导读:本文包含了资产负债优化模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:资产负债管理,久期匹配,利率风险
资产负债优化模型论文文献综述
王梓莘,王东升[1]（2019）在《关于寿险公司资产负债管理久期模型选择与优化的实证分析——基于我国国债收益率数据》一文中研究指出为保证保险公司充足偿付能力,资产负债管理一直是保险公司经营的重中之重。寿险公司拥有的各项资产负债中很多对利率的变动高度敏感,且随着我国利率市场化的不断推进,利率波动成为影响寿险公司资产负债匹配风险的首要因素。为此,当下寿险公司多采用久期匹配方法来规避利率风险。在现有久期模型中,Macaulay久期在利率曲线平坦且平行移动的假设下适用;Fisher-Weil久期考虑了利率的期限结构,但仍然假设利率曲线平行移动;有效久期在不仅考察了利率变化自身的影响,还考察了利率对于未来现金流的影响;而方向久期在传统久期模型基础上,引入了能够刻画即期利率变动方向和强度的参数,能够考察利率曲线非线性、非平行移动的风险。现有研究大多着眼于创新久期模型来匹配不同的利率变化特点,却少有通过对我国利率变化的实证分析来选取适合的久期模型,因此寿险公司的久期模型选择缺乏现实基础。本文选取了2002-2018年间我国国债收益率周度数据作为远期利率,进而探究我国十余年间短期利率的实际变化趋势以选取合适久期模型,检验现有资产负债匹配情况。(本文来源于《2019中国保险与风险管理国际年会论文集》期刊2019-07-17）
周颖,吴琼[2]（2019）在《基于动态利率风险免疫的银行资产负债优化模型》一文中研究指出本文以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。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年04期）
周颖,杨洁[3]（2019）在《基于“四维久期”利率风险免疫的资产负债组合优化模型》一文中研究指出利率风险管理是银行资产负债管理中的核心内容。以银行月利息收益最大为目标函数,以水平、斜率、曲率和峰度4个维度的零久期缺口为约束条件,构建商业银行资产负债组合优化模型。将反映收益率曲线水平因子、斜率因子、曲率因子和峰度因子4个维度变化的Svensson模型参数引入经典的Nelson-Siege久期模型,建立"四维久期"模型,从4个维度更加准确地衡量利率风险。不但可以反映Nelson-Siege久期的水平因子、斜率因子和曲率因子,而且还反映了峰度因子。以"四维久期"的利率风险免疫条件为约束,以商业银行利息收益最大为目标函数,建立控制利率非移动风险的资产负债组合优化模型,确保在利率发生变化时,银行的净资产不受损失。(本文来源于《系统管理学报》期刊2019年01期）
张志鹏,迟国泰[4]（2018）在《基于随机久期利率免疫的银行资产负债优化模型》一文中研究指出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叁:一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。叁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。(本文来源于《运筹与管理》期刊2018年08期）
李鸿禧,迟国泰[5]（2018）在《基于违约强度信用久期的资产负债优化模型》一文中研究指出在经典的Macaulay利率久期的基础上引入违约强度参数,构建信用久期测度模型并基于信用久期建立信用和利率风险整体免疫模型.本文的主要创新与特色:一是根据简约化定价理论,通过违约强度和违约损失率确定各期现金流的违约风险溢价,通过含违约风险溢价的折现利率对Macaulay经典利率久期模型的参数进行修正,构建了同时反映信用风险和利率风险的"信用久期"测度模型,完善了经典的Macaulay利率久期测度参数,提高了利率风险免疫的精度.二是通过同时反映信用风险和利率风险的"信用久期",来揭示信用久期缺口对银行净值的影响.通过信用久期缺口为O的免疫条件,建立了同时控制利率风险和信用风险的资产优化模型.改变了Macaulay经典久期免疫条件忽略违约风险对银行净值影响的弊端.叁是根据Cox回归的生存分析模型,通过违约强度为基准违约强度与企业自身风险因素的乘积的思路,拟合出时变的违约强度,确定不同时间点上的企业违约风险溢价,改变了现有研究的信用风险久期忽略违约风险溢价时变性的不足.对比表明:当市场利率发生变动时,本研究的信用久期免疫模型可以准确免疫利率风险,保证银行净值不受损失.而Macaulay久期免疫模型并不能准确免疫利率风险,利率的变动仍然会导致银行净值的损失.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2018年06期）
周颖,柳煦[6]（2018）在《基于多组最优解的银行资产负债多目标优化模型构建》一文中研究指出建立基于资产已有的巨额存量组合和待配置的增量组合的全部资产组合的偿债能力、流动性风险、收益叁重目标的资产优化配置模型,兼顾"存量+增量"的全部组合资产的流动性、安全性和收益性,优化配置资产。通过层次算法解出多组、而非一组最优解,保证银行可以在多组优先顺序的最优解中根据实际情况选择切合实际的一组最优解。多组最优解对银行管理的意义在于它可以满足不同银行管理层的价值偏好,追求那个主要目标的最优都可以兼顾其他目标满足和次优。这使银行可视宏观环境、经营战略等变化,选择最适宜的一组优先级次序,制定最优资产负债管理方案,有效、灵活地对银行未来资产优化配置。对宁波银行的实证也表明,不同优先级次序对应的6组最优解都兼顾了流动性、安全性和盈利性叁重目标,且目标优先级越高,满足效果越好。(本文来源于《管理评论》期刊2018年06期）
李鸿禧[7]（2018）在《基于信用与利率联合风险控制的银行资产负债优化模型》一文中研究指出资产负债管理是在负债总量和结构确定的前提下,对银行资产进行优化配置,确定银行各类资产的比例。资产负债错配会诱发银行危机。2008年的金融危机,就是由于银行过多地配置了次级贷款。近年来,资产错配引发“钱荒”的事情也屡屡发生。信用风险和利率风险是银行面临的主要风险。但两种风险并不是各自独立的,二者相互关联、共同作用。单独考虑其中的一种风险,显然不能全面地衡量资产组合的总风险。而把两种风险割裂、简单地相加,忽略了两种风险之间的相关性,可能造成风险的低估或高估。因此,资产负债管理需要对信用风险与利率风险进行整体管理。本论文从信用与利率风险整体管理、联合控制的角度,对银行资产负债优化匹配问题进行研究。包括叁个研究内容:基于违约强度信用久期的资产负债优化模型、基于利率尖峰厚尾特征的资产负债优化模型、基于信用与利率双因子CIR的资产负债优化模型。叁个研究内容都试图通过优化配置资产来兼控信用风险与利率风险。叁个内容侧重点不同,逐层深入。本论文的主要工作及创新:1.基于违约强度信用久期的资产负债优化模型根据简约化定价理论,通过违约强度和违约损失率确定资产负债各期现金流的违约风险溢价,通过含违约风险溢价的折现利率对Macaulay经典利率久期模型的参数进行修正,构建了同时反映信用风险和利率风险的信用久期测度模型。通过同时反映信用风险和利率风险的信用久期,揭示资产和负债的信用久期缺口对银行净值的影响。通过信用久期缺口为0的免疫条件,建立了同时控制利率风险和信用风险的资产负债优化模型。改变了 Macaulay经典利率久期免疫条件仅考虑利率风险、而忽略了事实上存在的违约风险对银行净值影响的弊端。根据Cox回归的生存分析模型,通过违约强度为基准违约强度与企业自身的风险因素的乘积的思路,拟合出不同时间点对应的违约强度,确定了不同时间点上的企业违约风险溢价。通过确定不同时间点上的企业违约风险溢价,改变了现有研究的信用风险久期忽略不同时间点的违约风险溢价会随时间而变化的不足。2.基于利率尖峰厚尾特征的资产负债优化模型通过“无风险收益率”的利率共同因子和“经营能力”的信用特质因子,构建资产价值的双因子模型。根据无风险收益率的混合高斯分布函数,利用蒙特卡洛模拟生成无风险收益率的随机数,确定在不同的无风险利率水平下资产组合的违约损失。以违约损失小于一定阈值为约束条件构建资产组合优化模型,控制在宏观市场利率影响下的资产组合违约风险。改变了现有研究忽略市场利率对资产组合违约风险的影响、无法同时控制两种风险的弊端。通过“多个高斯分布函数加权”的混合高斯分布和EM算法,拟合无风险收益率的分布函数,反映市场利率的尖峰厚尾特征。利用蒙特卡洛模拟生成服从混合高斯分布的无风险利率随机数,确定在不同利率水平下的资产组合违约损失,反映市场利率的尖峰厚尾特征对资产组合违约损失的影响。改变了现有研究忽略了利率尖峰厚尾分布特征对违约风险影响的弊端。3.基于信用与利率双因子CIR的资产负债优化模型在简约化定价模型的框架下,利用CIR利率模型刻画无风险利率的动态变化过程,利用双因子CIR模型刻画违约强度的动态变化过程。通过衡量在信用风险和利率风险共同作用下的资产价值变化,构建银行投资者的S型损失厌恶效用函数。以投资者的效用最大化为目标构建资产负债优化模型,控制资产组合的信用和利率联合风险。改变了现有研究仅单独考虑信用或利率一种风险对投资效用的影响、无法对两种风险进行整体控制的弊端。将无风险利率作为影响违约风险的一个因素,通过“无风险利率因子”和“信用特质因子”的双因子CIR模型拟合违约强度,反映利率风险与信用风险的相关性。使得优化模型中既同时考虑了信用风险和利率风险、又考虑了两种风险的相关性。改变了现有研究在优化资产组合时忽略两种风险间相关性、可能造成风险低估的弊端。本研究借鉴国内外的资产负债组合优化理论和方法,从信用风险与利率风险整体控制的角度,研究商业银行资产与负债的优化匹配问题。在理论上,本研究深入探讨了信用风险与利率风险的相关性对于银行资产组合优化的影响,通过资产负债的优化配置达到兼控信用风险和利率风险的目的,丰富了现有的资产负债管理理论和方法。在实践中,本研究有助于商业银行提高资产负债管理水平,增强风险规避能力,防范银行业危机;并且有助于商业银行提高资金利用效率,增强盈利能力和竞争能力。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-05-01）
杨婉茜,成力为[8]（2017）在《商业银行控制利率风险的资产负债组合优化模型——基于M-vector方法》一文中研究指出本文以最大化资产组合的月利息收入为目标函数,以免疫收益率曲线非平行移动风险的M-vector零缺口和满足合规性要求、资产负债管理要求为约束条件,提出商业银行优化利率风险控制的资产负债组合优化模型。一方面,本文采用M-vector方法控制收益率曲线非平行移动带来的利率风险,该方法与传统久期相比具有更广泛的实用性;另一方面,本文推广了现金流离散度M-absolute方法,实例计算发现M-vector方法的利率风险免疫效果明显优于M-absolute方法。(本文来源于《金融纵横》期刊2017年06期）
张文双[9]（2017）在《基于极端利率风险控制的资产负债优化模型》一文中研究指出银行资产负债管理指是在负债总量与负债结构保持一定时,对银行的资产进行合理分配,使资产和负债在数量上相匹配、在结构上相对称,进而实现银行流动性、安全性和盈利性的目标。利率风险一直是银行资产负债管理的重点内容之一,利率变动会同时引起银行资产、负债市场价值的变化,进而可能对银行所有者权益产生影响。尤其现阶段我国利率市场化改革基本完成,利率变动不确定性进一步加大,银行面临的利率风险增加。银行所有者权益经济价值受多个不同期限市场利率变动的共同影响,利率期限结构的变动形式也不仅仅是水平、斜率、曲率形式的变动,如何构建不同期限市场利率变动与银行所有者权益经济价值变化之间的函数关系,进而对各种形式利率变动对银行所有者权益的影响进行管理变得十分重要。本研究推导出了银行所有者权益经济价值变动与不同期限市场利率变动之间的表达式,以银行所有者权益经济价值变动方差最小为目标函数,以利率发生极端变动时银行所有者权益经济价值损失小于限额建立约束条件,构建了基于极端利率风险控制的资产负债优化模型。本学位论文由五个章节构成。(1)本研究第一章是“绪论”。主要介绍选题背景和选题意义,资产负债管理的国内外研究现状。(2)本研究第二章是“所有者权益经济价值变动的计算原理”。主要介绍了市场上不同期限的利率发生变动时,银行所有者权益经济价值的变化与利率变动之间的关系。(3)本研究第叁章是“利率风险管理原理”。论述了基于所有者权益经济价值变动方差最小的一般利率风险管理原理、基于压力测试的极端利率风险管理原理。(4)本研究第四章是“基于极端利率风险控制的资产负债优化模型的构建”。以银行所有者权益经济价值变化方差最小为目标函数,以6种压力场景下银行所有者权益经济价值损失值小于限额为约束条件,构建本文的优化模型。(5)本研究第五章是“应用实例与对比分析”。通过某商业银行资产负债的基本数据对本研究建立的基于极端利率风险控制的资产负债优化模型进行实证研究,说明本研究建立优化模型的有效性。本研究主要创新与特色:(1)建立的银行所有者权益经济价值变动与不同期限市场利率变动表达式,可以刻画不同期限市场利率各自变动任意大小对银行所有者权益经济价值的影响,弥补了久期局限于估计利率平行移动对所有者权益经济价值的影响,主成分久期和Nelson-Siegel久期只能估计利率水平、斜率和曲率变动对所有者权益经济价值的影响的缺陷。(2)通过以银行所有者权益经济价值变动方差最小为目标函数,使得银行一般利率风险最小,同时建立所有者权益经济价值变化均值为零的约束条件,保证所有者权益经济价值变化分布尽可能集中在零点附近,构成利率风险的近似免疫,弥补了久期模型只能免疫有限类型利率变动的不足,同时避免了建立久期缺口为零的等式约束条件进行资产配置,增加了银行资产配置的灵活性。(3)通过建立利率发生极端变动情景时,银行所有者权益经济价值损失值小于限额的约束,控制银行极端利率风险,弥补了现有资产负债优化模型忽视极端利率风险的缺陷。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-06-06）
王立夫[10]（2017）在《基于期限利率久期的资产负债组合优化模型》一文中研究指出资产负债管理就是调节资产的配置,权衡利率发生波动时资产负债所面临的风险和收益。资产负债管理与传统的投资组合问题相比,重点在于将资产和负债联合起来管理,而不是孤立地考虑资产的风险与收益。随着中国利率市场化的推进,银行面临越来越严峻的利率风险。市场利率期限结构的变化越来越复杂,不同期限市场利率波动的幅度有很大差异,并不是传统久期计算中的利率期限结构平行移动,也不仅仅是一般NS久期假设的利率期限结构水平、斜率和曲率的变动。任何一个特定的时期,短、中、长期叁个利率的变与不变,变化大小、变动方向都各不相同,甚至差异很大。人们需要知道短、中、长期利率变动分别给银行所有者权益带来的影响,以及如何控制短、中、长期的利率风险。本文通过聚类-回归的方法选取关键利率变动,构建以资产负债组合关于短期、中期和长期利率的期限利率久期缺口等于零为约束条件,以银行月利息收入最大为目标函数的资产负债优化模型,对资产负债组合的利率风险进行控制。本学位论文由四个章节构成。(1)本文第一章是“绪论”。主要论述基于期限利率久期的资产负债组合优化模型的选题背景和选题意义;对银行资产负债管理和关键利率久期模型的研究现状进行了详细的论述;最后指明了论文的内容和框架,并总结了本研究的主要创新和特色。(2)本文第二章是“基本原理”。通过介绍本文基于聚类-回归方法选取关键利率变动,以及期限利率久期免疫的基本原理,论述本文构建的期限利率久期模型与现有研究久期模型的不同。(3)本文第叁章是“基于期限利率久期的资产负债组合优化模型的建立”。论述了本文建立的优化模型,该模型以银行月利息收入最大为目标函数,以资产负债组合关于短期、中期和长期利率变动的期限利率久期缺口等于零为约束条件,用来管理市场利率非平行移动带来的利率风险。(4)本文第四章是“应用实例及模型对比分析”。通过选取某商业银行资产负债的基本数据,计算银行资产负债关于短期、中期和长期利率变动的期限利率久期,在此基础上构建了基于期限利率久期的的资产负债组合优化模型,求解该模型得到最优的资产配置,并将其与控制部分期限利率变动的资产负债组合配置模型进行对比,检验该模型的有效性。本文主要创新与特色:一是通过把利率变动与不同利率变动的函数关系与资产的市场价值变动与利率变动、久期的函数关系的对比分析,构建了短期利率、中期利率、长期利率的久期方程,揭示了不同期限利率变动对资产价值的影响,改变了现有研究无法反映不同期限利率变化对资产价值不同影响的弊端。事实上,在任何一个特定的时期,短、中、长期叁个利率的变与不变,变化大小、变动方向都各不相同,甚至差异很大。现有研究那种不同期限市场利率变动大小和方向相同的假定不符合真实情况。二是通过聚类将不同期限的市场波动进行分成短期、中期和长期利率变动叁类,然后通过从每一类中选取一个关键利率变动,使得关键利率变动组合能够代表市场叁种期限利率波动,弥补了传统关键利率久期随意选择关键利率变动,有可能无法有效代表市场利率波动的不足,从而保证建立的期限利率久期免疫模型能够免疫市场中短期、中期和长期利率变动;叁是本研究提出了新的久期并将其定义为期限利率久期,利用新的久期建立的期限利率久期免疫模型,能够免疫市场中的短期利率波动、中期利率波动、长期利率波动给银行带来的利率风险。弥补了NS久期等同样免疫市场利率非平行移动模型,需要基于市场的利率期限结构服从NS等特定结构的假设,所伴随的模型误差的缺陷。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-06-05）
资产负债优化模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
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。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
资产负债优化模型论文参考文献
[1].王梓莘,王东升.关于寿险公司资产负债管理久期模型选择与优化的实证分析——基于我国国债收益率数据[C].2019中国保险与风险管理国际年会论文集.2019
[2].周颖,吴琼.基于动态利率风险免疫的银行资产负债优化模型[J].运筹与管理.2019
[3].周颖,杨洁.基于“四维久期”利率风险免疫的资产负债组合优化模型[J].系统管理学报.2019
[4].张志鹏,迟国泰.基于随机久期利率免疫的银行资产负债优化模型[J].运筹与管理.2018
[5].李鸿禧,迟国泰.基于违约强度信用久期的资产负债优化模型[J].系统工程理论与实践.2018
[6].周颖,柳煦.基于多组最优解的银行资产负债多目标优化模型构建[J].管理评论.2018
[7].李鸿禧.基于信用与利率联合风险控制的银行资产负债优化模型[D].大连理工大学.2018
[8].杨婉茜,成力为.商业银行控制利率风险的资产负债组合优化模型——基于M-vector方法[J].金融纵横.2017
[9].张文双.基于极端利率风险控制的资产负债优化模型[D].大连理工大学.2017
[10].王立夫.基于期限利率久期的资产负债组合优化模型[D].大连理工大学.2017