基于多期动态优化的银行资产组合决策模型

以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,运用多期资产分配的逆向递推原理和非线性规划方法,建立了多期银行资产组合动态优化模型.一是通过逆向递推,使本期资产的最优配给建立在下一期资产的最优配给的基础上,解决了现有研究只是在单期里求解而忽略了各期之间的联系与影响的问题.二是考虑到本期的贷款收益率期望值将受到上一期贷款信用等级迁移的影响,利用不同等级贷款收益率期望值和一年期迁移概率矩阵,计算出各类企业各年份的相应的贷款收益率期望值及标准差,更加客观地反映了贷款的真实收益和风险,解决了现有研究只是简单求解各笔贷款收益率期望值或将其设为常数的问题.三是用贷款组合的VaR控制多期贷款的组合风险,解决了现有多期研究中对银行风险承受能力和资本监管的客观要求考虑不足的问题.     

基于Monte Carlo 模拟和VaR 约束的银行资产组合优化模型

在Monte Carlo模拟和CreditMetrics方法的基础上,以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险限额为约束,以法律、法规约束和经营管理约束为条件,建立了基于Monte Carlo模拟和VaR约束的银行资产负债管理优化模型.其特点一是利用Monte Carlo模拟预测出贷款期限内各年度的收益率及标准差,将其平均值作为该项贷款总体的年平均收益率及其标准差,从而考虑了各项贷款期限不同的因素,可以对不同期限贷款的收益率进行同等的比较,在总体上对信用风险的不确定性有了较可靠的把握.二是利用VaR技术建立约束条件,使贷款配给的风险限定在银行的承受能力和贷款准备金的范围之内.三是直接利用各企业贷款收益率的历史数据求解各贷款之间的收益率相关系数,进而求解资产组合的方差,而不是利用企业资产的相关系数求解,更直接反映了贷款收益率之间的相关性.四是运用资产负债管理比率建立约束条件,通过巴塞尔协议内容和众多国际惯例的法律、法规和经营管理约束控制流动性风险,使贷款的分配决策满足行业监管和银行经营的实际要求.     

基于风险价值约束的贷款组合效用最大化优化模型

资产组合优化是使投资者期望效用最大化的决策.文中用风险价值(VaR)来控制风险,根据在贷款组合有效边界上银行效用最大化的目标分配各项贷款,建立了基于VaR约束的贷款组合效用最大化优化模型.主要创新与特色:①通过贷款组合效用最大配给贷款符合贷款优化的目的,解决了决策模型与决策目的相一致的问题;②当银行决策者或决策群体对风险的偏好在VaR允许范围内时,现有研究的效用最大化决策模型是本模型的特例;③在控制贷款组合VaR的前提下,实现贷款组合效用最大化.当效用最大的贷款组合在VaR控制的边界内时,此组合即为最优组合.当效用最大的贷款组合在VaR控制的边界外时,贷款组合有效边界上效用最大的组合就是最优组合.     

海外油气项目多目标投资组合优化方法

针对中石油海外复杂合同模式及经营环境多变情况下如何实现产量、投资、效益、风险等多个目标优化配置的问题,本文建立了考虑时间维度及风险因子的非线性多目标优化数学模型,表征了海外不同合同模式涉及的复杂商业规则和约束条件,提出了一种全新的求解多目标优化模型的混合优化方法.该方法先通过排队过滤法生成满足目标和约束条件的投资组合解;然后以该解的特征参数作为约束条件进行线性优化,求出投资组合局部最优解;最后以该最优解作为初始投资组合通过遗传算法求解得到一系列投资组合可行解.通过利用该方法对海外油气项目开展多目标投资组合优化,验证了该方法对于海外项目多目标优化的适用性,为海外项目规划方案设计提供了科学适用的思路和方法.     

基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型

贷款业务是商业银行最主要的资产业务,其利息收入是商业银行最重要的利润来源,而贷款利息收入水平取决于商业银行贷款配置的合理性.本文针对贷款收益率具有的偏态、过度峰态及厚尾特性,建立了基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型.本文的创新与特色一是在稳定分布情况下考虑收益和尺度参数的基础上,通过追求贷款组合的偏斜指数最大使分布向大于收益率均值方向偏斜来提高贷款组合的超额收益,弥补了现有研究忽略偏度的弊端.二是同时考虑了包括"存量"与"增量"在内的全部贷款组合的风险,改变了流行的现有研究对于巨额"存量"贷款风险缺少控制可能引发重大损失的弊端.三是将现有研究在主观给定贷款组合收益下单纯地控制贷款组合风险完善为同时控制贷款组合风险和收益的"均值-尺度参数-偏斜指数"多目标全部贷款组合优化模型,满足了银行对风险和收益的不同偏好,达到了既控制风险、又追求效益的风险与收益兼顾的目的.     

基于信用风险迁移条件风险价值最小化的贷款组合优化模型

把企业信用风险迁移引入贷款收益率的计算中,引入条件风险价值(CVaR)来度量贷款组合风险,建立了组合贷款优化决策模型.本模型的特色:① 用CVaR代替VaR,控制了贷款组合极端损失的发生;② 反映了企业信用等级迁移对企业收益率波动的影响,更加客观地反映了贷款的真实风险,解决了现有研究仅简单求解各笔贷款的收益率标准差而忽略信用风险迁移的问题;③ 通过现行法律法规为约束条件,在约束条件中,控制了流动性风险,避免了资产配置的流动性危机,保证了银行资产配给的合法性与合规性.     

基于新旧两组贷款风险叠加的新增贷款组合优化模型

提出全部贷款组合非线性风险叠加原理,建立了新、旧两组贷款组合风险叠加的非线性函数关系,以银行总资产收益最 大为目标函数,以新旧两组贷款风险叠加的总体风险为约束条件,建立了基于新旧两组贷款风险叠加的新增贷款组合优化模型.模型创新和特色: 一是提出了在一组新的贷款发放时,新、旧两组贷款风险叠加后的全部组合风险控制的科学问题.由于在实践中银行家们真正关注的不是一组新贷款组合的风险控制,而是银行贷款全部组合的风险, 故立足于新、旧贷款组合 风险的整体控制,开拓了金融资产优化配置与控制的新思路,改变了现有研究仅仅是立足于新增贷款组合风险控制的传统思路.二是建立新旧贷款组合非线性风险叠加的函数关系.提出全部贷款组合的非线性风险叠加原理,建立了全部贷款组合风险与新、旧两个贷款组合风险的函数表达式,为在新增贷款决策时、控制所有贷款的组合风险提供了简洁有效的科学方法,克服了传统组合风险复杂计算方法不便或不能优化全部组合风险的弊端.三是控制了新旧两组贷款风险叠加后的总体风险.建立新旧两组贷款风险叠加的总体风险约束, 解决在一组新的贷款分配时,新、旧两组贷款组合后的全部贷款组合风险的控制 与优化问题.     

基于CVaR和改进熵的全贷款组合优化模型

贷款组合的配置优化是商业银行资产管理的核心问题。针对该问题,从全部贷款组合整体风险和风险分散度两个角度,构建了基于CVaR和改进熵的全贷款组合优化模型。通过在比例熵中引入调整系数构建改进熵来衡量全部贷款组合的分散化程度,改进了比例熵约束必须给予每个企业一定贷款权重而造成过度分散化的弊端,使得全部贷款组合分散化的衡量更加合理。通过控制存量组合和增量组合叠加后的全部组合风险的情况下建立多目标规划模型,得到增量资产的最优配置。改变了流行研究仅仅控制增量风险的不足。在贷款收益率服从Laplace分布假定的基础上对全部贷款组合进行风险控制,符合金融资产收益率“尖峰肥尾”的特性,使得风险可以准确评估,改进了以正态分布为基础进行研究,不能准确拟合贷款收益率实际分布,进而无法合理估计风险的弊端。     

基于信用等级修正和半绝对离差风险的银行资产组合优化模型

用峰度和偏度对企业信用等级转移的阈值进行修正,引入了半绝对离差方法衡量贷款组合风险,建立了基于信用等级修正和半绝对离差风险的银行资产组合优化模型.其创新与特色主要有二:一是用企业各自收益率的峰度和偏度对正态假定下企业信用等级转移对应的阈值进行修正,改变了现有研究把本来是非正态分布的企业收益率按照正态分布来确定其企业信用等级阈值的不合理现象,提高了贷款组合风险的计量精度.二是将半绝对离差方法引入到贷款组合风险度量中,解决了现有研究以方差或绝对离差表征风险、将高于期望收益的超额收益部分当作风险处理的问题,使贷款组合收益风险量化更为真实准确.     

基于高阶矩风险控制的贷款组合优化模型

以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数, 以VaR来控制贷款组合的风险价值, 以偏度约束来控制贷款组合收益率的整体分布向大于均值的方向倾斜、以减少发生总体损失的单侧风险, 以峰度来控制贷款组合收益率分布出现极端情况的双侧风险, 建立了资产分配的收益率均值-方差-偏度-峰度模型.本模型的创新与特色是通过峰度约束控制了贷款组合收益率向极端损失偏离的程度.在马可维茨均值-方差模型的基础上, 增加了偏度和峰度参数, 建立了收益率均值-方差-偏度-峰度模型.模型通过方差约束, 控制了组合收益率偏离均值的离散程度: 通过偏度约束, 控制了组合收益率总体分布向损失一侧偏离的程度: 通过峰度约束, 控制了组合收益率出现极端损失或收益的可能性. 模型从多个角度控制了贷款组合的风险, 拓展了经典的均值-方差优化组合思路.     

中小企业贷款利率定价的计算实验方法

从我国商业银行贷款定价视角出发, 结合信贷配给理论,运用计算实验金融的方法,分别对``一刀切'式利率定价与综合的利率定价模型进行银企贷款仿真实验,比较发现不同的利率定价模型影响中小企业贷款情况机理. 实验发现,贷款利率提高到一定程度后, 银行的收益会随着利率的提高而降低,一定程度上反映了银行对中小企业实行信贷配给的现象.并实验验证了综合的贷款利率定价方法在不降低银行收益的前提下,缓解了中小企业的融资困境.据此提出了商业银行应选择合理的利率定价模型,根据贷款数额、信用级别、资产负债率、担保方式等指标,根据风险大小、成本高低和借款企业的具体情况, 实行有差别的变动利率.     

基于ES-TV的贷款承诺极端风险测度模型

在Basel Ⅲ的风险计量新要求及中小企业融资成本高、违约风险大等背景下，贷款承诺极端风险的测度成为银行未来资产管理的重点之一. 基于期权理论，首先给出了浮动利率下的贷款承诺定价公式；其次通过引入DGN（Delta-Gamma-Normal）模型，刻画了贷款承诺价值变动的分布形态；继而通过修正尾部波动率，并利用期望短缺原理，构建了衡量贷款承诺极端风险的ES-TV测度模型. 该模型兼顾极端损益及其波动性，能更全面反映极端风险. 最后对X银行贷款承诺组合管理进行了实证分析.     

基于信用差异度最大的信用等级划分优化方法

信用评级对当代社会有极其重要的影响,若信用等级划分不合理,必将误导债权人和社会公众.信用评级结果的变动直接反映经济状态的变化,2011年标准普尔把美国的主权信用评级从AAA级降为AA+,引起全球金融市场的动荡.信用评级的本质是合理区分客户的信用状况,揭示不同等级客户的信用风险水平.国际上比较流行的标普、穆迪的信用评级针对中国客户的评级结果往往存在信用等级很高、违约损失率反而不低的不合理现象.本研究以信用差异度和违约金字塔为标准,构建非线性规划模型划分信用等级,并以中国小企业贷款数据为样本进行实证研究·本研究的创新与特色一是根据第k个信用等级中最后一个样本的信用评分P_(mk)~k与第k+1个信用等级中第一个样本的信用评分P_1~(k+1)确定相邻两个等级的信用评分差值,以所有信用等级的评分差值之和∑(P_(mk)~k-P_1~(k+1))最大为目标函数,确保最大程度的保证信用评分差异大的客户划分为不同信用等级.避免了把信用状况差异较大的客户划分成同一个信用等级的不合理现象.二是以信用等级由高到低的违约损失率严格递增为约束条件建立信用等级划分模型,保证信用等级划分结果满足信用等级越高、违约损失率越低的违约金字塔标准,避免出现信用等级很高、违约损失率反而不低的不合理现象.三是1814笔工业小企业贷款数据的实证研究表明,本研究的信用等级划分方法不仅满足信用等级越高、违约损失率越低的违约金字塔标准,还能保证信用状况差异大的客户划分为不同信用等级.     

基于面板Logit模型的银行客户贷款违约风险预警研究

采用我国主要银行业金融机构的客户大额授信月度微观面板数据,对银行客户贷款违约风险进行预警.从客户外部因素、客户经营水平、客户交易水平三个维度,建立了包含56个因素的客户贷款违约预警三级指标体系.基于这些指标,构建了银行客户贷款违约风险预警的面板Logit模型;并提出了基于模拟退火算法的面板Logit模型变量选取方法,最终选出24个预警指标.根据这些指标进行银行客户贷款违约预警,达到了较高的预警精度.最后,对我国银行客户风险管理提出了相应的政策建议.     

How Does Debt Structure Influence Stock Price Crash Risk?

This paper uses the financial data of Chinese listed firms to explore the relationship between the debt structure, which is measured as the ratio of trade credit to bank loan, and future stock price crash risk. The empirical results show that the ratio of trade credit to bank loan is positively associated with the firm-specific crash risk while a good institutional environment reduces this positive relationship. In addition, considering the firm’s ownership type, the authors find that the positive relationship between the debt structure and crash risk is more significant in the SOEs.     

Credit Decision Model and Mechanism with Default Risk Parameter

Default risk is an important reason led to credit risk for a bank. In this article, the size of default risk can be quantized and described by the size of the default probability. At first, we discuss the influence of existence of the default probability on the expected return of the bank. Then we modify the ordinary credit decision-making contract γ = (r,C,q), where only interest rate, collateral and credit rationing were considered, to a new credit decision-making contract γ =(s(r),C,q) by considering the default probability. We establish a credit decision model including default risk parameter and give both the corresponding credit decision mechanism and a credit decision mechanism under a non-rationing loan. We also discuss the condition of the loan rejected by the bank under the corresponding condition. Finally, we give examples for applications.     

分类树应用于商业银行贷款5分类的探讨

分类树是一种计算机实现、基于统计理论的非线参数的识别技术，该技术可应用于解决贷款5分类实施中从业人员分析判断能力欠缺的问题。实证分析表明该方法比线性判别分析方法的准确率高，针对进一步提高分类准确率，结论部分对初始样本和变量结构对分类准确性的影响进行了分析。     

市场利率下银行资产负债结构优化研究

研究商业银行面对法规监管及企业风险，通过资产负债结构优化，控制信贷风险问题。提出基于企业年龄的风险分布函数，利用贷款风险度估计分布参数，将企业风险与贷款方式联结起来，反映贷款的实际风险状态。提出以市场利率为折现率的资产折现值目标函数，以风险损失及资产结构为约束的资产负债结构优化模型，这一模型反映了资产负债的市场价值．并给出计算案例。     

存在拖欠还款概率影响的信贷风险决策机制

讨论了拖欠还款概率的存在对银行期望收益的影响以及项目成功概率的大小对企业期望收益的影响,阐述了抵押品和配给量在防范信贷风险尤其是道德风险的过程中所起的重要作用.在考虑拖欠还款概率存在的影响下,建立了信贷风险决策模型,给出了相应的信贷风险决策机制.并在该机制的作用下,分析了信贷配给与无需配给的贷款申请条件,得出了在拖欠还款概率影响下企业只能申请有抵质押贷款的重要结论.此外,还在不对称信息条件下,进一步讨论了银行与贷款企业之间的激励问题.通过设计正向激励与负向激励,揭示了拖欠还款概率与项目成功概率之间的内在联系.