商业银行资产负债时间匹配的优化模型研究_杨中原

商业银行资产负债匹配管理的原则一、引言商业银行资产负债匹配管理是商业银行经营管理的重要组成部分，其核心目标是保持资产和负债的风险和收益之间的平衡。

资产负债匹配管理从古至今一直是商业银行面临的重要问题，尤其在当今金融市场波动频繁的背景下，更加凸显了其重要性。

本文将从深度和广度两个方面来探讨商业银行资产负债匹配管理的原则，以便读者能全面、深刻地理解这一重要主题。

二、商业银行资产负债匹配管理的深度探讨1. 财务资产与负债的匹配原则商业银行的资产主要包括贷款、投资和其他资产，而其负债则包括存款、债券和其他负债。

资产负债匹配管理的核心在于对这些资产和负债的现金流、利率变动、信用风险等进行匹配，以保持其资产和负债的期限和利率结构相互契合，实现风险的有效控制和收益的最大化。

2. 利率风险管理原则商业银行面临着来自利率波动的利率风险，因此在资产负债匹配管理中，需要采取针对性的原则来管理利率风险。

这些原则包括对利率风险的测量与评估、利率敏感性分析以及建立有效的避险工具等。

3. 流动性风险管理原则流动性风险是商业银行在面临资金缺口时可能出现的资金流动和偿付能力方面的风险。

在资产负债匹配管理中，流动性风险的管理原则十分重要，包括对流动性风险的识别和评估、建立流动性缓冲储备以及优化负债结构等。

4. 信用风险管理原则商业银行在资产负债匹配管理中还需要关注信用风险，即资产方面的信贷风险和负债方面的担保与反担保问题。

在管理信用风险时，需要建立科学的信用评级体系、加强信贷审查和监控、拓展多元化的融资渠道等。

5. 资本管理原则资本是商业银行的核心竞争力之一，因此在资产负债匹配管理中，需要考虑资本管理的原则。

这包括合理配置资本结构、提高资本的使用效率、建立有效的风险管理机制等。

三、商业银行资产负债匹配管理的广度探讨1. 商业银行资产负债匹配管理的挑战商业银行资产负债匹配管理涉及多个层面的因素，如经济周期、政策影响、竞争格局等，因此具有一定的复杂性和挑战性。

商业银行资产负债时间结构与含义——以A股上市大型商业
银行为例
杨智威
【期刊名称】《北方经贸》
【年(卷),期】2022()2
【摘要】金融危机以来,世界主要经济体和各国际组织积极探索新的系统性风险管理工具,并建立起宏观审慎调控框架,商业银行资产负债时间结构管理是宏观审慎调控框架中的一个重要方面。

本文对A股上市大型商业银行资产负债时间结构进行研究,发现商业银行在宽松货币政策环境下存在期限错配加剧、股份制银行短期负债能力不足的问题。

最后提出了加强对商业银行的顺周期监管、增强商业银行自我资产负债时间结构管理的政策建议。

【总页数】3页(P110-112)
【作者】杨智威
【作者单位】青海民族大学
【正文语种】中文
【中图分类】F832
【相关文献】
1.利率市场化大背景下商业银行资产负债结构及盈利能力研究——以广西银行业法人金融机构为例
2.上市商业银行股权结构与经营绩效关系研究——基于A股上市商业银行2003-2009年度会计报告的分析
3.商业银行资产负债结构演变与货币政
策调控——以A股上市商业银行为例4.商业银行资产负债结构演变与货币政策调控--以A股上市商业银行为例5.我国商业银行现金股利分配对股价的影响——基于A股大型上市银行数据分析
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商业银行资产负债管理模型研究近年来，随着金融市场日趋复杂、经济形势不断变化，商业银行的资产负债管理愈发重要。

资产负债管理模型作为一种集预测、监控、调整、控制于一体的重要工具，已成为商业银行资产负债管理的核心。

在这篇文章中，我们将对商业银行资产负债管理模型研究进行探讨。

一、资产负债管理模型的定义及作用首先，我们需要对资产负债管理模型进行明确的定义。

资产负债管理模型简称ALM模型，是一种以现金流量为基础，以长期盈利为目标，同时兼顾流动性和风险的资产负债管理方法。

其主要作用是帮助银行预测未来利润和现金流量，为银行决策提供准确、可靠的数据依据，同时在资产负债的结构调整、风险控制、产品创新等方面提供决策支持。

资产负债管理模型可分为静态模型和动态模型。

静态模型主要关注当前时间点各项资产负债的现金流量和市场价值，并通过资产负债表进行分析和监测，以实现资产负债匹配和风险控制。

而动态模型则不断根据市场变化和银行经营情况，调整各项参数，以提高模型的准确性和实用性。

二、资产负债管理模型的运用资产负债管理模型可以应用于各个领域，尤其是在商业银行资产负债管理中起着至关重要的作用。

其主要运用如下：1.风险控制：在银行运营中，风险控制是重中之重。

资产负债管理模型可以通过对各项变量的敏感度分析，预测未来可能出现的风险，为银行制定有效措施提供基础数据。

2.资产负债匹配：资产负债匹配是指银行通过对资产负债结构进行调整，以实现偿付能力匹配、收益率匹配、利率风险匹配等目的。

资产负债管理模型可以实现资产负债的匹配，并通过监测控制资产负债的风险。

3.利益最大化：资产负债管理模型可以通过对银行各项业务的分析，预测收入、成本等变量，并制定合理的方案，以实现银行利润的最大化。

三、资产负债管理模型的优化资产负债管理模型的优化，是提高商业银行资产负债管理效率和水平的重要途径。

1.数据质量控制：模型的准确性和实用性，很大程度取决于所用数据的质量。

因此，商业银行在收集、整理、存储数据时，应注重数据的完整性、准确性和及时性。

基于单位风险收益最大化的贷款组合优化模型杨中原【摘要】以银行资产的单位风险收益最大为目标,以法律法规和贷款集中度为约束条件,建立了基于单位风险收益最大化的贷款组合优化模型.通过贷款集中度约束调节不同行业贷款总量的分配比例,在确保资产单位风险收益最大的同时,解决银行为了追求收益最大化将大量资产分配给收益较高的行业,而导致银行贷款集中度风险过大的问题.【期刊名称】《科技与管理》【年(卷),期】2010(012)002【总页数】4页(P104-107)【关键词】资产负债管理;集中度;组合风险;贷款组合【作者】杨中原【作者单位】大连银行,博士后工作站,辽宁,大连,116001;中国社会科学院,金融研究所博士后流动站,北京,100732【正文语种】中文【中图分类】F830.33;O224全球银行危机案例研究表明，银行危机的实质在于商业银行资产配置失误[1]。

随着银行信贷激增，贷款出现行业集中和客户集中的趋势，导致银行贷款集中度风险过高，使得银行面临较大的风险。

在贷款发放时，有效控制贷款集中度对减小银行的风险具有重要的实践意义。

现有的资产负债研究已经取得了大量的成果，依据风险和收益管理的侧重点不同，现有的资产负债管理的思路上大体可分为3类。

一是,基于风险最小化的资产分配模型研究。

Gary等利用贷款组合的收益大于或等于目标收益作为约束条件，通过最小化组合风险建立了贷款组合分配模型[2]。

迟国泰等解决了在一组新的贷款发放时，新、旧两组贷款的组合风险的控制问题[3]。

王春峰等[4]、庄新田等[5]给出了银行资产负债管理模型。

这类模型的特点没有反映出追求银行股东财富最大化盈利性。

二是，基于收益最大化的资产组合分配模型。

Li等[6]在追求组合收益最大化，建立了多阶段的均值—方差组合优化模型。

Tokat等[7]在反映风险价值与风险厌恶的情况下求期望收益的最大化，给出了特定情况下的资产分配结果。

这类方法的特点是追求组合收益最大化。

116 | 中国商人CBMAGB usiness起底案例参考：商业银行资产负债管理的破局之道文/王晶晶 新疆天山农村商业银行股份有限公司商业银行在金融体系中占据着举足轻重的位置，其资产负债管理的效率对经济社会的发展具有直接而深远的影响。

因此，如何实现商业银行资产负债的优化管理，一直是众多金融机构管理者共同关注的重要课题。

基于上述现实背景，商业银行资产负债管理优化机制被视为重要的研究对象，旨在为商业银行资产负债管理的长远发展提供有力支持。

商业银行资产负债管理优化机制的案例分析案例一：以中国建设银行为例。

为了优化资产负债管理，中国建设银行采取了多项措施。

首先是在一定范围内提高人民币贷款比例，以确保银行资产的流动性。

同时，建设银行还通过控制资产负债来调整存贷款比例，从而确保自身的稳健经营。

此外，建设银行还通过改革资产负债管理机制，有效预防潜在的资产负债结构风险，为银行的健康持续发展做好准备。

这些措施旨在提升银行的资产负债管理效率和风险控制能力，为银行的可持续发展奠定坚实基础。

案例二：以招商银行为例。

招商银行为了优化资产负债管理，采取了一系列有效措施。

在各项工作的开展中，该行依靠严格的风险控制模式，对资产负债结构进行高效的管理和控制。

此外，为确保央行内部资金的流动性，招商银行根据市场变化灵活运用外汇和债券。

另外，招商银行还通过保持资金的流动性来提高内部财务资金的安全性，从而为银行的长期可持续发展奠定基础。

从招商银行的这些措施可以看出，其内部资产负债管理的优化为保障银行的稳定发展提供了强有力的支持。

这些措施为银行带来了更大的灵活性和流动性，帮助银行更好地应对市场风险，同时也为客户提供更加优质的金融服务。

商业银行资产负债管理优化机制的具体应用在提高效率中的应用。

在提高运营效率方面，商业银行资产负债管理优化机制扮演着至关重要的角色。

首先，为了合理管理贷款资金，商业银行需要仔细权衡风险与收CBMAG 中国商人 | 117的问题。

研究商业银行资产负债管理模型的应用引言：资产负债管理（Asset and Liability Management, ALM）是商业银行中非常重要的一项管理工作。

通过合理的资产负债配置和风险管理，商业银行能够更好地平衡资产和负债之间的关系，降低风险，提升盈利能力。

本文将探讨商业银行资产负债管理模型的应用，分析其在风险控制和决策支持方面的作用。

一、资产负债管理模型的定义与概述资产负债管理模型是指商业银行通过对各类资产和负债进行测算和优化配置的量化模型。

主要目标是实现风险的有效控制和盈利能力的提升。

该模型考虑了市场风险、信用风险、流动性风险等多种因素，综合权衡各类风险与收益，为商业银行的决策提供科学依据。

二、商业银行资产负债管理模型的主要应用1. 风险管理商业银行作为金融机构，要面对各种风险，如市场风险、信用风险等。

资产负债管理模型通过对资产负债的测算和风险评估，能够为银行提供科学的风险控制方法。

通过对各类资产的定量评估，商业银行可以了解不同资产类别的风险分布情况，并根据风险偏好和市场环境进行优化配置，降低风险敞口。

2. 流动性管理商业银行资产负债管理模型也可以用于流动性管理，确保银行在各项负债到期与各项资产到期之间的资金充足。

通过对流动性风险的测算和分析，商业银行可以合理规划借贷结构，确保良好的运营状况。

同时，资产负债管理模型也能够提供流动性压力测试，评估在不同市场环境下银行的流动性风险，并及时做出调整。

3. 收益最大化资产负债管理模型在商业银行的决策支持方面起到了重要的作用。

通过对各类资产、负债和市场状况进行测算和分析，商业银行可以根据市场需求和风险收益特征，优化资产负债配置，以实现收益的最大化。

资产负债管理模型能够提供多种情景下的收益预测，为银行的决策提供参考。

三、商业银行资产负债管理模型的局限性尽管商业银行资产负债管理模型在风险控制和决策支持方面具有重要作用，但也存在一些局限性。

1. 假设的局限性资产负债管理模型在构建过程中依赖于一些假设，如市场假设、参数假设等。

商业银行资本管理在资产负债管理中的优化与控制引言商业银行是金融体系的重要组成部分，其资本管理在资产负债管理中扮演着关键角色。

资产负债管理是商业银行的核心业务之一，通过优化和控制资本管理，可以实现合理的资本利用和风险控制，为银行经营提供保障。

本文将探讨商业银行资本管理在资产负债管理中的优化与控制策略。

资产负债管理与资本管理的关系资产负债管理（ALM）是商业银行的核心管理活动之一。

它旨在优化银行资产和负债之间的匹配，以最大程度地提高银行的盈利能力并控制风险。

而资本管理作为资产负债管理中的重要部分，旨在确保银行具备足够的资本以应对可能发生的风险事件。

资本管理在资产负债管理中发挥着关键作用。

合理的资本配置可以为银行经营提供充足的资金支持，并保护利益相关者的权益。

同时，资本管理还可以帮助银行控制风险，避免因为风险事件而导致的资本损失。

商业银行资本管理的优化策略1. 定期资本评估与规划商业银行应定期进行资本评估与规划，确保资本充足以支持业务的发展和风险的控制。

资本评估应基于准确的风险测量和预测模型，全面评估银行可能面临的风险及其对资本需求的影响。

资本规划需要考虑银行业务的特点和发展需求，合理确定未来一段时间内的资本目标和策略。

在资本规划过程中，银行还需考虑风险承受能力、盈利能力和风险资本指标等因素，确保资本管理与银行的战略目标相一致。

2. 资本结构的优化和调整商业银行应根据资本管理的需要，优化和调整资本结构，以提高资本的效益和可持续性。

资本结构的优化可以通过增资、发行优先股或转债等方式来实现。

银行还应考虑资本结构与风险承受能力的匹配，避免负债结构过度依赖短期融资，降低资本回报率和流动性风险。

3. 资本回报率的优化商业银行应通过提高资本回报率，提高资本利用效率。

资本回报率可以通过提高资产收益率和降低成本收入比率来实现。

提高资产收益率可以通过优化资产配置、发展创新业务和提高服务质量来实现。

降低成本收入比率可以通过优化负债结构、降低负债成本和提高营运效率来实现。

商业银行的资产负债管理与优化随着现代金融业的不断发展与进步，商业银行作为金融机构的重要组成部分，在经营过程中面临着各种挑战和风险。

而资产负债管理（Asset and Liability Management，简称ALM）则成为商业银行高效运营和风险控制的关键手段。

本文将从资产负债管理与优化的角度探讨商业银行面临的问题及解决方案。

一、资产负债管理的重要性资产负债管理是商业银行维持资金平衡、降低风险、实现利润最大化的核心活动。

银行的资产负债表包含了各种资产和负债项目，这其中的差额衡量了银行的净资产。

ALM帮助银行管理资金流入和流出、控制流动性风险、降低信用风险以及优化利润。

其次，ALM有助于银行实现优化的资本配置。

通过合理的资产负债组合，银行能够在风险与回报之间寻求平衡，并为客户提供更好的金融产品和服务。

资本的合理配置可以提高银行的市场竞争力，增强风险承受能力。

最后，资产负债管理有助于银行应对市场崩溃和金融危机。

通过合理的风险管理和流动性管理，银行能够更好地应对挑战，保障其稳定运营。

二、资产负债管理的问题与挑战然而，商业银行在资产负债管理过程中也面临一系列的问题与挑战。

首先，银行需面临资产的多样性和复杂性。

银行的资产包括各种贷款、投资和债券等，不同类型的资产具有不同的期限、回报和风险。

如何合理组合这些资产，平衡风险和回报，是资产负债管理的一个重要问题。

其次，市场环境的不确定性也增加了资产负债管理的难度。

市场利率、汇率和流动性等因素的波动，会对银行的资产和负债造成直接影响。

因此，银行需要制定相应的风险管理策略，进行灵活的资产负债调整。

再次，合规性和监管要求增加了资产负债管理的复杂性。

作为金融机构，商业银行需要遵守各项法规和监管要求，如资本充足率、准备金率、流动性指标等。

这些要求对银行的资产负债组合和运营策略都提出了严格要求。

三、资产负债管理的优化措施为了实现资产负债管理的优化，商业银行可以采取以下措施：1. 预测与规划：通过市场研究和数据分析，预测未来的市场环境和经济趋势，为资产负债管理提供科学依据。

商业银行资产负债管理的优化策略商业银行作为金融体系中的一个重要组成部分，其经营状况直接关系到整个金融系统的稳定与发展。

而资产负债管理是商业银行的重要职责之一，其所涵盖的范围极为广泛，既包括银行资产和负债的管理，还包括资金运作和风险管理等诸多方面。

在当前市场竞争激烈、风险与挑战倍增的经营环境下，商业银行如何优化资产负债管理策略，成为了摆在银行管理者面前的一项重要课题。

一、加强风险管理作为商业银行的核心业务之一，风险管理对于银行的经营状况有着至关重要的影响。

银行需要在资产负债管理中对各类风险进行全面、科学的管理，它包括市场风险、信用风险、流动性风险等等。

在风险管理方面，商业银行应加强业务风险管理和风险应对能力，并建立相应的风险管理制度和体系，进而实现风险控制与风险防范。

二、定制化产品设计随着金融市场的不断发展，客户要求银行提供更加个性化的金融产品和服务。

因此，商业银行需要通过分析客户的需求，定制化地设计一些新的金融产品来满足市场需求。

这对于银行自身的资产负债管理来说，无疑是一个有效的策略。

一方面，定制化产品可以满足客户需求，提高客户黏性；另一方面，定制化产品的推出也可以提高银行利润，增加经营效益。

三、科学的利润管理银行的资产负债管理不仅要考虑风险和收益的平衡，同时还需要破解利润管理难题。

因此，商业银行需要制定科学的利润管理制度，并将其贯穿于整个银行的运营管理流程之中，以实现真正的利润最大化。

此外，银行还可以通过定期的资产负债管理科学评估自身的收益率和资产利润率表现，为经营决策提供科学数据支持。

四、合理利用外汇市场外汇交易是商业银行避免货币汇率风险、扩大经营范围、增加收益来源的重要手段之一。

进行有利的外汇交易对于优化资产负债管理来说，意义重大。

商业银行可以通过参与外汇市场，降低汇率风险，增强身体经营策略和手段，提高市场竞争力等多方面来达到优化的目的。

五、加强信息化建设信息化建设是现代银行业发展的重要趋势之一。

基于VaR和集中度约束的贷款组合优化模型杨中原;许文【摘要】资产负债管理是把资产与负债组合视为有机整体,协调流动性、安全性和赢利性,本文通过资产的集中度约束把银行资产合理分配在不同行业中,有效降低银行资产集中度风险,通过能反映银行风险承受能力的VaR约束控制了贷款组合风险,应用实例的结果表明,本模型能够谋求"三性"的最佳配置,有效降低银行经营过程中的集中度风险和流动性风险,并实现银行经营效益的最大化,这对银行的贷款管理具有重要的现实意义.【期刊名称】《经济数学》【年(卷),期】2011(028)002【总页数】4页(P85-88)【关键词】贷款组合;集中度风险;流动性风险;资产负债【作者】杨中原;许文【作者单位】大连银行,辽宁,大连,116001;中国社会科学院,金融研究所,北京,100732;大连银行,辽宁,大连,116001【正文语种】中文【中图分类】F224.3银行危机的实质在于银行资产配置失误而导致的流动性不足[1].资产负债管理是一种总体风险控制与资源配给方法,是把资产与负债组合视为有机整体,协调流动性、安全性和赢利性,以资产负债管理控制银行的综合风险已成为有关各方关注的热点.特别是银行贷款急剧增加时,有效的资产负债管理对银行的健康发展显得尤为重要. 根据控制或管理的侧重点不同,现有的资产负债管理模型可分为三大类:第一类是基于风险最小化的资产分配模型研究.Yi等利用投资组合收益的均值方差度量风险,研究了多时段的资产负债管理[2].Calafiore以投资期内的累积风险最小为目标,建立了多时段投资组合模型[3].印凡成等[4]用S型隶属函数刻画投资者对投资收益、投资风险、流动性水平的满意度,构建了半绝对偏差投资组合模型.这种模型的特点是追求银行资产风险最小化.第二类是基于收益最大化的资产分配模型研究.Yang等给出了收益最大的多阶段动态的资产组合选择优化模型[5].Chiu和Li研究了基于安全第一准则下的盈余最大化的资产负债管理[6].迟国泰等建立了资产负债组合优化决策模型,解决了商业银行各种资产数量的优化配置问题[7].这类方法的特点是追求组合收益最大化.第三类是基于收益和风险因素的资产分配模型研究.Grebeck等利用随机规划研究了风险最小和预期收益最大的资产组合问题[8].Perez等利用妥协规划法求解了资产组合优化模型,并给出了资产组合的夏普单指数模型[9].Roman等建立了组合收益预期价值、方差以及CVaR的多目标资产组合优化模型[10].Shing和Nagasawa建立了期望收益最大和组合风险最小的多目标随机规划模型[11].这类模型的缺点是当目标定得较高时,则会导致银行面临较大的风险.本文通过资产的荷芬达尔指数控制银行资产在不同行业中的分配,使集中度风险在银行可控的范围内,通过能反映银行风险承受能力的VaR约束控制了贷款组合风险,从而实现银行资产负债的合理匹配.其中,il为两种不同贷款收益率的相关系数.2.2.1 法律法规约束商业银行依据商业银行法和中央银行的监管条例,并根据自身的内部条件和经营环境总结出的资产负债比例,可以有效减少流动性风险,这些法律法规的监管约束[12]主要有:1)备付金比例:2.2.2 VaR约束法律、法规约束只能反映监管的合规性,而不能反映银行自身的风险承受能力对带宽分配的影响,所以需要引入VaR约束将风险值控制在银行的可承受能力之内.其中,Φ(·)为标准正态分布的分布函数,σ(X)为贷款组合的收益率的标准差,μ(X)为贷款组合的期望收益率.一定的置信水平下,把预期损失VaR在控制在一定的范围内,因而构造VaR约束条件为2.2.3 资产集中度约束若贷款过度集中在某个行业,则会导致银行资产集中度风险过大,因而通过合理的调配贷款在各个行业的集中程度显得尤为重要.第k行业的贷款占贷款总额的比重:荷芬达尔指数越大,表明贷款集中度越高,贷款集中度风险也就越大,反之,贷款集中度风险越小.贷款集中度风险约束条件为其中,C为银行集中度风险的阈值上限.银行通过历史数据测算自身集中度风险的阈值上限 C,只要贷款的集中度 RH小于阈值C,就说明贷款集中度风险在银行的可控范围内.2.3 模型的建立以式(4)贷款组合风险最小为目标函数:以式(6)～(14)的法律法规、风险价值VaR式(16)、集中度 RH式(19)为约束条件. 某银行现有资金头寸设为1个单位,该银行实际执行的资产利率表见表1.在房地产业、交通及物流、制造业、基建行业、零售业、服务业6个不同行业中,采集了180个企业以往的贷款年收益率作为样本数据,见表2.根据历史数据,银行决策者结合风险事件来确定集中重度风险的承受能力.根据表1和表2中的相关数据,代入式(20)和式(21)可以得到资产风险最小化和收益最大化两个目标函数.根据约束条件式(6)～(19),构建法律法规约束、VaR约束和资产集中度约束条件.假设银行根据自身的风险承受能力,给定VaR=5%,c=95%,银行的集中度风险的阈值上限 C分别取四个离散点 25%、30%、35%、40%,通过Matlab可以求解双目标优化模型,资产组合的收益、风险、行业集中结果见表3.3.3.1 资产的行业分布分析根据表3中1～8行,以房地产业、交通及物流、制造业等6个行业为横坐标,资产分配比重为纵坐标,得到不同集中度约束下的资产分配对比图,如图1所示.表3和图1反映出资产的行业分布特点是:1)银行在收益较高行业投放贷款比重大,随着银行风险集中度阈值的增大,银行在贷款收益较高的行业投放的贷款额度随之增大.2)银行在收益较低行业投放贷款比重小,随着银行风险集中度阈值的增大,贷款收益较低的行业投放的贷款额度随之减小.3)现有模型由于没有考虑银行自身的集中度风险承受能力,将51.75%的贷款投放给收益最高的房地产行业.3.3.2 收益与集中度的关系在3.2.1的模型中,对银行的集中度风险的阈值 C连续取值,可以得到资产组合收益率与集中度阈值之间的对应关系,如图2所示.在图2中,C＊为银行所承受的最大贷款集中度,C0为现有模型确定的贷款集中度,Rmax为资产组合的收益率的最大值.从图2揭示了资产组合收益与集中度具有如下对应关系:1)当 C＊≤C0时,资产组合的收益率随着贷款集中度阈值的增大而增大.2)当 C＊>C0时,资产组合的收益率不会无限的增大,而是趋于定值 Rmax.3)资产组合的收益率受到银行所承受的最大贷款集中度C＊的约束.综上,本模型在集中度风险控制方面要优于现有模型.据银行的自身集中度风险承受能力合理分配资产,有效降低了贷款的集中度风险,同时也保证资产组合具有较高的收益.银行为了追求收益最大化,将过多的贷款投放到收益较高行业,而在收益较低行业投放贷款比重减小,这导致银行资产的集中度过高,使银行面临巨大的集中度风险.本研究通过设定贷款集中度阈值,将资产合理的分配到各个行业,有效降低了银行的集中度风险,同时引入VaR约束反映银行风险承受能力,控制了贷款组合风险.在贷款规模的快速扩张时期,本研究为银行决策者在宏观上把握资产分布提供理论支持.【相关文献】[1] 叶望春,夏清华.银行危机对商业银行资产配置的启示[J].世界经济,2001,(9):69-72.[2] LYI , Z F LI ,D LI. Multi-period portfolio selection for asset-liabilitymanagement with uncertain investment horizon[J ]. Journal of industrialand management optimization , 2008 , 4(3) :535 - 552.[3] CALAFIORE G C. Multi-period portfolio optimization with linearcontrol policies[J ]. Automatica , 2008 , 44(10) : 2463 - 2473.[4] 印凡成,周淳,黄健元.半绝对偏差投资组合模型构建及其应用[J].经济数学,2010,27(2):57-61.[5] GL YANG, S M HUANG, W CHEN. An utilities based approachfor multi-period dynamic portfolio selection[J ] Journal of systems scienceand systems engineering , 2007 ,16(3) :277 - 286.[6] M C CHIU , D LI. Asset-liability management under the safety -first principle [J ]. Journal of optimization theory and applications ,2009 , 143(3) :455 - 478.[7] 迟国泰,徐琤,李延喜.银行资产负债管理中的资产分配模型[J].大连理工大学学报,2001,41(4):501-504.[8] MJ GREBECK, S T RACHEV ,F J FABOZZI. Stochastic programmingand stable distributions in asset-liability management [J ]. Journalof Risk ,2009 ,12(2) :29 - 47.[9] GB PEREZ, T A BILBAO , L J ANTOMIL. Selecting the optimumportfolio using fuzzy compromise programming and Sharpe’s single -index model , Applied mathematics and computation , 2006 , 182 (1) :644 - 664.[10]D ROMAN , D KDARBY, GMITRA. Mean-risk models using tworisk measures : A multi-objective approach [J ]. Quantitative finance ,2007 ,7(4) :443 - 458.[11]C SHING, H NAGASAWA . Interactive decision systemin stochasticmulti-objective portfolio selection[J ]. International Journal of ProductionEconomics ,1999 :60 - 61. [12]袁乐平,黄博文.基于VaR约束的商业银行资产负债组合配给模型探讨[J].中南大学学报:社会科学版,2005,11(2):217-221.。