商业银行流动性风险管理方法的改进研究——基于模糊定性约束下的动态规划补偿模型应用

商业银行流动性管理一向受银行管理者重视。管理银行流动性的方法大多采用运筹学规划,前提假定是这些参数为确定性的,或运用历史数据回归来确定随机参数的分布规律。但现实中,这些参数常为不确定的,且不存在概率分布的统计基础,致使决策结果有悖科学化。本文提出一种解决此问题的改进方法:首先建立不确定参数的模糊集,然后再将其转换成确定性分布嵌入动态规划的模型中,构建了多阶段动态线性规划补偿模型。通过改变模型中的部分参数,模型就能灵活地给出不同风险偏好的管理者的流动性管理策略选择。