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.     

非正态稳定分布条件下的投资组合模型:均值2尺度参数模型

针对风险证券收益率的经验分布所具有的偏态和过度峰态等非正态分布特征,提出在非正态稳定分布条件下研究投资组合模型.通过拟合优度检验发现我国的股票收益率与非正态稳定分布的拟合效果非常好;研究了非正态稳定分布条件下投资组合收益和风险的度量,建立了均值-尺度参数投资组合模型;通过实证分析发现均值-尺度参数模型能够解释资产配置之谜.     

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。     

基于实际收益率分布的均值-方差-条件风险价值多目标投资优化模型

为改善均值-方差模型不能充分反映金融资产实际收益率分布的不足,在不对金融资产收益率分布做任何假设的基础上,引入条件风险价值度量金融资产重大损失风险,建立均值-方差-条件风险价值多目标投资优化模型,提出计算模型有效前沿的理论基础和算法步骤。基于上证50指数成分股的实际数据计算了该模型的有效前沿。计算结果表明:所提出的算法具有满足投资实践所要求的可操作性;投资组合实际收益率不服从正态分布,均值-条件风险价值模型有效集并不是均值-方差模型有效集的子集;相对均值-方差模型和均值-条件风险价值模型,均值-方差-条件风险价值模型能够更好地反映金融资产的实际收益率分布,提高投资者管理投资风险的能力。     

考虑偏度风险和峰度风险的非线性期货套期保值模型

期货市场中,不仅存在方差风险,还存在偏度风险和峰度风险。但是现有的期货套期保值模型研究基本都是建立在方差风险基础上的,并没有考虑偏度风险和峰度风险对于套期保值的影响。针对现有研究的这一共同问题,本文以负指数效用函数为决策函数,提出了考虑偏度风险和峰度风险的非线性期货套期保值模型,并以原油的套期保值为例,讨论了偏度风险和峰度风险对于期货套期保值模型的影响。     

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Copula-GARCH-EVT的资产组合选择模型及其混合遗传算法

在非正态分布的条件下,M arkow itz的均值-方差资产组合选择模型存在不足。为此,以V aR和CV aR作为风险度量方法,EVT反映收益率的尾部分布,GARCH反映收益率的波动性,Copu la函数反映金融资产收益的相关性,构建了基于Copu la函数的资产组合选择模型。针对非正态分布条件下V aR非凸性和分布函数不连续性导致资产组合选择优化计算复杂、不精确的难题,设计了基于单纯形和传统遗传算法的混合遗传算法。最后,根据中国证券市场数据,采用该混合遗传算法对建立的资产组合选择模型求解。     

基于VaR约束的商业银行贷款组合多目标决策

在综合考虑商业银行的风险承受能力以及在风险与回报均衡的基础上,提出基于VaR约束的贷款组合多目标决策方法,并引入几何方法求解该多目标优化问题。本文所提出的方法具有以下特点:一是模型中两个目标函数的经济含义形象、直观,求解方法简单且易于理解;二是银行可根据其资本充足率等情况设定风险承受能力,有效地规避潜在风险;第三,在有效边界上,银行的决策者可以根据其风险价值偏好和宏观经济景气状况等确定最优贷款组合,从而使得该方法在实际应用中更加灵活方便。     

基于信用迁移全部贷款组合优化下的新增单笔贷款决策模型

根据CreditMetrics信用风险迁移矩阵的时间效应和随机过程中的Brown运动来反映银行贷款风险的非系统因素,确定信贷资产风险随时间变动的数学关系;结合因子模型与Markowitz的均值-协方差模型,建立基于存量与增量组合累计风险的银行贷款决策模型.模型的基本原理是通过对决策前贷款存量组合的风险和收益率与其加入一笔新贷款后的总风险和总收益率的对比来决定是否发放该笔贷款.模型的主要特点:①综合反映贷款存量组合累计风险对贷款决策的直接影响,合理地考虑了贷款存量组合与贷款增量的关系;②信贷资产的信用风险由扰动项定量的表示出来,而不是像流行方法那样由于因子模型的扰动项的均值为零而直接将σ2ei设置为0;③把微观层次的风险与宏观经济变量联系起来,充分考虑宏观经济要素对微观个体还贷能力的重要影响,即综合考虑了市场风险和信用风险对信贷风险的影响.     

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.     

不同借贷利率下的投资组合选择——-基于均值和VaR的效用最大化模型

用VaR代替方差来度量风险,从而把基于均值和方差的效用函数拓展为基于均值和VaR的一般二元效用函数（关于均值递增,关于VaR递减）,进而研究含无风险资产且具有不同借贷利率时投资组合选择的效用最大化模型.利用均值-VaR模型有效边界的性质,得到了一般效用函数下最大效用存在的条件及最优解的本质特征,并给出了求解的具体方法和数值算法.最后作为结论的直接应用和说明,利用中国股票市场数据给出了一个实例分析.     

低碳港口物流质押贷款组合优化决策模型

在港口低碳转型大趋势下,港口物流金融存货类质押贷款业务在实践中高速发展,如何在港口物流存货类质押贷款理论决策中融入低碳港口约束因素、从而间接推动港口转型升级显得十分迫切. 本研究深入探讨低碳转型下的港口质押贷款理论,在提出质押贷款期权原理、低碳控制原理、质押风险控制原理和信用风险控制原理的基础上,借助看跌期权反映港口质押贷款组合收益,构建港口和客户碳排结构约束,界定单笔港口货类质押贷款的VaR质押率和港口货类质押贷款组合平均信用风险控制条件,建立了低碳转型下的港口物流质押贷款组合优化决策理论模型,解决了现有研究聚焦单笔港口货类质押贷款理论而忽视组合质押贷款同类风险的集聚以及低碳转型约束等弊端.