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.     

银行大型水利水电项目贷款风险评估体系的建构

银行贷款项目评估应注重项目的可融资性 ,即清偿能力和抗风险能力 .但我国银行实际应用的风险等级评定法存在交叉重复评价 ,权重不当等问题 ,从而难以科学地评估贷款项目的可融资性 .本文针对大型水利水电工程项目建构银行评估贷款项目风险的指标体系 .在分析了实际应用的项目风险等级评定法存在的问题之后 ,建构了一个用 3个 0 -1变量 (贷款偿还期、经济内部收益率和环境影响效果 )相乘再乘其他 6类指标加权和 (权重用 AHP给出 )评估项目风险等级的新体系、新方法 .该方法既关注风险性 ,又关注可行性 .实证分析显示这一方法是创新的、科学的、可行的.     

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.     

银行贷款规模歧视与中小企业信贷融资——基于山东省上市公司的实证分析

通过因子分析计算偿债能力和企业规模等综合指标,与其他指标一起作为解释变量分析银行贷款和其他负债的影响因素和程度,分为大型企业、全部企业和中小企业等三类样本进行多元回归分析,并就其系数进行对比,结论为:企业规模的大小对银行贷款的产生正面显著影响且程度较大,中小企业更为明显;固定资产的较多有利于企业进行抵押或担保贷款,偿债能力对贷款数额影响不大;中小企业资产收益率越高,其收益多用于内源积累融资,减少银行贷款,也初步验证中小企业的优序融资现象。     

基于未来DEA效率的贷款定价模型

一般意义上的DEA方法是通过投入、产出指标的数据来确定DEA效率;逆向求解思路是在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.以Malmquist指数为工具,通过过去的银行DEA效率,推导未来贷款时段的可达到的最大DEA效率,在未来的DEA效率确定的情况下,确定贷款利率.本模型创新与特色一是通过过去的Malmquist指数预测未来的Malmquist指数,利用未来Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用得到未来的DEA效率指数,用未来的DEA效率、而不是过去的DEA效率来确定贷款利率.反映了贷款定价未来变化情况,解决了贷款时段的利率与贷款时段的可达效率相对应的问题.二是逆向运用现有研究的DEA方法通过投入、产出指标的数据确定DEA效率的思路,在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率.拓展了DEA的应用范围.三是按照未来逆向求解DEA效率的贷款定价方法,能够在现有条件下得到给银行带来最大效率、抵补贷款风险损失、且客户能够接受的利率.     

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.     

投资者情绪和资产定价异象

在以个人投资者为主体的中国股票市场中,投资者情绪对资产价格的影响非常重要.本文将投资者情绪和宏观经济变量加入到条件CAPM模型中,采用Avramov和Chordia(2006)的两步回归分析框架,检验了包含投资者情绪信息和宏观经济变量的条件资产定价模型对我国股票市场收益异象的解释力.实证结果表明,包含IPO首日收益率为投资者情绪信息的条件CAPM模型能够显著解释我国股市中的特质波动率之谜,规模效应和价值效应,经济不确定性指数作为额外的宏观经济变量加入条件CAPM模型能够解释我国股票市场的非流动性溢价,实证结果对于不同的度量指标都很稳健,进而证实了投资者情绪因素在资产定价过程中的重要作用.     

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.     

外资银行并购与退出决策的实物期权模型

考虑未来并购政策出台时机和信贷市场规模双重不确定性的影响, 构建了外资银行并购本地银行和退出的实物期权决策模型,重点分析了市场与政策不确定性和银行自身特征对外资银行并购和退出决策的影响,结论表明: 随着政策出台速度的加快和市场不确定性的增加,外资银行退出的可能降低, 同时并购和退出临界值之差逐渐增加表明外资银行更加愿意维持股权合作;股权合作机会成本高和风险控制技术弱的外资银行更加不可能实施并购,而更加可能退出; 股权比例高的外资银行实施并购和退出的可能性都低,即更加愿意维持股权合作.     

非正态数据下商业银行信用风险和经济资本度量

信用风险和经济资本度量是商业银行风险管理最重要的目标之一. 通过使用Johnson变换解决非正态数据情况下经济资本的计算问题, 克服以往研究中在Copula方法下进行Monte Carlo模拟时对正态或t分布要求的局限性, 将实际数据转换为标准正态分布, 非常方便地使用Monte Carlo模拟度量违约时间和计算经济资本. 研究结果表明, 基于Johnson变换下的Copula方法可行而且合理, 该研究为我国商业银行在《巴塞尔新资本协议》(Basel II)下进行有效的风险管理提供一些参考和新的思路.     

基于Fisher判别的企业短期贷款信用违约模型构建

企业信用违约率的准确测度是巴塞尔Ⅱ框架下内部评级法中的基本要求。本文针对企业信用违约预测存在的问题，运用SAS统计软件对某国有商业银行的2003年全部短期贷款企业的财务数据进行分析．摒弃以往配对模式，采用全样本进行分析，筛选出11个财务比率指标作为企业信用风险评价函数的计量参数。应用Fisher判别原理．建立一个简明的违约判别模型，经统计检验模型是有效的．判别结果也是可接受的。     

含分层损失吸收型债务的银行资本结构设计与定价

为了解决全球系统重要性银行总损失吸收能力不足，以及近年来只发行或有可转债一种损失吸收型债券的银行出现的额外风险问题，在借鉴《巴塞尔协议III》和《TLAC原则及清单》建议的基础上，研究了一种含分层损失吸收型债务的新型银行资本结构.首先，对资本结构的基本设定和损失吸收机制进行了细致的刻画；在此基础上，给出了银行资产、各项债务以及原股东股权的定价模型.数值模拟分析表明，一般情况下含有分层损失吸收型债务的银行资本结构，要比含有单一损失吸收型债务的资本结构具有更强的损失吸收能力，并且存在最优的损失吸收型债务结构.对价差进行灵敏度分析表明，只有在波动率极端大水平上发行单一的损失吸收型债务才会有利于银行发行成本的节省，而在通常的波动率率水平下，银行为了节约成本都可以选择发行更短期限的TLAC债券.     

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.     

基于两阶段非期望DEA模型的商业银行效率评估

本文将两阶段非期望DEA模型引入银行效率评估,从银行系统内部运营结构入手,构建符合银行结构特征的两阶段网络DEA非线性模型.基于合作共赢的思想,该模型使中间产出在两个子系统的权重相等,将关系模型从规模报酬不变扩展到规模报酬可变的情形,每个银行的系统效率分解为两个子系统的乘积,启发式搜索方法被用来求解新提出的模型.本文将银行经营过程分为筹资阶段和运营阶段,分别应用加权和两阶段模型与该模型对23家商业银行的效率进行测算,验证了提出新模型的合理性.     

银行资产负债管理多阶段随机规划模型

使用带有简单补偿的随机线性规划模型,研究不确定下的银行资产负债管理问题。以我国经济环境为依托,考虑了未来银行资产收益以及存款流的不确定性,并采用向量自回归的方法对其进行估计。以浦发银行为研究对象,并与其实际情况进行比较。结果表明,按该模型进行决策,能较好地规避由于未来的不确定所带来的风险,得到的收益要高于实际收益。     

Non-Linear Proportional Default Model with Time-Dependent Variable for Retail Loan

In view of the operation rule of retail loans and the characteristics of default factors affecting default behavior, the authors put forward non-linear proportional default model with time-dependent variables based on the Cox model. This model takes into account the non-linear relationship among variables and time-dependent variables while calculating the retail loan default probability in China's commercial banks, which will make the model to be in line with its objective reality better. The result demonstrates this model is scientific and feasible in practical application in China's commercial banks through empirical analysis and example analysis.