基于随机久期缺口控制的全资产负债优化模型

资产负债管理是银行等金融机构在负债结构和总量一定的前提下,通过对资产进行优化配置,达到资产流动性、盈利性和安全性“三性”之间的平衡。本文基于CIR动态利率期限结构求解随机久期,对包括增量和存量在内的全部资产负债组合的久期缺口进行预留和约束,构建资产负债优化模型控制利率风险。本文的创新与特色有三:一是以控制CIR利率期限结构的随机久期缺口为约束条件建立非线性规划模型、对资产配置进行利率风险免疫,反映了利率随时间的动态变化,突破了Macaulay久期、FW久期等现有研究的利率随时间的变化是固定不变或平行移动的限定条件,使资产配置的利率风险免疫更加符合现实情况。二是建立了包括增量资产负债与存量资产负债的全资产负债优化配置模型,改变了现有资产负债模型大多只考虑增量资产负债、而忽略存量资产负债的弊端。三是以市场利率朝着最不利方向变动时、预留缺口损失后的资本充足率仍满足监管要求为约束条件,保证了在利率不利变动情况下损失仍在可控范围内,在利率有利变动时银行净值增加。     

基于利率非平行移动风险控制的资产负债组合优化模型

引入现金流离散度对收益率曲线非平行移动带来的利率风险进行免疫,以银行各项资产和负债的现金流离散度零缺口为约束条件,以银行各项贷款组合收益最大为目标函数,建立了基于利率非平行移动风险控制的资产负债组合优化模型.该模型通过现金流离散度的零缺口免疫匹配银行的资产与负债,控制了利率期限结构非平行移动带来的利率风险.该利率期限结构非平行移动的风险免疫更具有普遍性.通过不同时段的远期收益率来贴现资产和负债的现金流,使现金流离散度的计算更加准确.反映了不同时期收益率变化对各期现金流的影响,提高了现金流离散度的计算精度,改变了现有研究的久期免疫用恒定的名义利率贴现现金流的做法.     

基于非线性区间数风险控制的资产负债优化模型

现有研究把存、贷款利率视为常数,无法使资产配置的优化结果适应未来市场利率的变化。本文的资产负债管理优化模型通过资产与负债的区间数的持续期缺口建立了区间型利率风险免疫条件,使资产的最优配置在资产与负债的收益率变化时仍能免疫利率风险。研究表明本文引入的持效期缺口区间的偏向选择参数γ决定预留缺口是赚钱还是亏钱。γ取值0.5时缺口区间两端点的绝对值最小;γ越大于0.5时,正缺口越大,在利率下降时就越赚钱。γ越小于0.5时,负缺口越大,在利率上升时就越赚钱。而区间长度选择参数γ决定损益的大小;揭示了在积极的利率风险管理策略中,选择较小的λ会获得较多的风险收益。另一方面,本文通过相关系数组合半绝对离差建立了非线性区间型组合风险的函数表达式,改变了现有研究线性区间型算法将各笔贷款风险进行简单线性加权、进而夸大了组合信用风险的弊端。     

基于方向久期利率风险免疫的资产负债组合优化模型

市场利率的变化导致银行资产与负债的价值均发生变化,进而导致银行的所有者权益发生变化和银行股东财富的风险,因此,利率风险管理对商业银行具有极其重要的作用。由于传统利率免疫策略在计算久期时假定收益率曲线在不同时段的变化量相同,因而其无法解决现实世界中不同时期收益率变化不同的利率免疫问题。本文通过方向久期来反映即期收益率及其改变量对贴现现金流的影响,以方向久期的免疫条件为约束,以银行资产组合收益最大化为目标函数,建立了基于方向久期利率风险免疫的资产负债组合优化模型。本文主要创新是用现金流的方向久期的组合免疫来控制资产负债的组合风险。其具体特色一是通过不同时段的不同即期收益率对现金流进行分别贴现来反映不同时期收益率变化对现金流平均回收期的影响。通过不同时段采用不同的即期收益率来贴现现金流,改变了现有研究用名义利率折现率贴现现金流的做法,合理地反映了不同时期收益率变化对现金流平均回收期的影响。二是用利率变动系数对现金流加权来反映利率波动对现金流平均回收期的影响。以某一特定时段的利率变化量除以全部时段利率变化量的均值作为系数,对反映时间权重的未来现金流再进行加权,科学地反映利率波动对现金流平均回收期的影响。三是分析表明现有研究的久期缺口免疫是方向久期缺口免疫的特例,当收益率曲线各时段收益率变化量相同时,方向久期缺口即为现有研究的久期缺口。     

基于存量与增量全部组合风险最小的贷款优化决策模型

以0-1规划为工具,以VaR风险控制为约束条件,建立基于存量与增量全部组合风险最小的贷款优化决策模型,模型综合反映贷款存量组合累计风险对贷款决策的直接影响,合理地考虑贷款存量组合与贷款增量组合的关系,真正地控制银行全部贷款组合风险,改变现有研究仅优化增量贷款组合的现状,开拓金融资产组合优化理论的新思路;将VaR作为防范贷款风险的一道防线,用组合的VaR来控制贷款收益率风险限额,直接反映商业银行的风险承受能力;在贷款组合过程中,使用上下界限制,使商业银行既能较好地进行风险控制,又可以充分利用贷款头寸,使贷款总额保持阶梯型分布,这样商业银行可以尽量做到负债到期时有相应数量的资产相互匹配.     

基于VaR控制预留缺口的资产负债管理优化模型

以利率变化后的VaR风险限额约束条件,以资产组合的利息收入最大为目标函数,建立资产负债组合优化模型。本文的创新与特色一是通过预设持续期缺口使银行的资产组合在利率变动的有利条件下增加银行净值。这弥补了现有的零缺口免疫条件的资产组合不能使银行股东权益在利率变化中增加的缺陷。二是利用VaR技术建立约束条件控制预设的持续期缺口。在利率变动的不利条件下,通过在一定置信水平下的最大损失限额控制资本损失,把银行可能面临的利率风险限定在银行的净利息收入范围内。这种优化配给控制了资本损失,保护了股东权益,开辟了资产优化配置研究的新思路。三是利用银行间市场7天回购利率(R07D)的历史数据,估计了未来的市场利率波动量的概率分布,解决了由于影响因素多而难以刻画市场利率变动情况的问题。     

基于信用风险久期免疫的资产负债管理优化模型

用信用风险溢酬修正现金流的贴现率,构造了基于信用风险久期免疫条件;以组合收益最大为目标函数,建立了基于信用风险久期免疫的资产负债组合优化模型。本模型通过建立信用风险久期的免疫条件匹配银行的资产与负债,回避了利率风险和信用风险对银行所有者权益的影响;通过用反映违约风险的贴现率表述信用久期函数,揭示了信用风险对久期的影响;通过看跌期权公式建立了贴现率与违约风险的函数关系,揭示了违约风险对贴现率的影响。     

基于copula函数的贷款组合期限结构优化模型

本文运用copula 函数方法拟合短期贷款与中长期贷款的收益率的联合分布函数,运用风险价值确定风险最小的贷款组合,建立基于copula函数的贷款组舍期限结构优化模型.通过确定合理的各期限贷款的结构.解决银行的流动性风险及资产匹配效率问题.本研究的特点一是建立基于copula函数的贷款组合期限结构优化模型.通过确定短期贷款及中长期贷款的合理比例来控制资产的组合风险,降低商业银行的流动性危机,提高商业银行的资金运营效率.二是运用copula函数拟合短期贷款与中长期贷款的联合分布函数.解决了现有研究假设贷款组舍的联合分布是多元正态分布、进而低估了贷款组合风险的问题.三是通过度量贷款组合联合分布的风险价值.来确定贷款组合的最优期限结构.     

基于全部贷款综合风险度控制的新增资产组合优化模型

根据银行业风险监测惯例用综合风险度来量化贷款风险．建立了新增贷款组合的综合风险度与全部贷款组合的综合风险度之间的函数关系．以银行总资产收益最大为目标．以全部贷款综合风险度的控制为条件,建立了基于全部贷款组合风险度控制的新增资产组合优化模型．本模型特色和创新之处：一是提出了在新增贷款组合时、同时控制全部新、旧贷款两个组合的全部综合风险度的科学问题。改变了现有研究和实践仅仅立足于新增贷款组合自身风险控制的问题,开拓了金融资产组合优化的新思路。二是揭示了新增贷款组合的综合风险度与全部新、旧贷款两个组合的综合风险度的内在联系。通过新增贷款组合的综合风险度的控制来控制全部贷款组合的综合风险度,解决了在一组新的贷款发放时,全部新、旧贷款组合风险的控制问题,这也就解决了银行家们在实践中真正关心的全部贷款组合风险的优化问题。三是引入符合银行惯例的综合风险度来量化舒款风险．     

基于CRRA效用准则的资产负债管理

本文在连续时间不完备市场框架下,考虑了投资者终端时刻资产负债比率的期望效用最大化问题。假设金融市场由1个无风险资产与多个风险资产构成,其中风险资产的价格过程由几何布朗运动刻画;投资者在整个投资时间水平内面临一个由几何布朗运动刻画的外生负债。利用随机动态规划方法,给出了相应的HJB方程与验证定理,并得到了最优投资策略与最优值函数的解析表达式。进一步,通过敏感性分析与数值算例发现：（1）外生负债的预期增长率与当前时刻的资产负债比率对最优投资策略没有影响;（2）在不考虑外生负债时,在最优策略下,投资到风险资产上的资金比例随着风险资产波动率或相对风险厌恶系数的增大而减小,而在考虑外生负债时,并非如此,只有满足一定条件时最优投资策略才是风险资产波动率或相对风险厌恶系数的减函数;（3）不考虑外生负债时,最优值函数是投资时间水平与风险资产预期收益率的增函数,风险资产波动率的减函数,但在考虑外生负债时该结论只在各参数满足一定关系时才成立,否则结论相反。