资本充足率控制预留缺口的资产负债优化模型

以利率变化后的资本充足率满足商业银行法要求的≥8%为约束条件,以资产组合的利息收入最大为目标函数,建立资产负债组合优化模型.本文的创新与特色一是通过预设持续期缺口使银行的资产组合在利率变动的有利条件下增加银行净值.这弥补了现有的零缺口免疫条件的资产组合不能使银行股东权益在利率变化中增加的缺陷.二是通过对预设持续期缺口的控制使银行的资产组合在利率变动的不利条件下满足资本充足率的法律要求.这种优化配给控制了资本损失,保护了股东权益,保证了在银行净值发生变化时资本充足率仍满足法律要求.     

级差最大的人的全面发展评价模型及省份实证

根据"坚持以人为本,树立全面、协调、可持续的发展观,促进经济社会和人的全面发展"的科学发展观的内涵,通过指标的海选、筛选和理性分析构建了人的全面发展综合评价指标体系.论文通过标准离差法、G1法和熵值法3种赋权方法对评价体系赋权,并通过级差最大化求得组合权重,并对我国2006年典型的14个省级行政区人的全面发展状况进行实证分析.本文的创新与特色一是通过国民幸福指数、基尼系数等31个指标建立基于科学发展观的指标体系来反映人与社会和谐、人与自然和谐、人与人和谐.二是在对不同评价得分的处理中,通过使第i个评价对象调整后的得分与所有m个评价对象的新得分的均值的偏离程度最大来确定最终的组合权重;改变了用不同的方法其评价得分截然不同的现象.研究结果表明,影响我国省级行政区的人的全面发展最主要的因素是每万人律师数、人均安全水资源拥有量、农村居民非农业就业比率,而第三产业占CDP比重、出生时的平均预期寿命、三废处理达标率则影响很小.     

贷款组合的“均值-方差-偏度”三因素优化模型

以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,以收益率偏度大于零控制银行重大损失发生的概率,以组合风险价值VaR风险限额为约束条件控制资产组合风险的大小,建立了贷款组合的"均值-方差-偏度"三因素优化模型.本模型的创新与特色一是通过偏度约束减少了组合收益率小于其均值的可能性,并增加了组合收益率大于其均值的概率.这在均值-方差模型的基础上,增加了偏度参数,建立了收益率均值-方差-偏度模型,开拓了资产组合优化的新思路.二是以组合风险价值VaR建立了约束条件,通过在一定置信水平下的最大损失限额来制约贷款组合的违约风险,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,解决了整体风险的控制问题.     

基于信息显著性差异的绿色产业评价指标筛选模型及实证

依据广义的绿色产业内涵,通过信息显著性差异与信息冗余分析定量筛选指标,建立了包括绿色生产指标层、绿色生态环境指标层、绿色消费方式指标层的大连市绿色产业评价指标体系。本文的创新与特色一是通过负载系数大小差异进行信息显著性分析,删除负载系数小、对综合评价结果影响弱的指标。克服了现有研究先进行相关分析剔除冗余指标,再利用负载系数大小差异筛选出反映信息显著性大的指标的弊端。事实上,指标间较高的相关性是计算负载系数的必要前提。因此,利用负载系数筛选指标前是不可进行指标的相关分析降低指标间的相关性的。二是通过结合专家知识经验辨析指标的实际含义,仅对反映信息可能重复的指标使用相关分析,剔除同指标层内相关系数较大的两个指标中反映指标层信息能力相对较弱的指标。克服了仅仅通过相关系数不能准确衡量指标间信息重复程度的弊端。研究结果表明,最终建立的指标体系通过25．68％的指标反映了97．09％的原始信息。通过与同类的指标体系进行对比,对大连市绿色产业评价指标体系的合理性做了进一步的分析。     

基于关键因素的国家重大区域规划实施效果评价

以国家重大区域规划中的长三角为实证研究对象,利用加权灰色关联度筛选出与政策效果评价关联性高度相关的政策指标:中央财政专项拨款、中央补助收入、中央固定资产投资额,进而建立政策指标与规划目标的第三产业增加值的对数回归函数,通过过去的数据预测某一特定年份第三产业增加值,并与该年份的实际值进行对比、评价国家重大区域规划的政策效果。本文的特色与创新一是通过灰色关联度剔除与政策效果评价关联度小的指标,筛选出对重大区域规划政策效果有显著影响的关键因素。二是通过时间权向量对政策指标的关联度进行加权,体现时间越近的年份、加权灰色关联度越大,指标越应该保留的思路,保证年份越近的指标数据、对评价结果影响越显著。三是通过历史数据的预测,得到在没有规划政策下、区域自然发展的目标效果,并把其与同一时点、政策实施后的实际效果进行对比,得到政策实施后的政策绩效。实证结果表明应该增大对上海和浙江影响显著的中央财政专项拨款的政策投入,减少对上海和浙江影响不显著的中央固定资产投资额的投入。     

基于区间效率的贷款定价研究

以存款利息支出率、费用支出率、预期违约损失率、目标利润率等4个定价指标作为输入,以贷款利率作为输出,采用支持向量机回归算法建立基于区间效率的贷款定价模型.创新与特色一是通过区间数形式来反映预期违约损失率、目标利润率、费用支出率等,改变了现有研究将目标利润、贷款费用、违约损失等变量看作确定性数值来定价的现状.使贷款利率更具有竞争性.二是通过比较不同核函数、核参数下的训练样本的贷款效率区间与合理的贷款效率区间的匹配程度,确定贷款定价模型最优的核函数和核参数,进而建立了贷款定价模型.间接解决了在考虑贷款价格能否被银行、客户接受情况下贷款利率确定的问题.     

基于持有成本理论的期货套期保值决策模型

运用几何布朗运动模型预测未来的现货价格,将未来的现货价格参数代入持有成本理论模型,预测出期货价格,根据最小方差套期比公式,建立了基于持有成本理论的期货套期保值决策模型。通过蒙特卡罗模拟现货价格和期货价格的走势并进行实证分析,研究结果表明基于持有成本理论的期货套期保值决策模型优于传统的最小方差模型、Sharp模型、完全套期保值模型和最小二乘等四种流行的套期保值模型。本文的主要创新与特色一是建立反映现货价格对期货价格影响的套期保值决策模型。解决了现有研究忽略现货价格对期货价格影响的问题。二是用改进的持有成本理论揭示了期货价格与期货交易费用、持有成本波动的函数关系。三是用Mote Carlo模拟现货价格和期货价格未来的走势。克服现有研究主要通过历史数据对套期保值比进行确定的不足。     

基于PROMETHEE-II的商户小额贷款信用评级模型及实证

截至2014年底,中国注册个体工商户为4984.06万户,个体私营经济吸纳社会从业人员已达2.5亿人,加上中国商户小额贷款对象的分散性、财务信息不健全等特点和难点,商户小额贷款信用评级体系极不完善,甚至绝大多数银行都没有建立这个体系。本文通过相关分析剔除反映信息重复的指标,通过显著性判别遴选对商户违约状态影响显著的指标,建立了能显著区分商户违约状态的小额贷款信用评级指标体系。在此基础上,结合PROMETHEE-II(偏好顺序结构)和聚类分析方法,构建了商户小额贷款信用评级模型,并对中国某国有商业银行2157个商户小额贷款样本进行了实证。本文创新与特色:一是通过将偏好顺序结构评估法(PROMETHEE-II)引入商户小额贷款信用评级,构建了基于PROMETHEE-II的小额贷款信用评分模型,求解商户的净流量信用得分Φ(a),揭示了商户a与其余商户、评价指标间的相互作用对评价结果的影响,避免了现有研究由于评价指标之间的相互替代性、严重影响评价结果可靠性的不足。二是借鉴模糊聚类“数据越集中、越应该被分为一类”的思想,采用R聚类对商户信用得分进行分类;进而采用K-W检验,对分类数目l进行非参数检验,确定商户的信用等级。既保证了不同等级商户在信用得分数值上存在显著差异,也确保了不同等级商户能反映不同的信用特征;同时,也避免了现有利用信用得分区间、违约概率阈值或客户数分布方法划分信用等级时,得分区间、违约概率阈值或客户数分布分位点人为主观确定的不足。三是实证研究表明,影响商户小额贷款信用风险的重要性排序依次为:X₃偿债能力>X₁基本情况>X₆宏观环境>X₅营运能力>X₂保证联保>X₄盈利能力。     

基于最优负债系数的上市银行违约概率测算模型与实证

当上市银行的长期负债系数γ的取值不同时,应用KMV模型测算出的银行违约概率大相径庭。根据债券的实际信用利差可以推算出上市银行的违约概率PDi,CS,根据长期负债系数γ可以运用KMV模型确定上市银行的理论违约概率PDi,KMV。本文通过理论违约率与实际违约率的总体差异∑ni=1|PDi,KMV-PDi,cs|最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型的最优长期负债γ系数;通过最优长期负债系数γ建立了未发债上市银行的违约率测算模型、并实证测算了我国14家全部上市银行的违约概率。本文的创新与特色一是采用KMV模型计算的银行违约概率PDi,KMV与实际信用利差确定的银行违约概率PDi,CS总体差异∑ni=1|PDi,KMV-PDi,cs|最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型中的最优长期负债γ系数;使γ系数的确定符合资本市场利差的实际状况,解决了现有研究中在0和1之间当采用不同的长期负债系数γ、其违约概率的计算结果截然不同的问题。二是实证研究表明,当长期负债系数γ=0.7654时,应用KMV模型测算出的我国上市银行违约概率与我国债券市场所接受的上市银行违约概率最为接近。三是实证研究表明国有上市银行违约概率最低,区域性的上市银行违约概率较高,其他上市银行的违约概率居中。     

中国开放式基金择时能力及其业绩贡献评价研究

利用H—M模型检验了最新时期中国开放式基金的市场时机把握能力和证券选择能力。建立了投资收益Rp与择时系数γ值的函数关系Rρ=f（γ），得到不同择时能力系数7对应的投资收益率R，。建立了H—M模型中β1和β2参数与γ系数的函数关系γ=g（β1，β2），进而可以得到择时能力产生的投资收益Rp与单只基金的β1和β2参数之间的函数关系Rp=f（γ）=f[g（β1，β2）]。论文的创新与特色一是揭示了在中国市场上择时能力对提高基金业绩的作用。通过计算不同择时能力的投资组合的收益，并与无择时能力的被动管理组合的收益相比较，得到了择时能力在中国市场上能够有效地提高基金业绩的结论。二是揭示了择时能力的业绩贡献与H—M模型中β2，β2参数的对应关系：择时能力系数γ与β1/β2的比值有关，β1/β2的比值越大，择时能力越小，择时净收益Rcp也就越小。这一研究解决了H—M模型只能反映选股能力的业绩贡献大小、不能反映择时能力业绩贡献大小的问题，使基金投资者能够全面判断基金的投资业绩，有利于投资者的投资决策。