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。     

含随机变量的资产投资组合优化模型

在收益系数和风险系数均为随机变量的情况下,为满足不同风险偏好者实际投资的需要,分别建立了资产投资组合优化问题的随机期望值模型和随机机会约束规划模型.为了有效求解优化模型,采用了将随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合的混合智能算法.最后通过数值实例说明了算法的有效性.     

基于文化算法的支持向量机组合预测模型

为提高预测精度,文章提出基于文化算法的支持向量机组合预测模型.以组合预测模型的误差平方和最小为优化准则,用文化算法对支持向量机参数进行优化,并建立支持向量机对单一模型的预测结果进行组合预测.算例结果表明,该模型综合了各单个预测模型的重要预测信息,其预测误差远远小于各单个模型的预测误差,其预测精度更高,模型的实用性更强.     

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.     

遗传算法在投资组合模型中的应用

均值-VaR模型是比较复杂的非线性规划问题，传统的算法不能保证得到全局最优值。鉴于此，引入遗传算法求解资产配置比例。对基于均值-VaR的单目标优化问题，设计了限定搜索空间和惩罚函数的遗传算法；而对多目标优化问题，应用并行选择遗传算法，并以沪深300行业分类指数构建投资组合，分析了行业资产配置的投资组合问题。结果表明，算法取得了良好的效果，解的结果既满足了投资的目标和约束条件，又反映了投资者之间不同的收益风险需求，且具有较好的实践性。     

基于原对偶内点算法求解投资组合优化模型

研究了标准均值方差投资组合选择模型,针对目前求解方法不具有多项式算法复杂性,文章给出了求解均值方差投资组合优化模型的原对偶内点算法.该算法具有多项式复杂性,因此可以快速求解大规模的投资组合优化模型.仿真结果表明,原对偶内点算法可以较好地应用于投资组合问题,具有较广泛的应用空间和一定的推广价值.     

论商业银行资产组合的风险分散

随着我国银行商业化的深化 ,商业银行的风险也在不断增加 ,而且目前尽管我国银行业的资产种类尚比较单一 ,但商业银行投资领域的拓宽 ,资产种类的多样化已是一种必然的趋势。文章运用 Markowitz模型 ,建立了关于资产组合的最优解的数学模型。通过对该模型的求解 ,解决了在存在多种资产可供选择的情况下 ,如何进行最优资产组合 ,以分散风险 ,达到在保证一定的收益的情况下 ,使风险最小的目的 ,并运用实证分析的方法 ,证实了这一结论     

商业银行非利息收入、市场竞争与风险承担的实证检验

基于中国17家商业银行2000～2011年的面板数据,文章采用面板门限回归模型考察商业银行非利息收入、银行间竞争程度对商业银行风险的影响.结果表明:商业银行间竞争程度加强有利于降低商业银行风险；而非利息收入与银行风险间存在非线性关系:银行资产规模低于4万亿时,非利息收入的风险分散化效应并不显著,而银行资产规模超过4万亿时,非利息收入的增加加大了商业银行风险.     

农村商业银行经营效率及影响因素研究

文章基于我国东中西三大区域25家农村商业银行2011-2015年面板数据,以异质性随机前沿模型为基础,定量测度了我国农村商业银行的经营效率.在此基础上,又进一步利用面板Tobit模型分析了影响我国农村商业银行经营效率的因素.研究结果表明:资产规模、创新能力和安全性与农商行经营效率显著正相关,盈利能力与农商行经营效率显著负相关,而资产配置、公司治理和股权结构对农商行经营效率没有显著影响.     

改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用

文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解.在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法.     

基于VaR风险控制的半log-最优资产组合模型

通过建立基于VaR风险控制下的单周期半log-最优资产组合数学模型,证明了最优解的存在性与唯一性。利用遗传算法对半log-最优资产组合模型进行了实例计算与分析,并与log-最优资产组合模型进行了比较,结果表明半log-最优资产组合模型具有计算方便的特征。     

具有熵约束的均值-绝对偏差模糊投资组合优化

在实际投资过程中,有许多模糊因素影响投资决策.文章针对资产收益率为模糊数的投资组合决策问题,用绝对偏差和比例熵度量投资组合的风险和分散化程度,提出了具有熵约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型,利用加权极大—极小模糊目标规划方法,将双目标规划问题转化为单目标规划问题,并运用旋转算法结合序列规划法进行求解.最后,通过实证研究比较了不同熵的取值对投资决策的影响.     

基于集中度风险控制的资产负债组合优化模型

贷款集中度对银行资产的流动性危害极大,而以往的资产负债管理研究忽略了集中度风险.文章综合考虑了资产的集中度因素、资产负债的时间匹配因素,以贷款收益最大为目标函数,以资产的集中度、法律法规约束为约束条件,建立了基于集中度风险控制的资产负债组合优化模型,解决了银行资产负债的时间匹配和资产集中度控制的问题,能够有效的减小银行经营中的集中度风险,对银行的资产负债管理具有重要的意义.     

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。     

投资组合风险管理中VaR模型的缺陷以及CVaR模型研究

本文对VaR和CVaR这两个风险度量进行了较充分的比较分析,参照了我国证券市场的实际情况,并考虑了交易成本,实际收益率的计算以及最小交易单位等因素,建立了CVaR资产组合优化模型,为如何制定合理的资产组合投资方案提出了新的思路.     

汽车零部件物流资源组合优化配置模型

文章结合物流资源配置过程的复杂性特征,提出考虑服务质量与服务柔性的汽车零部件物流资源组合优化配置策略,该策略设计了以汽车零部件全供应链信息共享平台为依托的跨组织物流资源优化配置流程,并重点对资源优化配置过程中的关键问题进行了描述,建立以时间、空间、成本、质量和效率为目标的汽车零部件物流资源组合优化配置模型,并给出基于改进的进化多目标优化算法的求解过程,最后以某企业汽车零部件物流资源组合配置的实例验证了该流程、优化配置模型及求解方法的有效性与实用性.     

基于层次分析法的银行信贷资产证券化风险控制分析

针对影响商业银行资产证券化风险的各种决定因素,文章运用层次分析法,构造综合评价模型评价商业银行资产证券化风险,探讨商业银行资产证券化风险模型在中国应用的现实约束;根据风险评价的结果,按照风险的重要性程度进行排序,找出最需关注的“四大风险”,提出解决和控制信贷资产证券化风险的具体防范措施.     

基于IOWA算子的优化灰色组合模型及其应用

为了提高灰色模型在实际应用中的预测精度,文章对经典GM(1,1)模型进行了改进优化.首先从初始值、背景值和灰色微分方程三个方面优化经典GM(1,1)模型,然后运用诱导有序加权平均(IOWA)算子对三个优化模型进行组合赋权,建立基于IOWA算子的优化灰色组合模型,最后将该组合模型应用到江西省农村电力中长期负荷预测中.结果表明,所提出的组合模型比经典模型和单项优化模型具有更高的预测精度.     

分散投资的定量模型探讨

文章对投资建立了收益与风险的双目标规划模型,在目标函数为非光滑函数时,给出了该目标规划的算法,确定出合适的资产组合的投资比例.     

商业银行债券组合风险的动态分析

本文从资产组合的角度出发,借鉴约化模型中的方法,利用企业债券的价格获得了企业的违约强度,进而得到了其违约概率.在得到违约概率之后,通过构造损失函数并利用CVaR方法建立了一个期望收益最大化的优化模型,求出了投资组合的最佳比例.