基于违约损失控制的商业银行多期资产组合动态优化模型

将银行资产组合的单位收益所承担风险损失和风险价值作为银行各项资产组合收益最大化约束,运用逆向递推原理和非线性规划方法,建立了基于违约损失控制的多期资产组合动态优化模型.运用逆向递推原理在考虑下一区段优化配置结果的前提下,控制本区段单位收益所承担的下偏矩风险.反映了不同区段的单位收益所承担的风险对贷款总体效果的相互影响,在考虑单个区间贷款最优的过程中,优化配给所有区段的贷款配给.用单位收益的风险损失下偏矩来控制违约风险损失,改变了流行研究用方差表述风险而导致的组合风险刻画不准的现象.     

基于蒙特卡洛模拟的贷款组合优化决策方法

通常项目的收益与风险成正比,银行贷款不仅要考虑总体收益最大,同时尽量降低贷款的总体风险,而目前的贷款组合方法不能做到收益和风险的同步优化.通过蒙特卡洛模拟,以贷款项目的财务内部收益率及其波动反映其收益和风险,建立组合收益最大、组合风险最小的贷款组合多目标规划决策模型.分步求解得到满足约束条件的若干贷款有效组合和有效前沿曲线,有效前沿曲线与银行的无差异曲线的交点是满足银行风险偏好的最优贷款组合.该方法直接应用组合收益和组合风险进行贷款组合优化,提高了决策分析精度,银行可以根据自身的需要灵活方便地调整贷款组合中各贷款的权重,降低风险,提高收益,并且通过最优贷款组合达到收益和风险的同步最优化.     

基于VaR收益率约束的贷款组合优化决策模型

本文以贷款的收益率为金融资产的收益,以贷款收益率的波动为标准反映贷款风险,在VaR约束下,以拉格朗日乘子法为工具求二次规划,建立了在既定组合收益范围内,组合风险最小的贷款组合优化决策模型。该模型的特点一是以收益率最大损失的形式、而不是收益额的形式来反应VaR,使组合决策分析更为方便。二是考虑了风险之间的相关性,用组合VaR的收益率最大损失来控制贷款收益率的风险限额;使贷款的分配直接反映了商业银行的风险承受能力。三是在合理的目标收益范围内,给定任意一个决策者期望的收益率,总能找到对应的风险最小的贷款组合,由此模型求出的有效边界,为组合贷款的优化决策提供了科学的方法。     

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．     

违约风险下的信贷决策模型与机制

研究了违约风险下的信贷决策模型与机制,通过以银行个体合理性和激励相容性作为约束条件,建立了在考虑违约风险和项目成功概率条件下的信贷决策模型,分别给出了基于抵质押贷款和信用贷款策略下的信贷决策机制,探讨了信贷配给机制与无配给机制的设计方法,给出了在信贷出现配给时银行发放信用贷款和有抵质押贷款的条件.最后运用实例详细分析并讨论了不同违约概率条件下企业项目成功概率对银行期望收益的影响,得到了银行相应的贷款临界值和在不同项目成功概率条件下银行最大可接受的违约概率.     

基于下偏度最小化贷款组合优化模型

运用组合偏矩刻画信贷风险原理,以贷款组合下偏度最小化为目标函数,控制商业银行发生重大损失的概率;以组合风险价值VaR为约束条件,控制贷款组合的整体风险,建立基于下偏度最小化贷款组合优化模型。研究表明：下偏度不要求贷款收益服从正态分布,并能够很好地反映收益率分布的“左尾”,降低商业银行贷款组合发生重大损失的概率;同时下偏度可以真实反映贷款的本质,符合投资者的心理,并且可以反映多笔贷款之间的相关联系,解决现有模型的解析能力不足的问题。     

基于风险偏好的银行贷款组合优化研究

通过蒙特卡洛模拟，以贷款项目的财务内部收益率及其波动反映收益和风险，建立了组合收益最大、组合风险最小的贷款组合多目标规划决策模型。求解模型得到贷款组合有效前沿曲线，有效前沿曲线与无差异曲线的交点为满足银行特定风险偏好的最优贷款组合。该方法直接应用组合收益和组合风险进行贷款组合优化，实现了收益和风险共同最优化，提高了决策分析精度。     

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.     

基于行业组合的贷款总体风险优化决策模型

应用资本资产定价模型中的单因子模型表达贷款收益和风险函数,以不同行业贷款组合后的总体风险最小化为目标,运用非线性规划方法建立了基于组合贷款总体风险优化的行业贷款分配模型。通过负相关行业的风险对冲,避免了选择单个或少数行业进行贷款所导致的、当该行业不景气时的系统性风险对贷款质量的影响,降低了贷款组合的系统性风险。从组合贷款总风险中分离出系统风险和非系统风险,并通过实例验证行业组合可以降低系统性风险,显示通过行业组合可以部分地抵消由于行业自身所产生的系统性风险。     

基于全部资产负债利率风险免疫优化的增量资产组合决策模型

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引起银行股东财富的风险.因此利率风险免疫对商业银行具有极其重要的作用.本文通过建立银行净值的变化与增量资产负债和存量资产负债持续期的函数关系式,提出了全部组合资产负债利率风险免疫优化条件.以全部组合资产负债的持续期缺口与零的偏差最小为第一目标,以银行全部资产的利息收益最大为第二目标,以监管当局的政策法规为约束务件,建立了基于全部资产负债利率风险免疫优化的增量资产组合决策模型.本文的创新与特色一是通过构建银行净价值与全部资产负债组合持续期的函数关系来建立利率免疫条件,解决了银行增量资产组合配给时、资产增量组合与存量组合构成的全部组合的总体风险控制问题.这就改变了现有研究仅仅立足增量资产与负债的局部风险控制的做法.二是通过用存量资产负债的剩余期限替换现有研究持续期表达式中的期限,得到了既反映增量资产负债持续期、又反映存量资产负债持续期的通用表达式,解决了资产负债增量组合与存量组合构成的全部组合的风险的测量问题.     

基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟的贷款优化配置模型

极端风险对于银行资产配置至关重要,尤其是次贷危机之后尾部风险以惨重的代价引起了金融机构的重视,传统条件风险价值CVaR、风险价值VaR不能有效度量尾部极端风险,因此本文基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟构建了贷款组合优化配置模型,同时控制尾部极端风险和信用风险。本文一是通过损失-X_i越大、其风险权重φ_i也就越大的思路,构建幂风险谱PSR （Power Spectral Risk）最小的目标函数对极端风险进行控制,即弥补了CVaR同等看待尾部风险、忽略风险较大的损失应予以更大权重的不足,也同时弥补了VaR仅提供某一置信水平下资产损失的最大值、无法反映一旦超过这一数值的可能损失的弊端。二是通过蒙特卡洛模拟信用等级迁移引起贷款收益的变化情景,并以信用等级迁移后贷款组合损失越大、则风险厌恶权重越大的思路构建幂风险谱PSR最小为目标函数,以贷款组合的收益大于目标收益为约束,构建贷款优化配置模型,改变了现有研究贷款配置时没有同时控制信用风险和尾部风险的不足。对比分析结果表明：本文模型能够实现更高的收益风险比,即在单位幂风险谱PSR下能够实现较高的收益。     

银行投资组合多元化与系统性风险的关系研究

在现代金融系统中,人们逐渐开始关注整个银行业的系统性风险而不仅仅是个体风险,而传统经济学中个体银行投资组合多元化理论对于系统性风险来说并不一定是有效的,因此对于银行投资组合多元化与系统性风险之间的关系仍需要深入研究。本文基于简化的金融市场,通过资产负债表刻画银行和资产之间的联系,构建了描述银行破产边界的数学模型,并以此为基础分别研究了银行个体风险、系统性风险、考虑拆借关系的系统性风险以及同时考虑减价出售和拆借关系的系统性风险之间的区别与联系,进而分析了银行投资组合多元化对不同风险的影响。最后,参考实际金融市场中的参数取值,对本文构建的模型进行了数值实验,研究结果表明：多元化会使银行的投资组合变得相似从而更容易引发系统性风险,资产减价出售和银行间拆借关系的存在同样会增加银行系统性风险,因而通过减少投资组合多元化和控制银行拆借比例等措施可以在一定程度上降低系统性风险的发生,这对于系统性风险的监管具有较高的参考价值。     

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.     

长期资产减值信息有用性的实证检验——来自银行借款契约角度

本文实证检验了长期资产减值信息在企业与银行借款契约中的作用.研究发现,长期资产减值反映了企业未来盈利的预期,长期资产减值越多的企业未来业绩越差;长期资产减值信息为银行所接受,长期资产减值越参的企业获得的银行借款总量越少;且银行更倾向用短期借款代替长期借款,以降低风险;所有权性质、地区性质对长期资产减值信息的有用性存在影响,民营企业、东部地区企业长期资产减值信息的有用性更强;借款契约期限的差异、减值信息质量的差异也会影响长期资产减值信息的有用性.     

现代信用风险度量模型的实证比较与适用性分析

本文通过实证比较分析发现,现代信用风险度量模型对银行贷款的违约率、贷款损失和损失率的预测结果的差异性较大;但信用监测模型和信用风险附加法所预测的经济资本配置比例不仅符合巴塞尔协议对银行贷款经济资本的要求,也略大于实际应该配置的比例,实证表明了它们对度量我国商业银行贷款组合的信用风险具有较好的适用性.此外,本文也充分验证了借款人信用等级的不同,银行贷款经济资本配置的比例会有显著性的差异.     

基于资本监管要求和还款意愿的贷款定价研究

在借款人有道德风险的情况下,如何合理地确定贷款价格是一个理论界及实务界面临的共同难题。本文分析了企业的还款意愿对商业银行贷款定价的影响,并将还款意愿融入到信用风险定价的结构化模型中,建立了资本监管下商业银行贷款定价模型。研究表明,贷款占用银行的监管资本越多或银行吸收存款的利率越高,贷款价格也越高;企业的还款意愿越弱,则银行给企业的贷款价格越高;反之,企业的还款意愿越强,则银行给企业的贷款价格越低。     

基于银行-资产双边网络模型的系统性风险及投资策略研究

受近几年的国际金融危机及金融全球化的影响,对金融系统的系统性风险的研究已成为国内外学者的关注热点。考虑到当前基于"银行-资产-银行"间接传播渠道的相关研究相对匮乏,本文基于银行-资产双边网络模型来分析银行系统性风险。首先,使用中国47家上市银行2018年的资产负债表数据构建了中国银行系统的双边网络模型,研究分析各类资产遭受冲击时外部冲击、降价出售效应及银行所持有的各类资产占银行总资产的比例对银行系统性风险的影响。然后,引入系统性冲击方式,通过设置具有不同属性的两大类资产并生成四种冲击事件来构建银行的投资策略模型,从资产视角探讨银行最优的投资策略。研究发现,外部冲击与降价出售效应这两个产生系统性风险的影响因素在一定区间值时会产生叠加效应,使银行系统性风险急剧增加;五种资产类中,贷款类资产对外部冲击最敏感;分析发现在各类资产冲击下都未倒闭的所有银行的资产组合具有一定的相似性;进一步研究发现银行系统中存在着最优的资产组合,使得银行在稳定的同时能获取最大收益,并且资产负债比越大的银行其风险承受能力越强,从而可以选择更激进的投资策略来追求高收益。