驯化黑天鹅-重尾性操作风险的度量度与管理参数研究

　　内容简介
　　操作风险已经对金融机构的生存和发展构成了*致命威胁。《驯化黑天鹅》全面讨论了操作风险的计量、分析和控制，为操作风险管理提供了一套切实可行的方案。
　　作者简介
　　莫建明，西南财经大学副教授。主要研究领域为金融危机与风险管理。多年从事操作风险度量与管理研究，并获得博士后基金和国家自然科学基金面上项目资助，已撰写论文数篇，分别发表在《统计研究》、《系统工程理论与实践》、《系统工程》、《财经科学》等学术期刊。
　　高翔，博士，上海财经大学国际工商管理学院副教授，美国特许另类投资协会（Chartered Alternative Investment Analyst Association）中国分会执行官，特许金融分析师（CFA）、金融风险管理师（FRM）、特许另类投资分析师（CAIA）、国际财务顾问资格认证（FAIQ）。
　　目录
　　1 绪论
　　1.1 引言
　　1.1.1 国际背景
　　1.1.2 国内背景
　　1.2 操作风险概念界定
　　1.3 操作风险度量的基本方法
　　1.3.1 基本指标法
　　1.3.2 标准法
　　1.3.3 高级计量法
　　1.4 损失分布法综述
　　1.4.1 操作损失数据样本
　　1.4.2 内外部损失样本共享问题
　　1.4.3 极值模型法在尾部风险度量中的应用
　　1.5 操作风险管理研究综述
　　1.5.1 国外操作风险管理研究现状
　　1.5.2 国内操作风险管理研究现状
　　1.6 问题提出和研究意义
　　1.7 研究内容与结构
　　1.8 主要创新点
　　2 操作风险度量偏差的影响因素
　　2.1 引言
　　2.2 样本异质性对分布模型的影响
　　2.2.1 门槛导致的样本异质性
　　2.2.2 除门槛外其他因素导致的样本异质性
　　2.3 分布模型外推导致的偏差
　　2.3.1 样本内估计操作风险价值
　　2.3.2 样本外估计操作风险价值
　　2.4 本章小结
　　3 重尾性操作风险度量精度
　　3.1 引言
　　3.2 Pareto分布下操作风险度量的精度
　　3.2.1 操作风险度量的精度
　　3.2.2 操作风险度量精度及其灵敏度
　　3.2.3 结论
　　3.3 Weibull分布下操作风险度量的精度
　　3.3.1 操作风险度量的精度
　　3.3.2 操作风险度量精度及其灵敏度
　　3.3.3 结论
　　3.4 本章小结
　　4 重尾性操作风险关键管理参数
　　4.1 引言
　　4.2 Pareto分布下操作风险关键管理参数
　　4.2.1 Pareto分布下操作风险价值度量
　　4.2.2 关键管理参数判别模型
　　4.2.3 示例分析
　　4.2.4 结论
　　4.3 Weibull分布下操作风险关键管理参数
　　4.3.1 Weibull分布下操作风险价值度量
　　4.3.2 关键管理参数判别模型
　　4.3.3 示例分析
　　4.3.4 结论
　　4.4 本章小结
　　5 操作损失强度分布选择
　　5.1 引言
　　5.2 操作风险价值度量
　　5.3 操作风险价值灵敏度的比较分析
　　5.4 本章小结
　　6 结束语
　　6.1 总结与创新点
　　6.2 研究展望
　　参考文献

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