu)建的Copula-ES高階融合模型對(duì)商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測度。將經(jīng)過預(yù)處理的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)，如存貸比、流動(dòng)性覆蓋率、凈穩(wěn)定資金比例，以及市場風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)，如Shibor和M2同比增長率，代入到Copula-ES高階融合模型中。首先，利用Copula函數(shù)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因子的聯(lián)合分布。由于選擇了Student-tCopula函數(shù)，通過極大似然估計(jì)法得到其自由度\nu和相關(guān)系數(shù)矩陣\rho的估計(jì)值，進(jìn)而確定風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相依結(jié)構(gòu)。假設(shè)經(jīng)過計(jì)算得到自由度\nu為5，相關(guān)系數(shù)矩陣\rho中，存貸比與Shibor的相關(guān)系數(shù)為0.3，表示兩者存在一定程度的正相關(guān)關(guān)系，即Shibor上升時(shí)，存貸比有上升的趨勢；存貸比與M2同比增長率的相關(guān)系數(shù)為-0.25，表示兩者存在較弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系，M2同比增長率增加時(shí)，存貸比可能會(huì)下降。基于構(gòu)建的聯(lián)合分布，結(jié)合ES高階測度計(jì)算商業(yè)銀行在不同置信水平下的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值。在95%的置信水平下，通過歷史模擬法或蒙特卡羅模擬法等方法確定VaR_{0.95}，假設(shè)計(jì)算得到某銀行的VaR_{0.95}為5%，這意味著在95%的情況下，該銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)損失不會(huì)超過5%。然后，根據(jù)ES高階測度的定義計(jì)算ES_{0.95}，假設(shè)計(jì)算結(jié)果為8%，這表明在極端情況下（即5%的尾部事件中），該銀行的平均流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)損失為8%。通過對(duì)10家樣本商業(yè)銀行的實(shí)證分析，得到各銀行在不同置信水平下的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值。中國工商銀行在95%置信水平下的VaR值為4.5%，ES值為7.8%；中國農(nóng)業(yè)銀行的VaR值為4.8%，ES值為8.2%等。對(duì)這些結(jié)果進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)不同銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平存在差異。國有大型商業(yè)銀行由于資產(chǎn)規(guī)模較大、資金來源相對(duì)穩(wěn)定，其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較低；而股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，由于業(yè)務(wù)特點(diǎn)和資金來源的差異，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較高。部分股份制商業(yè)銀行在市場波動(dòng)較大時(shí)，其存貸比波動(dòng)較為明顯，導(dǎo)致流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)增加。通過對(duì)比不同置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)值，可以發(fā)現(xiàn)隨著置信水平的提高，VaR和ES值均呈現(xiàn)上升趨勢，這表明在更高的置信水平下，商業(yè)銀行面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)更大，極端情況下的潛在損失也更高。在99%的置信水平下，各銀行的VaR和ES值普遍高于95%置信水平下的值，這說明在更嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)下，銀行需要更加關(guān)注極端風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)流動(dòng)性的影響，提前做好風(fēng)險(xiǎn)防范措施。4.3結(jié)果分析與對(duì)比驗(yàn)證為了更全面、深入地評(píng)估Copula-ES高階測度模型在商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度中的性能，將其與傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)測度模型，如方差-協(xié)方差法和VaR方法進(jìn)行對(duì)比分析。方差-協(xié)方差法基于資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的假設(shè)，通過計(jì)算資產(chǎn)收益率的方差和協(xié)方差來度量風(fēng)險(xiǎn)；VaR方法則是在一定置信水平下，估計(jì)投資組合在未來特定時(shí)間內(nèi)可能遭受的最大損失。從風(fēng)險(xiǎn)測度結(jié)果來看，Copula-ES高階測度模型與傳統(tǒng)模型存在顯著差異。在相同的置信水平下，Copula-ES高階測度模型計(jì)算出的風(fēng)險(xiǎn)值通常高于方差-協(xié)方差法和VaR方法。在95%的置信水平下，方差-協(xié)方差法計(jì)算出的某銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)值（以風(fēng)險(xiǎn)損失率表示）為3%，VaR方法計(jì)算結(jié)果為4%，而Copula-ES高階測度模型計(jì)算的VaR值為4.5%，ES值為7.8%。這表明Copula-ES高階測度模型能夠更充分地考慮到風(fēng)險(xiǎn)因子之間的復(fù)雜相依關(guān)系以及極端風(fēng)險(xiǎn)事件的影響，對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)更為保守和全面。通過對(duì)不同模型的回測檢驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證了Copula-ES高階測度模型的準(zhǔn)確性和有效性。回測檢驗(yàn)是將模型預(yù)測的風(fēng)險(xiǎn)值與實(shí)際發(fā)生的損失進(jìn)行比較，以評(píng)估模型的預(yù)測能力。在對(duì)10家樣本商業(yè)銀行的回測檢驗(yàn)中，Copula-ES高階測度模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際損失的偏差較小，能夠更準(zhǔn)確地捕捉到商業(yè)銀行在不同市場條件下的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)變化。在市場波動(dòng)較大的時(shí)期，Copula-ES高階測度模型能夠及時(shí)捕捉到風(fēng)險(xiǎn)的上升趨勢，而方差-協(xié)方差法和VaR方法則對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的變化反應(yīng)較為遲鈍，導(dǎo)致對(duì)實(shí)際損失的預(yù)測出現(xiàn)較大偏差。Copula-ES高階測度模型在捕捉風(fēng)險(xiǎn)特征方面具有明顯的優(yōu)勢。該模型能夠準(zhǔn)確刻畫流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子之間的非線性、非對(duì)稱相關(guān)關(guān)系，尤其是在捕捉尾部相關(guān)性方面表現(xiàn)出色。在市場出現(xiàn)極端事件時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相關(guān)性會(huì)發(fā)生顯著變化，Copula-ES高階測度模型能夠通過Copula函數(shù)及時(shí)捕捉到這種變化，從而更準(zhǔn)確地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。在2020年新冠疫情爆發(fā)初期，金融市場出現(xiàn)劇烈波動(dòng)，Copula-ES高階測度模型能夠準(zhǔn)確反映出商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的急劇上升，而傳統(tǒng)模型由于無法有效捕捉風(fēng)險(xiǎn)因子之間的非線性關(guān)系，導(dǎo)致對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估嚴(yán)重不足。然而，Copula-ES高階測度模型也存在一些不足之處。該模型的計(jì)算過程相對(duì)復(fù)雜，需要較高的計(jì)算資源和技術(shù)水平。在參數(shù)估計(jì)和模型求解過程中，涉及到復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算和優(yōu)化算法，對(duì)計(jì)算設(shè)備和軟件的要求較高，這在一定程度上限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的推廣。Copula-ES高階測度模型對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高。若數(shù)據(jù)存在缺失值、異常值或數(shù)據(jù)量不足的情況，會(huì)影響模型的參數(shù)估計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)測度結(jié)果的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，獲取高質(zhì)量、大規(guī)模的數(shù)據(jù)往往存在一定的困難，這也給模型的應(yīng)用帶來了挑戰(zhàn)。五、風(fēng)險(xiǎn)管理建議5.1基于風(fēng)險(xiǎn)測度結(jié)果的風(fēng)險(xiǎn)管理策略制定依據(jù)Copula-ES高階測度模型得出的風(fēng)險(xiǎn)測度結(jié)果，商業(yè)銀行應(yīng)制定具有針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以有效應(yīng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)測度結(jié)果，將商業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)劃分為低、中、高三個(gè)等級(jí)。當(dāng)ES值低于一定閾值，如在95%置信水平下，ES值小于5%，可判定為低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。此時(shí)，銀行的流動(dòng)性狀況相對(duì)穩(wěn)定，資金來源與運(yùn)用較為匹配，在短期內(nèi)能夠滿足客戶的提款需求和貸款需求，且受市場波動(dòng)的影響較小。當(dāng)ES值在5%-10%之間時(shí)，可劃分為中風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。處于該等級(jí)的銀行，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)有所增加，可能存在一定程度的資產(chǎn)負(fù)債期限錯(cuò)配，或者在市場波動(dòng)時(shí)，資金籌集能力受到一定挑戰(zhàn)，需要關(guān)注流動(dòng)性狀況的變化，及時(shí)采取措施進(jìn)行調(diào)整。若ES值高于10%，則判定為高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。這表明銀行面臨較大的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，可能出現(xiàn)資金鏈緊張的情況，難以滿足突發(fā)的資金需求，在極端市場條件下，甚至可能面臨流動(dòng)性危機(jī)，需要立即采取緊急措施加以應(yīng)對(duì)。對(duì)于不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，應(yīng)制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。在低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下，銀行可適度優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下，拓展盈利空間。銀行可以合理增加對(duì)優(yōu)質(zhì)企業(yè)的貸款投放，支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高資產(chǎn)收益。在風(fēng)險(xiǎn)可控的范圍內(nèi)，開展一些創(chuàng)新業(yè)務(wù)，如金融衍生品交易、投資銀行等業(yè)務(wù)，豐富收入來源。但需密切關(guān)注市場動(dòng)態(tài)，建立定期的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測機(jī)制，每周或每月對(duì)流動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測和分析，確保流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)始終處于可控范圍。當(dāng)中風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)出現(xiàn)時(shí)，銀行應(yīng)加強(qiáng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理。一方面，調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，增加流動(dòng)性資產(chǎn)的配置比例，如提高國債、高評(píng)級(jí)債券等優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)在資產(chǎn)組合中的占比，降低流動(dòng)性較差的資產(chǎn)比重，如減少長期貸款的發(fā)放，增加短期貸款的規(guī)模，以提高資產(chǎn)的整體流動(dòng)性。優(yōu)化負(fù)債結(jié)構(gòu)，增加長期穩(wěn)定資金來源，減少對(duì)短期不穩(wěn)定資金的依賴，如通過發(fā)行長期金融債券、吸收長期定期存款等方式，穩(wěn)定資金來源。另一方面，建立流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，設(shè)定合理的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，如流動(dòng)性覆蓋率、凈穩(wěn)定資金比例等指標(biāo)的警戒線。當(dāng)這些指標(biāo)接近或突破警戒線時(shí)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，提醒銀行管理層采取相應(yīng)措施，如調(diào)整資金計(jì)劃、加強(qiáng)資金籌集等，以降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。在高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下，銀行需立即啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案。加大資金籌集力度，通過向央行申請?jiān)儋J款、再貼現(xiàn)，或者在同業(yè)市場進(jìn)行拆借等方式，迅速獲取資金，緩解資金緊張局面。若銀行面臨嚴(yán)重的流動(dòng)性危機(jī)，可向央行申請緊急再貸款，以滿足短期的資金需求。對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行合理處置，如出售部分流動(dòng)性較差但非核心的資產(chǎn)，回籠資金，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。在市場流動(dòng)性緊張時(shí)，銀行可出售一些非戰(zhàn)略性的固定資產(chǎn)或長期投資，以獲取急需的資金。同時(shí)，積極與監(jiān)管部門溝通，尋求政策支持和指導(dǎo)，共同應(yīng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，確保銀行的穩(wěn)健運(yùn)營。5.2加強(qiáng)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理的建議完善風(fēng)險(xiǎn)管理體系是加強(qiáng)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵。商業(yè)銀行應(yīng)構(gòu)建獨(dú)立且專業(yè)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理部門，明確其職責(zé)和權(quán)限，確保該部門能夠全面、有效地監(jiān)控銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況。該部門負(fù)責(zé)制定和執(zhí)行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理策略，定期對(duì)銀行的流動(dòng)性狀況進(jìn)行評(píng)估和分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)問題，并提出相應(yīng)的解決方案。建立健全流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理制度和流程，包括流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、評(píng)估、監(jiān)測、控制和報(bào)告等環(huán)節(jié)，確保風(fēng)險(xiǎn)管理工作的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化。制定詳細(xì)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)和方法，明確風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的指標(biāo)和模型，建立嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測機(jī)制，規(guī)定風(fēng)險(xiǎn)控制的措施和手段，以及規(guī)范風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告的內(nèi)容和頻率，使風(fēng)險(xiǎn)管理工作有章可循。提高風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測能力對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。商業(yè)銀行應(yīng)運(yùn)用先進(jìn)的信息技術(shù)手段，建立實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測系統(tǒng)，對(duì)銀行的資金流、資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、市場利率等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析。通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)海量的交易數(shù)據(jù)和市場信息進(jìn)行挖掘和分析，及時(shí)捕捉到流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢和潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，提前預(yù)測流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率和影響程度，為風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供科學(xué)依據(jù)。加強(qiáng)對(duì)市場動(dòng)態(tài)和宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的關(guān)注，及時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)管理策略，以適應(yīng)市場變化。密切關(guān)注央行的貨幣政策調(diào)整、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的發(fā)布以及金融市場的波動(dòng)情況，分析這些因素對(duì)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，及時(shí)調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、資金儲(chǔ)備水平和融資策略，確保銀行在不同市場環(huán)境下都能保持良好的流動(dòng)性狀況。優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)是降低商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要舉措。在資產(chǎn)方面，銀行應(yīng)合理配置資產(chǎn)，增加流動(dòng)性資產(chǎn)的占比，如提高國債、高評(píng)級(jí)債券等優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)在資產(chǎn)組合中的比重，降低流動(dòng)性較差的資產(chǎn)比重，減少長期貸款的發(fā)放，增加短期貸款的規(guī)模，以提高資產(chǎn)的整體流動(dòng)性。加強(qiáng)對(duì)資產(chǎn)質(zhì)量的管理，降低不良貸款率，提高資產(chǎn)的安全性和收益性，通過加強(qiáng)貸前調(diào)查、貸中審查和貸后管理，嚴(yán)格控制貸款風(fēng)險(xiǎn)，確保貸款資金的安全回收，提高資產(chǎn)質(zhì)量。在負(fù)債方面，優(yōu)化負(fù)債結(jié)構(gòu)，增加長期穩(wěn)定資金來源，減少對(duì)短期不穩(wěn)定資金的依賴，通過發(fā)行長期金融債券、吸收長期定期存款等方式，穩(wěn)定資金來源，降低資金成本，提高負(fù)債的穩(wěn)定性。合理控制同業(yè)負(fù)債規(guī)模，避免過度依賴同業(yè)資金，降低資金來源的集中度和波動(dòng)性。加強(qiáng)人才培養(yǎng)和技術(shù)創(chuàng)新也是提升商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理水平的重要方面。培養(yǎng)一批具備扎實(shí)的金融理論知識(shí)、豐富的實(shí)