不确定环境下商业银行资产负债动态结构优化

摘要

近年来，随着金融脱媒的深化、利率市场化的推进以及互联网金融对金融业的冲击，商业银行面对的环境越来越复杂，使得商业银行的管理面临很多不确定性因素，如:存贷款利率、存款现金流，存贷款期限等。这些不确定因素可能会导致期限错配、风险控制水平下降、支付危机等情况的发生。因此，在不确定环境下如何实现资产负债动态结构优化，成为当前金融业需要深入探索的课题。 本文考虑多种不确定性因素，研究不确定环境下的商业银行资产负债管理问题，具体内容如下: 第一，研究了基于随机存款流的商业银行资产负债动态结构优化问题。建立了一个以收益最大化为目标函数，以商业银行的各项监管法规约束、支付能力约束为约束条件的多期动态模型，采用遗传算法进行求解，通过实例计算表明了存款流的不确定性会降低银行的获利能力。 第二，研究了考虑期限匹配的商业银行资产负债动态结构优化问题。建立了一个以收益最大化为目标函数，以银行监管法规约束、支付能力约束和期限匹配约束为约束条件的多期动态模型，采用遗传算法进行求解，通过实例计算表明了考虑期限匹配可以有效改善资产结构，降低流动性风险。 第三，研究了考虑不良贷款率的商业银行资产负债动态结构优化问题。建立了一个以收益最大化为目标函数，以银行监管法规约束、支付能力约束、期限匹配约束及贷款损失约束为约束条件的多期动态模型，采用遗传算法进行求解，通过实例计算表明了不良贷款率的不确定性越大，商业银行获得的总利润越少。 论文研究表明:根据实际的市场环境，对各种不确定因素进行合理的预测，并采取合理的资产分配策略可以有效地降低商业银行的经营风险，增加获利能力，保持商业银行资产负债管理的灵活性与高效性。

目录

声明

摘要

1．1研究背景

1．2研究意义和目的

1．3国内外研究现状、

1．4论文主要工作与结构

第2章资产负债管理理论及方法

2．1资产负债管理理论及发展阶段

2．2资产负债管理方法

2．3随机规划模型在资产负债管理中的应用

2．4遗传算法的原理及应用

2．5本章小结

第3章基于随机存款流的商业银行资产负债多期动态模型及优化

3．1引言

3．2问题描述

3．3模型的建立

3．4算法设计

3．4．1编码设计

3．4．2初始种群的产生

3．4．3适值函数的设计

3．4．4遗传算子的设计

3．5算例计算

3．5．1存款流确定情况下资产负债管理问题

3．5．2存款流不确定情况下资产负债管理问题

3．6本章小结

第4章考虑期限匹配的商业银行资产负债多期动态模型及优化

4．1引言

4．2问题描述

4．3模型的建立

4．4算法设计

4．5算例计算

4．5．1存款流确定情况下资产负债管理问题

4．5．2存款流不确定情况下资产负债管理问题

4．6本章小结

第5章考虑不良贷款率的商业银行资产负债多期动态模型及优化

5．1引言

5．2问题描述

5．3模型的建立

5．4算法设计

5．5算例计算

5．6本章小结

6．1工作总结

6．2展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间主要工作、发表论文及获奖情况