本文關(guān)鍵詞：基于遺傳模擬退火算法的ATM備付金管理動態(tài)規(guī)劃模型及實證研究　出處：《東北大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近幾十年來,銀行系統(tǒng)內(nèi)部頻繁出現(xiàn)的流動性問題,包括流動性危機和流動性過剩問題,一直困擾著有關(guān)當(dāng)局和學(xué)術(shù)界。隨著金融市場環(huán)境和國家政策的改變,人們已逐步加深對商業(yè)銀行流動性管理的理解,但是由于最近幾年金融市場各項要素的波動性加劇,商業(yè)銀行的流動性變動加快,流動性危機能夠輕易和流動性過剩相互轉(zhuǎn)換,給商業(yè)銀行的流動性管理造成重重困難,進一步規(guī)范和強化商業(yè)銀行流動性管理勢在必行。 隨著依托于自動取款機(ATM)等電子設(shè)備的商業(yè)銀行自助服務(wù)的蓬勃發(fā)展,銀行對此類電子設(shè)備的投入逐漸加大,相應(yīng)設(shè)備中的備付金管理也成為流動性管理中不可或缺的重要部分。但是,國內(nèi)少有學(xué)者對該領(lǐng)域的研究給予應(yīng)有的重視。本文基于隨機規(guī)劃優(yōu)化技術(shù),結(jié)合國內(nèi)銀行業(yè)的真實狀況,考慮不確定的未來經(jīng)濟因素,在合理的約束條件下,建立了一個具有一般性的ATM備付金管理的動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化模型。 對于模型的求解,本文基于歷史數(shù)據(jù),通過向量自回歸(VAR)、自回歸滑動平均混合模型(ARMA)和線性方程等方法進行情景生成,使用遺傳模擬退火算法來求解模型,并得出最優(yōu)解。實證結(jié)果表明,優(yōu)化模型的結(jié)果優(yōu)于銀行的真實表現(xiàn),因此,本文所建立的模型具有一定的參考意義和實踐價值。
[Abstract]:In recent years, frequent internal liquidity problems in the banking system, including the liquidity crisis and excess liquidity problems, has been plagued by the relevant authorities and the academic circles. As the financial market environment and the changing of national policy has been gradually deepen to the understanding of the liquidity management of commercial banks, but due to the volatility in recent years the elements of the financial market intensifies, the liquidity of commercial banks to speed up the changes, the liquidity crisis easily and excess liquidity conversion, liquidity management of commercial banks caused difficulties, further standardize and strengthen the liquidity management of commercial banks is imperative.
With relying on the automatic teller machine (ATM) rapid development of electronic devices such as commercial banking services, the bank put on such electronic equipment gradually increased, the corresponding equipment in the reserve management has become an important part of the liquidity management. However, few scholars in this field should be given pay attention to. This paper optimization technique based on stochastic optimization, combined with domestic banks in the real situation, considering the uncertainty of future economic factors, in reasonable constrains, established a dynamic programming optimization model of a general ATM reserve management.
For the solution of the model, based on the historical data, through vector auto regression (VAR), the autoregressive moving average model (ARMA) and linear equation method of scenario generation, using genetic simulated annealing algorithm to solve the model, and optimal solution. The empirical results show that the optimization model of real performance, better than the bank therefore, the model has certain reference significance and practical value.

【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F832.5;TP18

【參考文獻】

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本文編號：1382003