【摘要】：在現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,商業(yè)銀行的貸款資源是解決市場資金面問題的主要途徑,各家商業(yè)銀行如何對貸款資源進(jìn)行最優(yōu)配置,影響著自身的信貸經(jīng)營收益和風(fēng)險防控能力。馬科威茨在1952年針對證券市場的組合研究提供了基礎(chǔ)理論和研究思路。特別是我國金融市場正處于發(fā)展和完善階段,商業(yè)銀行的信息系統(tǒng)逐步構(gòu)建起來,由于隨機(jī)性事件以及影響市場變化各種因素的模糊性的存在,能夠用于有效估計未來貸款利率的歷史數(shù)據(jù)仍然不夠充分,而且隨著中國利率市場化的進(jìn)程,利率可能出現(xiàn)變化的幅度會更大。在巴塞爾新資本協(xié)議下,商業(yè)銀行對于風(fēng)險管控的要求愈加嚴(yán)格,貸款收益率的不確定性也呈現(xiàn)出不同的特點,這對商業(yè)銀行進(jìn)行合理的貸款資源配置也有更高的要求。本論文的選題主要基于巴塞爾新資本協(xié)議背景下,考慮環(huán)境的不確定性,結(jié)合現(xiàn)代投資組合理論、貸款組合理論、風(fēng)險調(diào)整后資產(chǎn)收益率指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)資本指標(biāo)等,通過數(shù)學(xué)規(guī)劃、最優(yōu)化理論和模糊數(shù)方法等工具,構(gòu)建出以貸款行業(yè)為基礎(chǔ)的組合優(yōu)化模型,提出管理層所需的優(yōu)化決策建議,對擬解決的關(guān)鍵問題和不同假設(shè)下的求解過程作深入思考和探析,以完善相關(guān)理論結(jié)合拓展分析方法,并根據(jù)獲得的結(jié)果指導(dǎo)商業(yè)銀行對其信貸經(jīng)營進(jìn)行優(yōu)化管理。主要成果如下：1.結(jié)合風(fēng)險收益機(jī)制條件和經(jīng)濟(jì)資本約束建立貸款組合優(yōu)化模型。用風(fēng)險調(diào)整后資本收益率指標(biāo)代替原有的貸款收益率,并用三角模糊數(shù)來表示,構(gòu)建的組合優(yōu)化模型可以實現(xiàn)整體風(fēng)險約束條件下收益最大化的戰(zhàn)略目標(biāo),以更加實際和廣義的思路進(jìn)行模型構(gòu)建和求解,并比較分析三類貸款組合模型的具體表現(xiàn),從而指導(dǎo)商業(yè)銀行對信貸經(jīng)營進(jìn)行優(yōu)化管理,提升其內(nèi)部精細(xì)化管理水平。2.三類LR類型模糊數(shù)下貸款組合優(yōu)化模型的構(gòu)建。根據(jù)某商業(yè)銀行的信貸客戶數(shù)據(jù),比較分析三類LR類型模糊數(shù)下的貸款組合優(yōu)化決策情況,得到整體綜合收益RAROC最大化的貸款最優(yōu)分配比例,揭示相關(guān)參數(shù)變化的情況下對貸款資源配置的影響以及利用何種模糊數(shù)對目前商業(yè)銀行的貸款組合更具合理性和優(yōu)勢。3.區(qū)間模糊數(shù)下貸款組合優(yōu)化模型的構(gòu)建。構(gòu)建了區(qū)間模糊數(shù)下貸款組合優(yōu)化模型,并且通過將組合的方差分解成系統(tǒng)性風(fēng)險和非系統(tǒng)性風(fēng)險對方差約束條件進(jìn)行簡化并求解轉(zhuǎn)化后的貸款組合模型,同時,利用商業(yè)銀行自身的主觀需求設(shè)置相關(guān)參數(shù),分析不同可信度下貸款資源的優(yōu)化配置情況,為商業(yè)銀行實際經(jīng)營管理貸款資源時提供一定的可借鑒成果。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O159;F832.4
【圖文】：

逡逑分成若干個子區(qū)間，并統(tǒng)計每個子區(qū)間中出現(xiàn)ＲＡＲＯＣ指標(biāo)值的分布數(shù)量。圖２－３中給逡逑出了政府平臺行業(yè)根據(jù)己有的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集分布到各子區(qū)間中的ＲＡＲＯＣ分布情況，其逡逑中子區(qū)間０．１３就是指在區(qū)間［０．１３，０．１４）中ＲＡＲＯＣ指標(biāo)值的分布情況。逡逑６Ｈ￣“邐Ｆ＝ａ邐邐：邐逡逑Ｌ邐逡逑５邋ｊ邋邐邐．：逡逑分邋１邐廠逡逑布邋Ｉ逡逑＾＾ｎｒｚ邋  邋了＾逡逑９邋Ｃ邐ＺｒｉＳ邐ＪＬｍｍ．逡逑＇Ｋ邋Ｉ邋－邋ｆｂｏＴ逡逑０．１３邋０．１４邋０．１５邋０．１６邋０．１７邋０．１８邋０．１９邋０．２邋０．２１逡逑ＲＡＲＯＣ逡逑圖２－３政府平臺行業(yè)的綜合風(fēng)險收益ＲＡＲＯＣ分布圖逡逑根據(jù)統(tǒng)計得到的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集，剔除每個行業(yè)中部分異常偏離的ＲＡＲＯＣ指標(biāo)值，逡逑本小節(jié)考慮將每一類行業(yè)中第二低的ＲＡＲＯＣ指標(biāo)值和第三高的ＲＡＲＯＣ指標(biāo)值分別逡逑作為三角模糊數(shù)的左寬度值ａ－ａ和右寬度值＋邋同時，按照綜合收益ＲＡＲＯＣ由逡逑低到高的排列順序，每１％作為一個綜合收益ＲＡＲＯＣ指標(biāo)值的分布區(qū)間，選取其中出逡逑現(xiàn)頻率最多的三個區(qū)間，這三個區(qū)間中所有ＲＡＲＯＣ指標(biāo)值的平均值就作為三角模糊逡逑數(shù)參數(shù)中的中間值ａ。例如，圖２－３中區(qū)間０．１４、０．１６、０．１７就是出現(xiàn)ＲＡＲＯＣ指標(biāo)值逡逑最多的三個區(qū)間

邐偏好系數(shù)變小邐原有效邊界邋一邋？偏好系數(shù)變大逡逑圖４－１偏好系數(shù)變化時有效邊界的變化情況逡逑圖４－１比較直觀的給出了當(dāng)偏差系數(shù)變化時，貸款組合優(yōu)化模型有效邊界的變化逡逑情況，偏好系數(shù)越大，收益率越高。意味著在相同風(fēng)險條件下，偏好系數(shù)（９越大組合逡逑模型能夠獲得的收益也越大，偏好系數(shù)０越小組合模型能夠獲得的收益也越小，后續(xù)逡逑將在數(shù)值算例中進(jìn)行分析。逡逑４．邋３．邋３數(shù)值算例與分析逡逑目前，隨著商業(yè)銀行信息化系統(tǒng)的完善和成熟，己有相關(guān)的數(shù)據(jù)儲備，因此本小逡逑節(jié)將根據(jù)某商業(yè)銀行行業(yè)貸款的實際經(jīng)營數(shù)據(jù)，進(jìn)行組合優(yōu)化研究。涉及到具體的行逡逑業(yè)則以該商業(yè)銀行信貸經(jīng)營管理中按照監(jiān)管要求進(jìn)行分類，為了分析的便利性，主要逡逑選擇近電力行業(yè)、政府平臺、交通行業(yè)、房地產(chǎn)行業(yè)以及化工行業(yè)這五類行業(yè)作為研逡逑究對象，并分析求解近５年相關(guān)數(shù)據(jù)下基于行業(yè)貸款的組合優(yōu)化模型。逡逑４．３．３．１基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集逡逑由于相關(guān)歷史數(shù)據(jù)相對比較充分，具有較好的參考價值，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建仍然逡逑按照先收集、統(tǒng)計和整理

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本文編號：2732084