具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型

发布时间：2025-02-07 17:54

　　贷款是商业银行最大的资源。贷款运用的好坏不仅决定着银行经营的成败,也对社会经济发展有着的重要影响。贷款组合配置的优化是在同时考虑组合收益与组合风险前提下,从多个申请贷款的对象当中,选择合适的一组贷款对象进行贷款配置过程。现有研究中,贷款组合的收益率通常是基于过去的历史数据计算得到的,并没有考虑信用等级的迁移。事实上,贷款对象的信用等级在贷款期间是有可能变化的,因此过去的收益率代表不了未来的情况。而且真实的贷款收益率分布并非完全是正态分布,贷款收益率分布明显会表现出有偏、厚尾等特征。贷款组合优化决策中,如果对贷款组合的分散程度不进行合理的度量和控制,则有可能出现贷款过于集中的情况,进而导致集中度风险。本学位论文由四个部分构成。本文第一章介绍了研究背景及意义、国内外研究现状以及本文的研究内容和研究框架。第二章介绍了具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型的基本原理。在第三章中,主要讲述具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型的建立。在第四章中进行了应用实例研究。最后得出了结论。本文的主要工作:本文根据信用等级迁移概率矩阵测算信用风险迁移后的贷款未来预期收益率,通过贷款未来的预期收益率构建风险价值VaR约...

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题背景及意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 选题意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 均值-方差组合优化模型研究现状
        1.2.2 风险价值VaR的组合优化模型研究现状
        1.2.3 高阶矩组合优化模型研究现状
        1.2.4 熵度量风险模型研究现状
        1.2.5 现有研究存在的主要问题
    1.3 研究内容及框架
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究框架
    1.4 主要创新与特色
2 具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型的基本原理
    2.1 高阶矩风险控制原理
        2.1.1 VaR风险控制原理
        2.1.2 收益率偏度风险控制原理
        2.1.3 收益率峰度风险控制原理
    2.2 信用等级迁移原理
    2.3 熵度量组合分散度的原理
        2.3.1 熵的定义及性质
        2.3.2 熵度量组合分散度的原理
    2.4 本章小结
3 具有熵约束的高阶矩贷款组合优化模型的建立
    3.1 模型的基本参数
        3.1.1 基于信用迁移的预期收益率计算
        3.1.2 相关系数的计算
        3.1.3 贷款组合收益率的总体标准差计算
    3.2 目标函数的建立
    3.3 约束条件的建立
        3.3.1 VaR约束的建立
        3.3.2 偏度约束的建立
        3.3.3 峰度约束的建立
        3.3.4 熵约束的建立
        3.3.5 银行监管约束的引入
    3.4 本章小结
4 应用实例
    4.1 基本数据的处理分析
        4.1.1 单笔贷款收益率的计算
        4.1.2 单笔贷款预期平均收益率和标准差的计算
        4.1.3 相关系数计算
    4.2 目标函数的确定
    4.3 约束条件的确定
        4.3.1 VaR约束的确定
        4.3.2 偏度约束的确定
        4.3.3 峰度约束的确定
        4.3.4 熵约束的确定
        4.3.5 银行监管约束的确定
    4.4 模型的求解
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：4031075