極端風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于銀行資產(chǎn)配置至關(guān)重要,尤其是次貸危機(jī)之后尾部風(fēng)險(xiǎn)以慘重的代價(jià)引起了金融機(jī)構(gòu)的重視,傳統(tǒng)條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR不能有效度量尾部極端風(fēng)險(xiǎn),因此本文基于冪風(fēng)險(xiǎn)譜和蒙特卡洛模擬構(gòu)建了貸款組合優(yōu)化配置模型,同時(shí)控制尾部極端風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。本文一是通過損失-X_i越大、其風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重φ_i也就越大的思路,構(gòu)建冪風(fēng)險(xiǎn)譜PSR（Power Spectral Risk）最小的目標(biāo)函數(shù)對(duì)極端風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制,即彌補(bǔ)了CVaR同等看待尾部風(fēng)險(xiǎn)、忽略風(fēng)險(xiǎn)較大的損失應(yīng)予以更大權(quán)重的不足,也同時(shí)彌補(bǔ)了VaR僅提供某一置信水平下資產(chǎn)損失的最大值、無(wú)法反映一旦超過這一數(shù)值的可能損失的弊端。二是通過蒙特卡洛模擬信用等級(jí)遷移引起貸款收益的變化情景,并以信用等級(jí)遷移后貸款組合損失越大、則風(fēng)險(xiǎn)厭惡權(quán)重越大的思路構(gòu)建冪風(fēng)險(xiǎn)譜PSR最小為目標(biāo)函數(shù),以貸款組合的收益大于目標(biāo)收益為約束,構(gòu)建貸款優(yōu)化配置模型,改變了現(xiàn)有研究貸款配置時(shí)沒有同時(shí)控制信用風(fēng)險(xiǎn)和尾部風(fēng)險(xiǎn)的不足。對(duì)比分析結(jié)果表明:本文模型能夠?qū)崿F(xiàn)更高的收益風(fēng)險(xiǎn)比,即在單位冪風(fēng)險(xiǎn)譜PSR下能夠?qū)崿F(xiàn)較高的收益。 

【文章來源】：中國(guó)管理科學(xué). 2019,27(09)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：14 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 科學(xué)問題的提出及難點(diǎn)
    2.1 商業(yè)銀行貸款配置的特點(diǎn)
    2.2 問題的難點(diǎn)
    2.3 突破問題的思路
3 貸款組合優(yōu)化模型的建立
    3.1 冪風(fēng)險(xiǎn)譜測(cè)度
        3.1.1 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR
        3.1.2 條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR
        3.1.3 譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度
    3.2 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CVaR是本文譜風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)特例
        3.2.1 VaR與CVaR是連續(xù)型譜風(fēng)險(xiǎn)式（4）的特例
        3.2.2 VaR與CVaR是離散型譜風(fēng)險(xiǎn)式（5）的特例
    3.3 貸款收益的Monte Carlo模擬
        3.3.1 貸款收益率
        3.3.2 信用等級(jí)遷移
        3.3.3 貸款收益率的Monte Carlo模擬
    3.4 基于冪風(fēng)險(xiǎn)譜的貸款組合配置模型的構(gòu)建
        3.4.1 目標(biāo)函數(shù)中的主要參數(shù)
        3.4.2 目標(biāo)函數(shù)的確定
        3.4.3 約束條件的確定
4 應(yīng)用實(shí)例
    4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)
    4.2 Monte Carlo模擬貸款收益率
    4.3 基于冪風(fēng)險(xiǎn)譜的貸款組合優(yōu)化配置模型
        4.3.1 目標(biāo)函數(shù)的確定
        4.3.2 約束條件的確定
        4.3.3 模型的求解
5 模型的對(duì)比分析
    5.1 對(duì)比模型1
    5.2 對(duì)比模型2
    5.3 對(duì)比結(jié)果與分析
6 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于EVT的譜風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度及其在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用[J]. 刁訓(xùn)娣,童斌,吳沖鋒.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2015(03)
[2]低碳港口物流質(zhì)押貸款組合優(yōu)化決策模型[J]. 匡海波,張一凡,張連如.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2014(06)
[3]基于下偏度最小化貸款組合優(yōu)化模型[J]. 劉艷萍,曲蕾蕾.  中國(guó)管理科學(xué). 2014(02)
[4]混合型風(fēng)險(xiǎn)譜函數(shù)的譜風(fēng)險(xiǎn)度量[J]. 韓萱,楊永愉,王天宇.  北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(05)
[5]基于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值約束的貸款組合效用最大化優(yōu)化模型[J]. 劉艷萍,王婷婷,遲國(guó)泰.  系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2009(02)
[6]基于CVaR和Monte Carlo仿真的貸款組合決策模型[J]. 王秀國(guó),邱菀華.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2007(04)
[7]基于蒙特卡洛模擬的貸款組合優(yōu)化決策方法[J]. 馬志衛(wèi),劉應(yīng)宗.  管理科學(xué). 2006(03)
[8]基于Monte Carlo模擬和混合整數(shù)規(guī)劃的CVaR（VaR）投資組合優(yōu)化[J]. 司繼文,張明佳,龔樸.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2005(03)



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