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《商業(yè)銀行貸款組合動態(tài)優(yōu)化模型研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、商業(yè)銀行貸款組合動態(tài)優(yōu)化模型研究審慎與宏觀審慎相結(jié)合的分析框架”(No．71203056)和河南師范大學研究生科研創(chuàng)新項目“商業(yè)銀行貸款組合多期動態(tài)優(yōu)化模型研究”(No．YW201321)1的研究過程中完成的。1．1．2研究意義雖然商業(yè)銀行貸款組合管理的研究近年來得到了迅速發(fā)展，但是對于銀行各類貸款資產(chǎn)的違約相關(guān)性、多期貸款組合優(yōu)化以及在引入信用風險遷移的情況下貸款組合的優(yōu)化問題等還沒有得到解決，因此對銀行貸款組合多期動態(tài)優(yōu)化模型研究有利于貸款組合風險管理理論的發(fā)展和深入。本文將Copula函數(shù)引入到商業(yè)銀行貸款組
2、合風險管理中，通過Copula函數(shù)描述貸款組合之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，并從眾多的Copula函數(shù)類型中尋找最優(yōu)的Copula函數(shù)，較準確的刻畫貸款組合之間的相關(guān)性。本研究以銀行貸款組合損失率的CVaR最小化為目標函數(shù)，以商業(yè)銀行現(xiàn)行的經(jīng)營管理的政策約束，建立基于Copula函數(shù)的商業(yè)銀行貸款組合優(yōu)化模型、商業(yè)銀行多期貸款組合動態(tài)優(yōu)化均值一CVaR模型以及基于信用風險遷移的貸款組合優(yōu)化模型等，層層深入剖析，并利用擬合較好的Copula函數(shù)對各類貸款企業(yè)損失率的相關(guān)結(jié)構(gòu)進行刻畫，通過蒙特卡洛模擬技術(shù)得到最優(yōu)Copula函數(shù)下商
3、業(yè)銀行最優(yōu)的貸款組合配置。目前，我國商業(yè)銀行的風險管理水平較先進國家的銀行風險管理水平還有很大的差距，在當前經(jīng)濟金融大動蕩的時期，銀行將自身有限的資產(chǎn)進行有效的信貸配置，提高貸款組合的質(zhì)量已經(jīng)成為銀行提高市場競爭力的重要“法寶”。針對我國商業(yè)銀行風險管理的缺陷，建立一套針對我國商業(yè)銀行風險控制的貸款組合優(yōu)化方法，為我國銀行在實際業(yè)務(wù)的貸款決策提供科學的參考依據(jù)和有效的技術(shù)支持。1．2相關(guān)文獻綜述1．2．1CopuIa理論綜述Copula理論最早要追溯到1959年，由Skalr指出，一個聯(lián)合分布函數(shù)可以分1河南師范大
4、學研究生科研創(chuàng)新項目“商業(yè)銀行貸款組合多期動態(tài)優(yōu)化模型研究”(ND．YW201321)的資助。2第一章緒論解為n(n≥2)個邊際分布函數(shù)和一個Copula函數(shù)，這個Copula函數(shù)描述了各個變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。并據(jù)此提出了著名的Skalr定理，為Copula理論的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。由上可知，Copula函數(shù)可以理解為是一種將各變量間的聯(lián)合分布函數(shù)與它們的邊際分布連接在一起的連接函數(shù)，Copula函數(shù)能夠較為真實的描述各變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，有效度量變量之間的違約相關(guān)性，近年來，Copula函數(shù)已經(jīng)廣泛運用在金融界。Ne
5、lson(2006)在其專著中對Copula函數(shù)進行了詳細的介紹，具體包括了Copula函數(shù)的具體定義、分類以及各類Copula函數(shù)的建模方法；Embreehtseta1．(1999)把Copula函數(shù)引入到金融計量中，指出了采用線性相關(guān)指標度量變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)之間的局限性，并建議將Copula函數(shù)引入到金融計量中來估計各變量之間的相關(guān)性；Bouye(2000)系統(tǒng)的介紹了Copula函數(shù)在金融領(lǐng)域中的應用，具體包括市場風險、信用風險、操作風險以及投資組合之間的相關(guān)性，并利用蒙特卡洛模擬技術(shù)將其應用推廣到VaR模
6、型的計量上；以上文獻的研究主要是假定各變量之問相關(guān)性并沒有發(fā)生改變，但事實上各變量之間的相關(guān)性隨著外界環(huán)境的影響以及自身經(jīng)營管理會發(fā)生改變，并且這種變化并非只局限于線性變化，Patton(2001)通過對JPY(日元)／uso(美元)和GBP(英鎊)／USD(美元)匯率間相關(guān)性的研究，發(fā)現(xiàn)歐元體系的推出使得這兩種匯率之間的相關(guān)性發(fā)生了很大變化，并在此基礎(chǔ)上，Patton通過引入時間參數(shù)，提出了時變的Copula模型，并將其與常系數(shù)的Copula模型進行的對比分析，發(fā)現(xiàn)時變的Copula模型更能準確的度量時間序列變化
7、的動態(tài)關(guān)系；Clememe(2003)等利用蒙特卡洛模擬技術(shù)模擬操作風險損失分布Copula模型，結(jié)果表明Copula模型要優(yōu)于正態(tài)分布假設(shè)下的傳統(tǒng)模型。到目前為止，國外有關(guān)Copula理論的研究主要還是集中在傳統(tǒng)的Copula模型與分析上，對于時變Copula模型以及變結(jié)構(gòu)Copula模型是近幾年來出現(xiàn)的，文獻并不多見。然而在國內(nèi)，對Copula理論的研究也是近十年的時間，張堯庭(2002)首次從理論上探討了我國應用Copula理論的可行性，并指出了采用Copula技術(shù)分析變量之間的相關(guān)性更為可靠；韋艷華，張世英
8、(2004)利用Copula理論對中國股市和金融市場之間的相關(guān)性做了較為深入的研究，并將Copula模型擴展為Copula---GARCH模型；史道濟，姚慶祝(2004)研究了秩相關(guān)系數(shù)即Spearman’S商業(yè)銀行貸款組合動態(tài)優(yōu)化模型研究p、Kendall’st以及尾相關(guān)系數(shù)，并給出了這三個相關(guān)系數(shù)與Copula之間的關(guān)系，以及這幾個相關(guān)系數(shù)的估計方法等；
