基于随机久期利率免疫的银行资产负债优化模型

银行资产负债管理是指商业银行在负债数量和结构一定的条件下、对资产进行优化配置,通过平衡资产的流动性、盈利性和安全性,以实现银行收益的最大化。本文通过Vasicek动态期限结构模型推导出随机久期,以包括存量与增量在内的全部资产随机久期等于全部负债随机久期为约束条件、控制利率风险,辅以现行法律法规等其他约束条件,建立全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型,并通过算例说明本模型构建过程。本文的创新与特色有三:一是通过建立全部资产负债组合的利率免疫条件,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。改变了现有研究在进行资产配置时,仅对增量组合风险控制的弊端。二是通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立资产负债优化模型,确保在利率发生变化时,银行股东的所有者权益不受损失。三是以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期的利率免疫条件控制利率风险,建立了全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型。改变了现有研究的资产负债管理模型忽略随机久期变动的影响。     

基于动态利率风险免疫的银行资产负债优化模型

本文以CIR动态久期缺口的免疫条件为约束进行多资产和多负债的利率风险控制,通过建立线性规划模型来进行银行资产的最优配置。本文的创新与特色:一是通过引进随时间变化的动态利率久期参数构造利率风险控制条件,建立了控制利率风险的资产负债优化模型。改变了现有研究忽略利率动态变化、进而忽略平均久期动态变化的弊端。事实上,利率的动态变化必然引起平均久期的变动,忽略利率变动的控制条件是无法高精度地控制资产配置的利率风险的。二是通过以银行资产收益最大为目标函数,以动态利率久期缺口免疫为主要约束条件,辅以监管的流动性约束匹配银行的资产负债,回避了利率风险对银行所有者权益的影响,避免了利率变动对银行资产所有者带来的损害。     

资产负债管理的线性规划模型

本针对公司资产与负债管理的实际，通过对资产投资组合和偿债现金流的分析，构造了单期和多期两种资产负债管理数学模型。通过引入偏差变量将模型转化为线性规划模型。该模型为公司负债管理和资产组合决策提供了一种有效的数量化方法。     

约束下资本预算优化模型与算法

约束下资本预算是投资决策的常见问题,这类问题的通行解法不能确保获得真正的最优解,因此有必要运用运筹学方法来处理这类问题。     

稳健资产负债管理最优化模型及实证分析

本文提出一种新的稳健资产负债模型最优化模型.该模型考虑了利率的不确定性对未来现金流、资金成本和资产收益率的影响.我们通过构建情景树反映未来的利率变化的情景结构.由于最优决策对利率的预测十分敏感,我们提出系数预测值可在一定误差范围内的稳健资产负债最优化模型.实证分析结果表明,从收益与风险均衡的角度看,稳健优化模型产生的保守解优于系数确定的优化模型产生的最优解.     

基于流动性风险约束的我国商业银行资产负债随机规划模型

通过以资产负债管理合理匹配银行资产、负债,可以防范银行流动性风险.为此,建立了一个带有简单补偿的两阶段多期随机规划,在满足相关政策、法规约束和流动性风险V aR随机机会约束条件下,以银行的盈利最大化为目标,对银行主要资产、负债进行动态的优化匹配.     

随机利率Vasicek模型下的欧式缺口期权的定价研究

研究随机利率Vasicek模型下欧式缺口期权的定价问题,利用偏微分方程方法给出了欧式缺口看涨期权和看跌期权的定价公式,并且是Vasicek利率模型下标准欧式期权定价公式的一种推广.     

一类传染病模型的优化预控制设计分析

首先给出了牲畜(家禽)的传染病(禽流感、口蹄疫)的控制策略模型,控制措施包括两个方面:一,除掉那些已经被确诊的被传染的种群.二,对那些认为处于疫区的,可能被传染的种群采取预控制(隔离、提前宰杀).因为预控制并不能辨别出哪些群体是真正的接触者,所以这种控制措施将导致把感染者和健康的一并除掉,这就产生了一个矛盾:控制强度的加大能够减少疾病的传播率,但同时增加了无辜者被宰杀的群体的数量,并且证明了一个优化的控制策略,它能够减少由于过多捕杀带来的损失.     

贝叶斯方法在养老基金资产负债管理中的应用

把一个静态资产负债管理模型———均值方差模型应用到定额给付养老金计划的资产负债管理中,在允许无风险借贷的条件下研究养老金在无风险资产和风险资产间的分配问题,用定量分析的方法求出了最优投资组合的一般形式;又针对投资收益率特征参数未知的情况,提出了矩估计和贝叶斯估计两种方法求解最优资本配置比例,将两种方法的结果与一般形式对比,分析了影响最优投资组合的因素,得知养老基金在风险资产中的投资比例与基金经理对风险的厌恶程度、风险资产的风险益酬、风险资产收益率的波动性成负相关关系;并且随决策者掌握的历史信息增加,在风险资产上的投资比例也随之增加,投资行为逐渐趋于理性化;对上述结果进行仿真,验证了结论的有效性。     

基于遗传算法的座位优化控制模型

座位优化控制是航空运输界增加利润的有效方法 .基于旅客的需求预测 ,可以利用数学规划模型为不同的航段和票价组合计算座位销售上限或者销售竞价 ,从而达到单个航班收入最大化的目的 .常用的方法可分为确定模型和概率模型 ,但对多航段多舱位的优化问题 ,由于出现了复杂的组合和约束 ,这些模型必须简化 .提出了基于遗传算法的座位优化控制模型 ,并和常用的优化方法进行了仿真对比 .研究结果表明 ,遗传算法应用于座位优化 ,可得到满意的解 ,同时 ,遗传算法简化了复杂的约束关系 ,易于实现 ,具有明显的优势 .     

考虑破产控制的多期模糊资产-负债组合优化模型

在实际的投资决策过程中,一些投资者需要同时管理资产和负债,因此本文研究考虑破产控制和偿债行为的资产-负债管理问题。假设风险资产的收益率和负债的增长率为模糊数,用资产-负债组合的可能性期望和下半绝对偏差度量其收益和风险,以最大化最终期望净财富和最小化最终累积风险为目标,建立了允许限制性卖空的多期模糊资产-负债组合优化模型。然后,设计了一个基于粒子群算法和模拟退火算法的混合智能算法对模型进行求解。最后,通过实例分析说明了所设计算法与传统粒子群算法相比具有更好的优化性能和稳定性。本文所提出策略可以为需要同时管理资产和负债的投资者提供决策支持。     

基于分位点自回归模型的动态持续期风险估计

两笔交易之间的持续期可以用来度量资产的流动性,本文借鉴VaR的思想,提出了持续期风险DaR的定义,可以用来度量资产的流动性风险,并给出了两种DaR的静态估计方法。同时根据持续期数据的序列相关的特点,应用分位点自回归方法得到了DaR的一种有效的动态估计方法。最后对我国股票市场的单只股票的分笔交易数据进行了实证分析,结果表明由分位点自回归方法得出的DaR结果预测效果最好。     

Capital adequacy and risk management in banking industry

The present paper deals with the issue of bank capital adequacy and risk management within a stochastic dynamic setting. In particular, an explicit risk aggregation and capital expression is provided regarding the portfolio choice and capital requirements special context. Such a framework leads to a nonlinear stochastic optimal control problem whose solution may be determined by means of dynamic programming algorithm. The pertaining analysis relies heavily on the stochastic dynamic modeling of such balance sheet items as securities, loans, and regulatory capital with stochastic interest rates. In this respect, the special Kalman filter approach is used for the purpose of estimating the model parameters. The reached findings reveal well that the Tunisian bank, subject of study, generally exceeds the minimum requirements and is adequately capitalized to maintain the appropriate capital amount level commensurate with the aggregate risk. Besides, empirical evidence on the regulations' impact on driving bank capitalization and risk‐taking behavior has also been highlighted. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于CVaR的最优投资组合模型算法分析

通过引入光滑因子,改进了基于条件风险值(CVaR)的最优投资组合线性模型,并详细介绍了以VaR最小为目标函数的最优投资组合模型的算法设计思想与过程.     

基于可信性理论的投资组合优化问题研究

建立了基于可信性理论的投资组合模型,包括风险最小的单目标均值-方差模型和收益最大的单目标均值-方差模型,运用拉格朗日乘数法对两个模型进行了求解,给出了2个模型解析解的表达式,并通过数值算例验证了模型的可行性.对两个模型的结果进行对比,发现风险最小化和收益最大化的单目标均值—方差模型得到的结果基本吻合.     

基于犹豫模糊语言环境的投资组合优化研究

跟传统模糊投资组合相比,基于犹豫模糊语言环境的投资组合不仅可以使用自然语言对金融资产及其不确定程度进行评价,还可以避免评价过程中信息的丢失。本文根据犹豫模糊语言投资组合综合评价系统,对不同金融产品计算得分。通过设置不同的语言尺度函数的参数值及犹豫模糊语言优化模型的临界值,针对激进型、稳健型和保守型三类投资者分别提出了收益最大化和风险最小化犹豫模糊语言投资组合模型,对建立的非线性模型进行求解,得到犹豫模糊语言投资组合的最优解。最后,用数值仿真验证了模型的合理性和有效性。     

破产控制约束下组合投资:两阶段MiniMax模型

以绝对偏差函数作为风险测度,考虑不允许卖空约束条件下基于MiniMax的多期证券组合选择问题。为了避免在投资周期内破产事件的发生,增加了风险控制约束。利用动态规划和拉格朗日乘子法,给出了两阶段MiniMax投资组合模型最优解析策略。本文所提出策略可以为需要同时资产管理和破产控制的投资者提供决策依据。     

基于小生境遗传算法的非等间隔灰色直接模型

建立了具有白指数律重合性的非等间隔灰色直接模型 ,给出了模型参数优化的小生境遗传算法 .应用这种方法 ,对某住宅楼的地基沉降进行了非等间隔预测 ,取得了很好的效果 .