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基于Monte Carlo模拟和VaR约束的银行资产组合优化模型研究

郑杏果  
【摘要】:资产组合管理水平对银行的市场竞争能力和盈利能力有着相当大的影响。随 着全球范围内公司破产现象的大幅增加,信用风险己成为银行业所面临的主要风 险之一,对于我国的商业银行尤其如此。于是对信用风险进行有效的度量和控制, 以及与此密切相关的银行资产组合的优化问题成为目前学术界和银行业共同关 注的焦点。因此,目前在我国研究资产组合优化模型可以为商业银行的风险控制 以及资产结构优化配置提供决策支持,具有重要的现实意义。 本研究在Monte Carlo模拟和CreditMetrics方法的基础上,以银行各项资产 组合收益最大化为目标函数,以VaR风险限额为约束,以法律、法规约束和经 营管理约束为条件,建立了基于Monte Carlo模拟和VaR约束的银行资产组合管 理优化模型。并通过应用实例,验证了该模型对我国商业银行资产组合管理的适 用性和可操作性。 本论文利用Monte Carlo模拟技术预测出贷款期限内各年度的收益率及标准 差,将其平均值作为该项贷款总体的年平均收益率及其标准差,从而考虑了各项 贷款期限不同的因素,可以对不同期限贷款的收益率进行同等的比较,在总体上 对信用风险的不确定性有了较可靠的把握。 本论文运用资产负债管理比率建立约束条件,通过巴塞尔协议内容和众多国 际惯例的法律、法规和经营管理约束控制流动性风险,使贷款的分配决策满足行 业监管要求和银行经营实际。 本论文利用风险价值VaR技术建立约束条件,使贷款配给的风险限定在银 行的承受能力和贷款准备金的范围之内,为银行的风险管理提供了较好的决策方 法。 本论文直接利用各企业贷款收益率的历史数据求解各贷款之间的收益率相 关系数,进而求解资产组合的方差,而不是利用企业资产的相关系数求解,更直 接反映了贷款收益率之间的相关性。


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