基于梯形模糊数贷款组合优化管理决策

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1、基于梯形模糊数贷款组合优化管理决策　　摘要：利用梯形模糊变量刻画了期望收益率及其方差，构建了相应的贷款组合优化模型，解决因缺乏数据而无法进行合理决策提供了有效途径。同时考虑综合风险收益下的RAROC最大化以及引入资本运用效率作为约束条件，进一步调整贷款配置结构和管理思路，更好地考察了每笔贷款的利用效率。研究表明引入梯形模糊数的贷款组合决策模型能够有效地配置贷款资源，并且容许区间和左右宽度的变化会对组合模型有效边界产生不同的影响。关键词：梯形模糊数；综合风险收益；资本运用效率；贷款组合中图分类号：F

2、830.5；F224文献标识码：A文章编号：1001-8409（2013）12-0017-069目前中国商业银行大部分经营收入仍来自存贷款利差，而监管机构通过对资本充足率的严格管制来监测其风险抵御能力，因此资本的约束使贷款资源变得稀缺。当前国内外的金融环境日益复杂，稳增长成为工作重点，经济发展过程中对资金的内在需求将持续扩大，有效配置贷款资源、高效运用银行资本、寻求信贷风险最小和收益最大化将是国内商业银行不断探索、研究的重要理论和实践课题。马科威茨在研究投资组合对于降低投资风险有效性时，使用方差来

3、度量投资组合的风险，此后投资组合理论在金融的各个领域得到广泛运用。吴恒煜等[1]使用四种copula函数对投资组合信用风险进行度量；Morgan等[2]首次将组合理论运用到贷款管理；刘艳萍等[3]通过风险价值来度量组合风险，获得使银行效用最大的贷款组合配置决策；Churlzu等[4]解决了CVaR最小化模型数据维度过大不利于运算的问题；Uryasev[5]提出的贷款组合优化策略更贴近银行实际。2012年7月央行进行非对称降息，贷款利率下限进一步放大，这是中国利率市场化不断推进的表现。部分研究从鲁棒

4、优化的角度考虑不确定性因素。Ma等[6]构建鲁棒组合优化模型来实现最差效用的最大化；Zhu等[7]考虑条件风险价值指标下组合的鲁棒优化模型管理。投资者在投资决策分析中会面临模糊不确定性，大量研究考虑了投资组合优化问题，但涉及到贷款组合优化的文献较少。Parra等[8]利用模糊数的期望区间构建出新的优化模型；严维真等[9]利用三角模糊变量来刻画贷款收益率并作求解分析；陈国华等[10]利用模糊数学构建多目标线性规划问题进行求解。9在巴塞尔新资本协议中，风险管理的目的不再是纯粹地控制风险，而是将风险与收

5、益共同考虑。单纯研究贷款收益最大化已无法实现银行整体风险收益最大化的战略目标，而以从客户获取的贷款、存款和中间业务等一揽子产品的综合风险收益最大化为目标进行贷款资源最优配置的研究目前仍然较少。在进行贷款配置时，资本的运用效率越来越受到关注，这些因素将成为未来商业银行信贷资源配置的重要决策依据。因此，根据风险调整后的综合收益率来构建相应的贷款组合管理模型，可以揭示经济资本约束和优化风险收益机制下商业银行贷款组合的管理，并且利用商业银行实际的信贷经营数据和专家经验将收益率刻画成模糊变量进行求解分析，对

6、指导商业银行实际信贷经营的优化管理和提升贷款的精细化管理水平有着重要意义。一、贷款组合的优化基础随着我国银行业稳步推进新资本监管标准，给中国商业银行信贷经营管理带来了新的内涵和要求，因此不能简单地考虑贷款收益率，还需要使用综合收益下的风险调整后资本收益率（RiskAdjustedReturnonCapital，RAROC）作为优化模型的主要指标，这不仅在理论上是对单一贷款收益率的改进，还更加符合商业银行的经营实际。9RAROC的计量有通用的公式，其主要用于综合考核银行的盈利能力和风险管理能力，如文

7、忠平等[11]提出了基于不同管理目标的实用RAROC计量模型的思路。由于中国商业银行在贷款中开始考虑贷款带来的存款和中间业务收入等，加上利率市场化和汇率改革不断推进，存贷差利润逐渐降低，用综合业务收益代替单纯的贷款收益更具有实际意义。因此，本研究根据国内商业银行的经营和监管实际，综合考虑国内监管政策、银行经营实际以及管理层目标等因素，以信贷业务综合收益替代贷款收益，以银行计提拨备替代贷款预期损失，建立模型如下：二、基于梯形模糊数的贷款组合优化模型（一）建模思路贷款行业能够帮助商业银行管理层从中观角

8、度进行贷款资源配置，可以较好地结合国家宏观政策和经济周期情况。随着信息技术的发展，银行内部有较为完备的行业贷款历史数据，以行业作为研究对象优化贷款配置，可以实现银行在一定风险约束下整体收益最大的组合管理目标。三、模型求解9大部分研究要么提前假设期望贷款收益率要么利用历史数据给出估计值，商业银行对于贷款定价将面临更强的自主权和挑战，预期收益及其方差具有模糊性特征，因此本小节通过梯形模糊数来表示贷款的综合风险收益RAROC和风险。Carlsson等[12]引入梯形模糊数可能性均值的概念