商业银行ATM备付金管理动态随机规划模型的实证检验

文章运用动态随机规划方法,根据商业银行实际运营情况,考虑持卡人在ATM提取现金的不确定性,建立了ATM备付金管理动态随机规划模型.进一步,以国内商业银行实际情况为背景,运用遗传模拟退火算法进行了实证计算,并进行了比较分析.实证结果表明,运用模型得出的ATM备付金管理的最优策略有效可行,能较好地控制商业银行ATM的运营成本.     

VaR方法在我国银行风险管理中的应用

VaR方法是目前国际上金融风险管理的主流方法之一,它利用数学工具计算金融市场的风险,可以有效规避市场风险,在金融领域中有着广泛应用.把VaR法引入我国的银行风险管理领域,对于我国的金融市场建设有着重大的现实意义.     

基于VaR的我国商业银行信用风险管理

一、VaR的含义VaR可以比较全面地衡量各种金融市场风险,并能提高传统金融风险管理工具的敏感性和波动性分析的精确度,因而得到国际金融界的广泛认可。V aR的定义是:在正常的市场条件下,一定持有期Δt和一定置信水平α下,某种投资组合P可能的最大损失,用数学公式表示为:Prob(ΔP     

基于VaR的商业银行资本优化配置模型研究

银行资本管理是商业银行风险管理的核心,文章运用vaR方法,结合银行资产负债结构,建立了包括银行交易成本、经营策略和风险偏好的银行资本优化配置模型.并时模型进一步分析得出一些技术性结论,银行管理部门在一定的风险期限内设置的置信水平在严格的银行模型假设条件下,风险资产回报的变化受到最佳权益资产的影响,银行资产负债的最佳数量受到资产回报波动性的影响,基于VaK的最佳银行资本要求依赖于银行的资产负债政策和市场因素,为银行资本优化配置管理提供了理论支持和方法指导.     

动态条件下基于VaR的银行资本优化模型研究

本文建立了动态条件下包括操作风险在内的基于VaR的银行资本优化模型.模型研究表明,银行在VaR报告期末如果出现例外,违约仍然有可能发生并且银行的资本对于覆盖相应的罚金是不充足的.在动态条件下,银行监管当局的力度越大,客观上会促使银行持有更多的资本要求.     

投资组合VaR分解及边际VaR的估计

0引言风险价值VaR(ValueatRisk)能对金融机构所面临的市场风险进行较准确的度量,是一种标准的新风险管理工具,它不仅在理论研究上取得了很大的发展,而且在风险管理中也得到了广泛的应用[1-2]。目前,国内外有许多金融学者投入于VaR方法的理论及应用研究中,并取得了很多成果,但这     

贷款组合信用风险VaR仿真计算的一种优化方法

This paper presents the principle of Monte Carlo optimize calculation of credit risk VaR for loanportfolio using Importance Sampling technique. Based on Matlab language, simulation experiments arecarried out and the result shows this approach can effectively reduce the numher of simulation runs andimprove the precision of parameter estimation.     

风险管理的VaR方法

一、研究数据和研究方法 国内学者近年来对VaR的理论和实证研究日渐趋多,如:牛昂(1997)、姚刚(1998)、郑文通(1999)、刘宇飞(1999)探讨了VaR的涵义和意义,对测量VAR的三种基本方法:历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡罗模拟法进行介绍.     

基于VaR约束的带交易费用的商业银行资产负债组合优化模型

在考虑交易费用的条件下,以商业银行各项资产和负债的组合净收益最大化为目标函数,以贷款组合的VaR约束及法律法规和经营管理约束为条件,建立商业银行资产负债组合优化模型,为银行的资产负债管理提供决策方法,并给出具体计算实例,得到最优资产和负债的比例及最大净收益。该模型的特点：一是考虑交易费用,以及贷款利率依赖企业的信用等级,更切合实际;二是同时兼顾资产和负债两个方面的业务和管理。     

基于VaR的金融市场风险管理

本文分析了当前我国金融市场风险的特点,应用近年来在国际上受到广泛重视的一种全新的风险管理工具"在险价值"VaR的基本思想,全面、系统地分析和测量了金融市场所存在的各种风险,并对基本模型的优缺点及应用作了详细分析,最后对VaR模型在我国金融市场风险管理的应用提出了实质性的建议。     

论VaR方法的产生

一、VaR的产生背景VaR(Value at Risk)方法产生的背景是市场风险对金融机构的影响日益增大。在70年代之前,市场风险对于金融机构的影响不是很大,然而随着布雷顿森林体系的解体,汇率、利率以及商品价格波动的日益频繁,来自市场方面因素的变动对金融机构以及公司的影响越来越大。出于防范风险的需要,金融衍生工具出     

VaR方法在金融租赁资产信用风险管理中的应用

一、我国金融租赁的信用风险大 金融租赁作为一种新型的融资方式,20世纪80年代初被引入我国,经历了二十几年的曲折发展,在开辟引进外资渠道、引进国外先进设备、促进出口等方面发挥了重要作用.相对于银行的信用贷款,金融租赁的风险性一般较小.     

基于VaR和CVaR风险控制下的M-V投资组合优化模型

文章以风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)分别作为约束条件,结合均值-方差模型,得到了新的最优投资组合模型,并利用我国的股票市场进行了实证分析,验证了新模型的有效性,为制定合理的投资组合和控制风险提供了一种新的有效途径。     

浅析银行统计的组织管理

银行统计是国民经济统计体系的重要组成部分,对国家及时、准确地了解现实经济运行状况,适时采取调节措施,具有重要的意义。银行由于其在经济中的特殊地位,具有分支机构多、交易量大、涉及社会经济层面广的特点,因此,要保证对银行统计信息及时、灵敏、准确、连续的要求,就需要在银行统计工作中建立健全统计信息网络,开展有效的统计组织管理。     

基于VaR约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型及实证研究

文章在均值-绝对偏差投资组合优化模型中,加入风险价值约束,给出了基于VaR约束的投资组合优化模型,以增强对投资风险的控制能力,然后利用一个自适应的粒子群算法对这个模型进行求解,实证研究表明模型是合理且风险控制能力更强,能够更好地为投资者提供决策依据。     

VaR的不同计算方法的研究

风险价值(VaR)是近年来金融机构广泛运用的风险度量指标。文章研究了VaR的各种计算方法,并利用实际数据对单个资产和投资组合的VaR值作了比较,说明了各种方法的优缺点和适用范围。     

对银行资产负债比例管理的思考

对银行资产负债比例管理的思考辽宁省农业发展银行林琳资产负债比例管理是银行管理的一种自我约束机制，“它与以盈利为核心内容的银行发展机制”相结合，构成了商业银行一套比较完整的资产负债管理机构。鉴于我国商业银行资产负债比例管理处于不断改进、发展阶段，笔者对...     

基于Tsallis熵最大化的VaR模型

统计物理学中的Beck模型具有很好地描述变量的长期记忆和厚尾的特点,文章利用Beck模型和Tsallis熵的最大化理论,对沪市股票指数进行了研究,首先,给出了在Tsallis熵最大化条件下的分布函数,然后,对沪市股票指数数据进行了实证分析,并通过最大似然估计估计出其参数,最后,利用该厚尾分布计算了沪市综合指数的VaR.     

关于风险值VaR置信度的修正

通常用拟合分布计算的VaR值k,它的置信度并不是给定的置信度1-α,而是1-α1.文章对1-α1进行了研究,针对用正态分布拟合的模型新提出了拟合度,然后利用拟合度、高估概率和低估概率建立了一个新的修正因子,利用修正因子对1-α1进行估计,使其更接近实际值.仿真计算和中国联通数据的实例应用都说明通过修正因子的调整其风险值的置信度更精确了一些,同时对计算得到的可信度与实际的可信度之间的差异也有了更好的了解.     

长周期VaR的非参数卷积估计

传统的VaR是一种度量短期风险的工具,但有些情况下需要度量长期风险.例如,具有长达一年或者一年以上的投资和预算的公司,具有长期债务的金融机构(如养老基金和人寿保险公司),以及银行和其他金融机构在决定是否要进行长期性的资本性投资时,都需要考虑长期风险.上述所有的这些例子都需要有一个长期风险控制的管理方法.