基于决策树算法的商业银行操作风险计量影响因素研究

摘要

近年来，商业银行中有类风险越发引起人们的关注。与传统商业银行中的信用风险和市场风险相比，这类风险不同之处在于发生的概率相对较低，一旦发生将引发巨大经济损失。1999年6月，在新BASEL(II)初稿中，操作风险第一次被正式提出，从此标志着国际银行业对它的研究才刚刚起步。分析其特征我们发现操作风险普遍具有如下特点:
　　（1）内生性；
　　（2）多样性；
　　（3）复杂性。
　　若我们很粗糙地将信用风险和市场风险模型方法硬套至操作风险上势必会发现并不匹配。所以，找到一个合适的模型去度量此种风险从而能够预期损失的发生显得很重要。与此同时，操作风险需要研究人员对其进行主观的判断，但是主观臆断却来源于不同国家、地区之间文化价值理念的差异，如何将各类引发操作风险损失事件的成因用统一的语言描述出来是一个难题。因此，我们对它的研究需要有一套统一标准、甚至是国际认可的层面去理解，在尊重新巴塞尔协议原则框架之下并结合各国经济特点和银行运营的规律，从中形成个性化模型的选择，这样的做法是最合适不过的。剖析现今各国商业银行关于此块内容的研究，从中不难发现目前尽管有官方新巴塞尔协议对于操作风险的定义与计量框架的指引，但是对其量化的研究才刚刚初露端倪。据了解，国际先进银行中目前仅有花旗和德意志等个别银行启动了比较完善的计量体系，而国内目前只有中国工商银行基本建立起自主研发的操作风险计量体系，国内银行系统整体对此研究还处于初级阶段。相较而言，学术界也尚未对操作风险计量法展开深度地研究，银行业也还没有专门为操作风险配置风险资本，在有效抵御操作风险和操作风险预警机制方面尚处于空白。
　　本文选择商业银行操作风险高级计量法作为研究对象，正是出于上述大背景下，高级计量相对于传统方法在公司治理、数据处理、模型建立和计量方面提出了更高的“定性”与“定量”要求。同样，权威机构巴塞尔委员会积极提倡各商业银行运用此高级计量法（简称“高级法”）来对银行操作风险资本进行计量，对于此方法中所涉及的损失分布法的研究可谓是实现以资本约束为理念的现代商业银行经营模式的核心，这种方法可以提升抵御低频高损事件的能力。如何找到影响高级计量法中损失事件的主要影响因素对于操作风险计量的损失成因研究显得尤为重要。由于操作风险中损失事件针对商业银行的业务线具有分类的特征，这正适合用统计中决策树模型（算法）来对其损失成因进行度量。换言之，通过统计学中分类预测模型的方法来找到影响较大的因素，为后续运用高级计量法中的损失分布法对操作风险资本的计量起到了指导性的作用。

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第1章 绪论

1.1 选题背景和研究意义

1.2 国内外文献回顾

1.3 研究方法和内容

1.4 本文的基本框架

1.5 本文的创新与不足

第2章 商业银行操作风险概述

2.1国际机构对于操作风险的认识

2.2国内各大银行对于操作风险管理的认识

2.3操作风险的特点

2.4操作风险的分类

2.5操作风险与信用风险、市场风险的关系

第3章 操作风险计量模型的选择

3.1 巴塞尔委员会提出的三类渐进度量模型介绍

3.2 巴塞尔协议提出的三种计量方法之比较

3.3 高级计量法在各国商业银行中适用性分析

第4章 我国商业银行操作风险高级计量法影响因素实证分析

4.1 决策树分类算法介绍

4 .2 SAS决策树模型中对于输入分类变量数据清洗和映射流程的概述

4.3基于BL\ET matrix业务条线\事件类型矩阵对损失数据的划分

4 . 4运用SAS决策树算法对损失数据样本分布统计度量研究

4.5全样本决策树模型构建与分析

4.6子样本决策树模型的构建与分析

第5章 SAS决策树分类结果对高级计量法的影响

5 .1商业银行基于高级计量法中损失分布法所需的操作风险资本确定

5.2全样本分类结果分析

5.3子样本分类结果分析

5.4全、子样本分类结果对操作风险资本计量的影响

第6章 结论和展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢

附录