商业银行贷款组合动态优化模型研究

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1、商业银行贷款组合动态优化模型研究审慎与宏观审慎相结合的分析框架”(No．71203056)和河南师范大学研究生科研创新项目“商业银行贷款组合多期动态优化模型研究”(No．YW201321)1的研究过程中完成的。1．1．2研究意义虽然商业银行贷款组合管理的研究近年来得到了迅速发展，但是对于银行各类贷款资产的违约相关性、多期贷款组合优化以及在引入信用风险迁移的情况下贷款组合的优化问题等还没有得到解决，因此对银行贷款组合多期动态优化模型研究有利于贷款组合风险管理理论的发展和深入。本文将Copula函数引入到商业银行贷款组

2、合风险管理中，通过Copula函数描述贷款组合之间的相关结构，并从众多的Copula函数类型中寻找最优的Copula函数，较准确的刻画贷款组合之间的相关性。本研究以银行贷款组合损失率的CVaR最小化为目标函数，以商业银行现行的经营管理的政策约束，建立基于Copula函数的商业银行贷款组合优化模型、商业银行多期贷款组合动态优化均值一CVaR模型以及基于信用风险迁移的贷款组合优化模型等，层层深入剖析，并利用拟合较好的Copula函数对各类贷款企业损失率的相关结构进行刻画，通过蒙特卡洛模拟技术得到最优Copula函数下商

3、业银行最优的贷款组合配置。目前，我国商业银行的风险管理水平较先进国家的银行风险管理水平还有很大的差距，在当前经济金融大动荡的时期，银行将自身有限的资产进行有效的信贷配置，提高贷款组合的质量已经成为银行提高市场竞争力的重要“法宝”。针对我国商业银行风险管理的缺陷，建立一套针对我国商业银行风险控制的贷款组合优化方法，为我国银行在实际业务的贷款决策提供科学的参考依据和有效的技术支持。1．2相关文献综述1．2．1CopuIa理论综述Copula理论最早要追溯到1959年，由Skalr指出，一个联合分布函数可以分1河南师范大

4、学研究生科研创新项目“商业银行贷款组合多期动态优化模型研究”(ND．YW201321)的资助。2第一章绪论解为n(n≥2)个边际分布函数和一个Copula函数，这个Copula函数描述了各个变量之间的相关结构。并据此提出了著名的Skalr定理，为Copula理论的发展奠定了基础。由上可知，Copula函数可以理解为是一种将各变量间的联合分布函数与它们的边际分布连接在一起的连接函数，Copula函数能够较为真实的描述各变量之间的相关结构，有效度量变量之间的违约相关性，近年来，Copula函数已经广泛运用在金融界。Ne

5、lson(2006)在其专著中对Copula函数进行了详细的介绍，具体包括了Copula函数的具体定义、分类以及各类Copula函数的建模方法；Embreehtseta1．(1999)把Copula函数引入到金融计量中，指出了采用线性相关指标度量变量之间的相关结构之间的局限性，并建议将Copula函数引入到金融计量中来估计各变量之间的相关性；Bouye(2000)系统的介绍了Copula函数在金融领域中的应用，具体包括市场风险、信用风险、操作风险以及投资组合之间的相关性，并利用蒙特卡洛模拟技术将其应用推广到VaR模

6、型的计量上；以上文献的研究主要是假定各变量之问相关性并没有发生改变，但事实上各变量之间的相关性随着外界环境的影响以及自身经营管理会发生改变，并且这种变化并非只局限于线性变化，Patton(2001)通过对JPY(日元)／uso(美元)和GBP(英镑)／USD(美元)汇率间相关性的研究，发现欧元体系的推出使得这两种汇率之间的相关性发生了很大变化，并在此基础上，Patton通过引入时间参数，提出了时变的Copula模型，并将其与常系数的Copula模型进行的对比分析，发现时变的Copula模型更能准确的度量时间序列变化

7、的动态关系；Clememe(2003)等利用蒙特卡洛模拟技术模拟操作风险损失分布Copula模型，结果表明Copula模型要优于正态分布假设下的传统模型。到目前为止，国外有关Copula理论的研究主要还是集中在传统的Copula模型与分析上，对于时变Copula模型以及变结构Copula模型是近几年来出现的，文献并不多见。然而在国内，对Copula理论的研究也是近十年的时间，张尧庭(2002)首次从理论上探讨了我国应用Copula理论的可行性，并指出了采用Copula技术分析变量之间的相关性更为可靠；韦艳华，张世英

8、(2004)利用Copula理论对中国股市和金融市场之间的相关性做了较为深入的研究，并将Copula模型扩展为Copula---GARCH模型；史道济，姚庆祝(2004)研究了秩相关系数即Spearman’S商业银行贷款组合动态优化模型研究p、Kendall’st以及尾相关系数，并给出了这三个相关系数与Copula之间的关系，以及这几个相关系数的估计方法等；