本文關(guān)鍵詞：基于缺口管理的利率風(fēng)險最優(yōu)化管理模型與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國利率市場化的進一步推進,利率的波動將日益頻繁,商業(yè)銀行面臨的利率風(fēng)險也將日益突出,對利率風(fēng)險的控制、度量,以及如何降低利率風(fēng)險也得到業(yè)內(nèi)的廣泛關(guān)注。我國的商業(yè)銀行由于一直實行利率管制政策而普遍缺乏在利率定價機制、利率風(fēng)險計量以及監(jiān)控系統(tǒng)等利率管理方面的經(jīng)驗。因此,在我國利率市場化逐步推進的過程中,商業(yè)銀行如何應(yīng)對利率市場環(huán)境改變而帶來的利率風(fēng)險方面的識別、度量和管理控制利率風(fēng)險就成為當(dāng)前商業(yè)銀行急需加強的重要部分。近幾年來,央行對利率的管制的放開不僅僅說明商業(yè)銀行調(diào)控利率主動性的加強,也同時增加了商業(yè)銀行因利率變動而引起的利率風(fēng)險。而要進行利率控制,利率度量又是其基礎(chǔ)�，F(xiàn)階段常見的度量方法有敏感性缺口分析法、久期分析法及在險價值法(VaR法)等,但是這些方法都是給予銀行不得不加強自身對利率風(fēng)險的管理控制。利率預(yù)測的靜態(tài)的度量方法,并非一個連續(xù)的動態(tài)控制過程,因此我們在應(yīng)用這些方法的時候會有一定的局限性。本文基于利率的群聚波動效應(yīng),應(yīng)用ARCH-GARCH(1,,1)模型求解VaR值,進而基于VaR值的基礎(chǔ)之上結(jié)合6家上市銀行2009-2014年的凈資產(chǎn)值對其每日能承受的最大損失做出合理假設(shè),并在對利率的預(yù)測之下,利用最大損失與最優(yōu)凈資產(chǎn)的關(guān)系求出最優(yōu)凈資產(chǎn),并在綜合運用以上模型的基礎(chǔ)上,試圖將最優(yōu)控制理論運用于利率風(fēng)險控制中,將控制變量設(shè)定為t時刻的資產(chǎn)變化率,而將狀態(tài)變量設(shè)定為t時刻的負債變化率,并且以此為基礎(chǔ)建立一個連續(xù)的給予利率風(fēng)險控制的資產(chǎn)負債最優(yōu)控制模型,進一步降低利率風(fēng)險。對6家銀行2009-2014年的實際情況進行了實證檢驗,所用方法和實證結(jié)果對銀行監(jiān)管部門及投資者都有較強的理論和現(xiàn)實意義。本文得到的主要結(jié)論是：通過基于缺口管理的最優(yōu)控制模型在對6家銀行的資產(chǎn)負債在2015年前三個季度進行最優(yōu)調(diào)整后,6家上市銀行從第一季度到第四季度的最優(yōu)控制量都在逐步增加的趨向于我們的最優(yōu)控制量,且第四季度在前三個季度的調(diào)整下都回到了我們的最優(yōu)的控制水平上,即第四季度的最優(yōu)資產(chǎn)控制量與理想的資產(chǎn)控制量相同,且最后本文整理了2015年的第一二季度的資產(chǎn)變化量的實際值并與我們的預(yù)測值進行了一系列的對比。雖然二者之間有一定的數(shù)值差,但本文也詳細分析了出現(xiàn)差值的一系列原因,且差值都是在一定的波動范圍之內(nèi)的。這一系列的實證分析都很好的說明了我們最優(yōu)控制模型的在實際應(yīng)用中的有效性。本文對以6家銀行為例,對商業(yè)銀行2015年每個季度的資產(chǎn)最優(yōu)控制量做出預(yù)測,且最后第四季度的最優(yōu)控制量回到理想控制量上,這充分表明建立的基于缺口的利率風(fēng)險的最優(yōu)控制模型及求出的最優(yōu)控制量是有效而且穩(wěn)定的�；诂F(xiàn)實的實際情況,對商業(yè)銀行所處的外部環(huán)境的健全與商業(yè)銀行自身對于利率風(fēng)險的管理控制的各方面給出了一系列的可行性建議。本文的主要創(chuàng)新點在于：在求解VaR值的時候,考慮到利率的群聚波動效應(yīng),進而選擇常用于解釋波動程度的GARCH模型,使得GARCH模型與動態(tài)的最優(yōu)控制模型相結(jié)合,動態(tài)的理論對于波動性比較大的利率更具有現(xiàn)實意義；本文不僅預(yù)測出2015年每個季度的最優(yōu)凈資產(chǎn)變化量,而且與實際的凈資產(chǎn)的變化量對比,更加驗證了本文模型的可行性；對隔夜拆借利率未來值進行了估計,且考慮到其與過去值的最小值的利率差不能超過VaR值,考慮全面；利率與資產(chǎn)負債的時間跨度均比較大,現(xiàn)實意義比較強本文的主要不足在于：理想凈資產(chǎn)采用的是常數(shù),而在實際中,當(dāng)宏觀經(jīng)濟變動時,顯然理想凈資產(chǎn)是變動的,該方面有待于進一步擴展；最優(yōu)資產(chǎn)變化率也是通過負債與時間點的關(guān)系利用EViews7.2的最小二乘法求得的常數(shù),現(xiàn)實中也應(yīng)是隨著經(jīng)濟變動而不斷變化的變量。
【關(guān)鍵詞】：利率風(fēng)險 最優(yōu)控制模型 缺口管理 商業(yè)銀行 VaR
【學(xué)位授予單位】：東北財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.5;F224
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 1 引言8-16
• 1.2 選題背景和研究意義8-13
• 1.2.1 國外相關(guān)文獻綜述9-11
• 1.2.2 國內(nèi)相關(guān)文獻綜述11-13
• 1.3 研究思路與結(jié)構(gòu)安排13-14
• 1.3.1 研究思路13-14
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排14
• 1.4 主要創(chuàng)新與不足14-16
• 2 商業(yè)銀行利率風(fēng)險的基本理論及度量方法16-25
• 2.1 商業(yè)銀行利率風(fēng)險的成因及分類16-18
• 2.1.1 商業(yè)銀行利率風(fēng)險的成因16-17
• 2.1.2 商業(yè)銀行利率風(fēng)險的分類17-18
• 2.2 商業(yè)銀行利率風(fēng)險的度量方法18-25
• 2.2.1 利率敏感性缺口分析法18-19
• 2.2.2 持續(xù)期缺口分析法19-21
• 2.2.3 VaR模型21-23
• 2.2.4 三種方法的優(yōu)缺點比較23-25
• 3 商業(yè)銀行利率風(fēng)險的最優(yōu)控制模型實證分析25-46
• 3.1 數(shù)據(jù)與變量選取25-29
• 3.1.1 數(shù)據(jù)選取25
• 3.1.2 變量選取25-29
• 3.2 基于GARCH模型的VaR求解29-36
• 3.2.1 隔夜拆借利率的基本處理29-31
• 3.2.2 持有期為1天的單位凈資產(chǎn)的VaR的求解31-36
• 3.3 基于缺口的利率風(fēng)險最優(yōu)控制模型36-39
• 3.4 理想值與負債變化率的確定39-42
• 3.4.1 理想的凈資產(chǎn)39-40
• 3.4.2 理想的資產(chǎn)變化率40-41
• 3.4.3 負債變化率的確定41-42
• 3.5 2015年資產(chǎn)最優(yōu)控制量的預(yù)測42-46
• 4 結(jié)論與建議46-50
• 4.1 主要結(jié)論46-47
• 4.2 政策建議47-50
• 附錄50-58
• 參考文獻58-61
• 后記61-62

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：278853