基于VaR收益率约束的贷款组合优化决策模型

本文以贷款的收益率为金融资产的收益 ,以贷款收益率的波动为标准反映贷款风险 ,在VaR约束下 ,以拉格朗日乘子法为工具求二次规划 ,建立了在既定组合收益范围内 ,组合风险最小的贷款组合优化决策模型。该模型的特点一是以收益率最大损失的形式、而不是收益额的形式来反应VaR ,使组合决策分析更为方便。二是考虑了风险之间的相关性 ,用组合VaR的收益率最大损失来控制贷款收益率的风险限额 ;使贷款的分配直接反映了商业银行的风险承受能力。三是在合理的目标收益范围内 ,给定任意一个决策者期望的收益率 ,总能找到对应的风险最小的贷款组合 ,由此模型求出的有效边界 ,为组合贷款的优化决策提供了科学的方法。

基于有效边界的贷款组合优化决策模型

以贷款的收益率为金融资产的收益 ,以贷款收益率的波动为标准反映贷款风险 ,以拉格朗日乘子法为工具求解二次规划 ,建立了在既定组合收益范围内 ,组合风险最小的贷款组合优化决策模型 .该模型的特点一是可直接对贷款的银行收益与风险进行组合优化 ,在现有研究的基础上提高了决策分析精度 ;二是通过有效边界上的最优组合有效地控制了贷款的组合风险 ,解决了组合贷款的优化决策问题 .

粒子群算法在贷款组合优化决策中的应用

针对贷款组合优化决策模型的求解问题,论文提出了用于求解该问题的二进制粒子群算法,并阐明了算法的具体实现过程。为了加快粒子群算法的收敛速度,论文在传统粒子群算法中引入了记忆机制。通过对论文中两个仿真实例的计算和结果比较,表明了该算法不论在寻优能力方面,还是在求解速度和稳定性方面都取得了很好的效果。

二重结构编码遗传算法及其在贷款组合优化决策中的应用

对于综合考虑贷款收益和风险的贷款组合配给决策模型 ,算法上是一类背包问题 ,但它有其特殊性 .采用二重结构编码的遗传算法 ,结合贪心算法和局部搜索算法 ,可以提高这类问题求解的效率 ,并在运算时间和解的精度上取得较好的平衡 .

基于综合风险收益的贷款组合优化决策

商业银行货款组合决策的过程,是遵循“效益性、安全性、流动性”的原则,在综合考虑贷款收益和风险的前提下,从众多的贷款对象中选择一组合适的贷款对象的过程。建立综合考虑贷款收益和风险的贷款决策模型,有利于银行通过量化计算进行科学决策,以提高信贷质量,达到商业银行的经营目标。

基于信用风险修正的多阶段银行贷款组合优化决策模型

针对银行的信用风险和贷款的周期性等问题,建立一个基于信用风险修正的多阶段银行贷款组合优化决策模型,该模型在多阶段模型中考虑了信用风险修正问题,根据模型的特点给出了把Monte Carlo模拟的动态算法和差分进化的多阶段算法相结合的求解方法,前者求解银行各类贷款的期望收益率,后者求解每一阶段银行对各类贷款的最优投资比重。数值试验表明所建立的模型是合理的且符合商业银行的实际操作要求,给出的方法是有效的和可行的。

贷款组合优化决策问题研究

针对贷款组合优化决策模型的求解问题,提出了用于求解该问题的知识进化算法,阐明了算法的具体实现过程,采用VB语言编写了相应的仿真实验程序。通过多次的仿真实验结果比较,表明了算法在计算时间、稳定性和寻优能力上的有效性。

带有存量的贷款组合优化决策模型及智能算法研究

带有存量的贷款组合优化决策模型是在模型中考虑存量贷款和增量贷款的关系,控制了银行全部贷款的组合风险。鉴于提出的模型是一个非线性的0-1分式整数规划问题,给出了一种混合改进贪婪变换的遗传算法,数值结果表明该算是有效的,可以求解中大规模问题,同时也说明所提出的模型是合理的。

基于综合风险收益的贷款组合优化决策模型

商业银行贷款组合决策的过程,是一个遵循“效益性、安全性、流动性”原则的,在综合考虑贷款收益和风险的前提下,从众多的贷款对象中选择一组合适的贷款对象的过程。建立综合考虑贷款收益和风险的贷款决策模型,有利于银行通过量化计算进行科学决策,以提高信贷质量,达到经营目标。

运用Crystal ball进行企业贷款组合优化

企业为了长远发展,往往需要向金融机构贷款,由于长期贷款和短期贷款之间存在利息差,因此企业可以通过对长期贷款和短期贷款之间进行组合优化,以达到既能合理利用贷款,又可以减少企业利息支出的目的。本文结合实例,通过在电子表格软件上建立模型,然后运用Crystal ball进行企业贷款组合优化。

商业银行贷款组合优化模型的研究

根据马克维茨投资组合理论,建立一种贷款投资组合管理模型,并将期权理论及Copula函数运用于参数估计,主要优点在于其更多地依赖市场信息、可操作性强,并且全面考虑单个企业的违约概率,违约损失以及企业间的违约相关性,对我国商业银行的贷款管理水平的提高具有一定的借鉴意义。

基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型

贷款业务是商业银行最主要的资产业务,其利息收入是商业银行最重要的利润来源,而贷款利息收入水平取决于商业银行贷款配置的合理性.本文针对贷款收益率具有的偏态、过度峰态及厚尾特性,建立了基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型.本文的创新与特色一是在稳定分布情况下考虑收益和尺度参数的基础上,通过追求贷款组合的偏斜指数最大使分布向大于收益率均值方向偏斜来提高贷款组合的超额收益,弥补了现有研究忽略偏度的弊端.二是同时考虑了包括存量与增量在内的全部贷款组合的风险,改变了流行的现有研究对于巨额存量贷款风险缺少控制可能引发重大损失的弊端.三是将现有研究在主观给定贷款组合收益下单纯地控制贷款组合风险完善为同时控制贷款组合风险和收益的均值-尺度参数-偏斜指数多目标全部贷款组合优化模型,满足了银行对风险和收益的不同偏好,达到了既控制风险、又追求效益的风险与收益兼顾的目的.

基于加权风险收益的中小科技企业贷款组合优化决策模型

建立了基于加权风险收益的中小科技企业贷款组合优化决策模型．该模型依据贷款组合单位风险权重收益最大的基本思想、结合科技企业特点、国家对科技企业扶持的政策等，采用CreditRisk＋模型测量风险，有效地控制了对科技企业贷款的风险，为科技企业贷款决策提供了选择方法．

基于元胞蚂蚁算法的贷款组合优化模型

针对商业银行各类贷款资产的违约相关性存在动态变化的问题,本文拟用元胞机制改造蚂蚁算法,用蚂蚁算法构建组合优化模型,再利用元胞自动机的元胞演变机制来模拟贷款违约相关动态变化,从而控制信息素的更新,优化解空间。实证检验表明,该算法在运算速度和单位风险收益率方面都比现行算法优越,且随着规模的增加,其优越性逐步加大。

基于信用迁移的贷款组合多目标优化问题研究

针对现有研究大都仅对单个目标进行优化的现状,提出一种优化决策模型,即将企业信用风险迁移引入到贷款收益率的计算中,以限制资产数目、决策变量上下界等为约束条件,建立组合投资的收益最大、同时方差风险最小的优化决策模型。该模型是一个混合0-1变量的多目标规划问题,提出求解该模型的一种自适应改变惯性权重的离散粒子群算法,数值结果表明该算法是有效的,模型是合理的。

基于风险偏好的商业银行企业贷款组合优化探析

近年来由于经济增速放缓、实体经济转型升级压力增大因素的影响,信用违约风险事件时有发生,信用风险逐步引起人们的关注.作为占融资主导力量的商业银行对企业的信贷研究显得比较重要,如何寻求有效的贷款组合方式成为改善风险管理的重要内容.基于此,本文以贷款组合优化作为研究对象,通过对风险偏好的分析,了解商业银行最优贷款组合定价机理,经过贷款组合收益与风险度量研究阐述基于风险偏好的商业银行企业贷款组合优化方法.

银行贷款余额收益最大优化模型探讨

文章建立了一种考虑有贷款余额损失的单位风险收益最大贷款组合优化模型。在该模型中考虑了预贷款头寸的余额不会增值而带来的损失,并考虑了贷款企业的信用分级等情况,与实际操作更加吻合。

信用风险网络传染情况下供应链企业组合优化研究

利用GARCH模型修正后的KMV模型,本文度量了供应链网络关联企业的违约距离,用多元Copula函数模型描述了它们之间的相关结构与时变相关性,构造了联合违约距离度量企业组合的信用风险,将联合违约距离作为衡量组合优化指标创建的目标函数。在负债比例浮动限额内,通过蒙特卡洛模拟方法获取最优的贷款组合比例。