操作風(fēng)險量化模型（英文影印注釋版）

目　錄作者簡介前言作者簡介前言1　操作風(fēng)險概述11.1　引言11.2　操作風(fēng)險量化方法21.3　操作風(fēng)險監(jiān)管體系31.4　操作風(fēng)險資本計(jì)算的基礎(chǔ)原理51.5　定義與符號61.6　操作風(fēng)險資本計(jì)算實(shí)踐81.7　本書的結(jié)構(gòu)101.8　擴(kuò)展閱讀和參考文獻(xiàn)112　操作風(fēng)險數(shù)據(jù)及參數(shù)模型132.1　引言132.2　內(nèi)部數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)142.3　基本損失度參數(shù)分布162.4　廣義Champernowne分布192.5　分位數(shù)估計(jì)242.6　擴(kuò)展閱讀和參考文獻(xiàn)253　操作風(fēng)險損失度的半?yún)?shù)模型293.1　引言293.2　經(jīng)典核密度估計(jì)303.3　變換核密度估計(jì)法333.1.1 變換核密度估計(jì)量的漸近理論353.1.2 基于累積分布函數(shù)的變換法363.4　帶寬選擇383.5　邊界修正393.6　基于廣義Champernowne分布的變換核密度估計(jì)413.7　操作風(fēng)險數(shù)據(jù)下變換核密度估計(jì)的相關(guān)結(jié)果433.8　擴(kuò)展閱讀和參考文獻(xiàn)444　聯(lián)合外部數(shù)據(jù)的操作風(fēng)險衡量494.1　數(shù)據(jù)源聯(lián)合的原因494.2　基于變換法的數(shù)據(jù)源聯(lián)合504.3　數(shù)據(jù)聯(lián)合的變換技術(shù)514.4　數(shù)據(jù)驗(yàn)證524.5　擴(kuò)展閱讀和參考文獻(xiàn)555　操作風(fēng)險漏報575.1　引言575.2　風(fēng)險漏報函數(shù)585.3　公開披露的損失數(shù)據(jù)605.4　結(jié)合漏報修正的半?yún)?shù)法625.4.1　含漏報的操作風(fēng)險損失樣本的建模635.4.2　漏報修正后的扁尾變換法635.5　帶有漏報修正的公開披露損失的操作風(fēng)險評估應(yīng)用655.6　帶有漏報修正的內(nèi)部操作風(fēng)險評估應(yīng)用685.6.1　六類事件的風(fēng)險聚類分析705.6.2　結(jié)論705.7　擴(kuò)展閱讀和參考文獻(xiàn)726　聯(lián)合外部數(shù)據(jù)的漏報操作風(fēng)險衡量736.1　引言736.2　數(shù)據(jù)746.2.1　最小采集閾值756.2.2　模型建立766.3　漏報模型776.3.1　截斷及漏報修正796.3.2　含漏報的估計(jì)步驟806.4　截斷框架下的混合模型836.5　操作風(fēng)險應(yīng)用866.6　擴(kuò)展閱讀和參考文獻(xiàn)927　示例957.1　引言957.2　描述統(tǒng)計(jì)量及SAS程序中的基本流程957.2.1　廣義Champernowne分布擬合的SAS程序1047.2.2　基本參數(shù)分布的分位數(shù)估計(jì)1087.2.3 　廣義Champernowne分布的分位數(shù)估計(jì)1127.3　變換核密度估計(jì)1167.4　內(nèi)外部數(shù)據(jù)的聯(lián)合1237.5　漏報的實(shí)現(xiàn)1457.6　R語言編程1717.6.1　基本函數(shù)1717.6.2　第2、3章的圖像177參考文獻(xiàn)203索引209