基于ARCH-VAR模型的银行存贷款缺口分析

发布时间：2018-01-20 10:42

  本文关键词： 商业银行 风险管理 存贷款差额 数据驱动　出处：《上海金融》2017年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：传统商业银行经营管理中的缺口分析多是建立在资产负债额的绝对差额描述性论述之上,缺乏更深入的数理支撑。本文跳出传统的用于分析存贷款缺口问题的资产负债联合管理的定性分析模式,采用"数据驱动"的存贷款缺口额自身呈现出ARCH效应来定量度量存贷款缺口额的变动规律。从而为银行业金融机构尤其是商业银行进一步缺口管理提供理论基础。
[Abstract]:The gap analysis in the management of traditional commercial banks is based on the absolute difference description of the amount of assets and liabilities. Lack of more in-depth mathematical support. This paper jumped out of the traditional qualitative analysis model of asset-liability joint management used to analyze the gap between deposit and loan. Adopting "data-driven" The amount of deposit and loan gap itself presents the ARCH effect to measure quantitatively the regularity of the change of the amount of deposit and loan gap, which provides a theoretical basis for the further gap management of banking institutions, especially commercial banks.
【作者单位】： 安徽亳州市委党校;
【分类号】：F832.4
【正文快照】： 一、引言尔协议认为以缺口久期为主的利率风险管理不能代传统的商业银行经营管理中的缺口分析多是建表期权性风险,因为测度久期的存贷款类缺口利息所立在资产负债额的绝对差额描述性论述之上,缺乏更带来的现金流是稳定的而期权现金流是不稳定且难深入的数理支撑,从而长期遗留，

本文编号：1447895