（数量经济学专业论文）我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究.pdf

本人郑重声明： 个人在导师指导下进 独创性声明 文是我 ，文中 除了特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰 写的内容及科研成果，也不包含为获得首都经济贸易大学或其它教育机 构的学位或证书所使用过的材料。 作者签名：浓谮日期： 年三月塑日 关于论文使用授权的说明 本人完全了解首都经济贸易大学有关保留、使用学位论文的有关规 定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅、借阅或网 络索引；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采取影印、缩印或 其它复制手段保存论文。( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 名：监翩魏熟隰等幽4 日 首都经济贸易人学硕士学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 摘要 资产负债管理最初是针对利率风险的，随着资产负债管理方法的发展，市场风险 被纳入到资产负债管理中来，使资产负债管理成为金融机构管理风险的工具之一。动 态资产负债管理要决定多阶段的资产配置，用随机规划来处理动态资产负债管理问题 是很有效的。随机规划就是带不确定性的数学规划，能应用到很多领域，包括金融机 构动态资产负债管理。 本文建立了一个具有一般性的我国商业银行资产负债管理模型，也就是银行资产 负债管理多阶段随机规划模型，在随机利率和随机存款流的环境下，满足我国银行业 监管要求，银行在多个计划期内怎样配置资产使得利润最大化。 本文将自回归和蒙特卡罗模拟方法运用到随机规划模型中，生成情景元素。模型 结合历史数据，用蒙特卡罗模拟方法来预测参数，提高了随机规划模型的准确性和可 行性。 本文通过m a t l a b 程序编程对随机规划模型进行了求解，得到计划期内每类资产 的分配比例，并对模型的解做了稳定性分析和敏感性分析。稳定性方面，随着模拟次 数的增加，计划期内三类资产的分配比例都很稳定；敏感性方面，从影响利润增加的 效果上看，中长期存款利率的减少作用最大，后边依次是短期贷款利率增加，中长期 贷款利率的增加，短期存款利率的减少，存款准备金率的减少，债券收益率的增加； 从影响利润减少的效果上看，短期存款利率的增加作用最明显，后边依次是短期贷款 利率减少，中长期存款利率的增加，中长期贷款利率减少，债券收益率减少。 关键词：资产负债管理随机规划蒙特卡罗法情景元素 首都经济贸易大学硕士学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 a b s t r a c t a s s e ta n dl i a b i l i t ym a n a g e m e n t ( a b b r e v i a t e d ：a l m ) w a so r i g i n a l l ya v o i d e di n t e r e s t r a t er i s k w i t ht h ed e v e l o p m e n to fa l m ，m a n a g i n gm a r k e tr i s kb e c o m e sat a r g e to fa l m t h e na l mb e c o m e so n em e t h o do ff i n a n c i a li n s t i t u t i o n sm a n a g i n gr i s k d y n a m i ca s s e t & l i a b i l i t ym a n a g e m e n t ( a b b r e v i a t e d ：d a l m ) s h o u l da l l o c a t em u l t i s t a g ea s s e t s s t o c h a s t i c p r o g r a m m i n gi s ap o w e r f u lm o d e l i n gp a r a d i g mf o rd a l mp r o b l e m s m a t h e m a t i c a l p r o g r a m m i n gm o d e l sf o rd e a l i n gw i t hu n c e r t a i n t ya r ek n o w n 嬲s t o c h a s t i cp r o g r a m s s t o c h a s t i cp r o g r a m m i n gi sr e c o g n i z e da sa p o w e r f u lm o d e l i n g p a r a d i g mf o rs e v e r a la r e a s o fa p p l i c a t i o n ，i n c l u d ed a l mi nf i n a n c i a li n s t i t u t i o n s t h i si sag e n e r a lm o d e lo fd a l mi nc h i n e s ec o m m e r c i a ls a n k , n a m e l y , a l mo f m u l t i s t a g es t o c h a s t i cp r o g r a m m i n gm o d e lf o rb a n k i nt h ec a s eo fs t o c h a s t i ci n t e r e s tr a t e a n ds t o c h a s t i cd e p o s i tf l o w , s a t i s f y i n gt h ep r e m i s eo fc h i n e s eb a n k i n gr e g u l a t o r y r e q u i r e m e n t s ，t h eb a n k sm a x i m i z et h e i rp r o f i t st h r o u g ha l l o c a t i n ga s s e t si nm u l t i p l e p l a n n i n gh o r i z o n s i no r d e rt og e n e r a t es c e n a r i o s ，t h i sa r t i c l ea p p l i e st h em e t h o do fa u t o r e g r e s s i o na n d m o n t e c a r l os i m u l a t i o ni ns t o c h a s t i cp r o g r a m m i n gm o d e l s c o m b i n e dw i t ht h eh i s t o r i c a l d a t a ，t h em o d e lp r e d i c t st h es t o c h a s t i cp a r a m e t e ru s i n gm o n t e - c a r l os i m u l a t i o nm e t h o d , w h i c hi m p r o v e da c c u r a c ya n df e a s i b i l i t yo fs t o c h a s t i cp r o g r a m m i n gm o d e l i nt h i s p a p e r , i t s o l v e sn o n l i n e a rs t o c h a s t i cp r o g r a m m i n gm o d e lb ym a t l a b p r o g r a m m i n g ，a n dg e tt h er e s u l to fa s s e t sa l l o c a t i o np r o p o r t i o ni ne a c hp l a n n i n gp e r i o d t h r o u g hd o i n gs t a b i l i t ya n a l y s i sa n ds e n s i t i v i t ya n a l y s i s ，g e tt h er e s u l t 弱f o l l o w i n g i nt h e s t a b i l i t ys i d e ，w i t ht h ei n c r e a s eo fn u m b e ro fs i m u l a t i o n ，t h ea s s e t sa l l o c a t i o np r o p o r t i o ni s v e r ys t a b l ei nt h ep l a n n i n gp e r i o d s i nt h es e n s i t i v i t ys i d e ，t h em o s te f f e c t so ft h ei n c r e a s e d p r o f i t sf r o mt h ed e c r e a s eo fl o n g - t e r md e p o s i ti n t e r e s tr a t e , t h ei n c r e a s eo fs h o r t - t e r ml o a n i n t e r e s tr a t e ，t h ei n c r e a s eo fl o n g - t e r ml o a ni n t e r e s tr a t e ，t h ed e c r e a s eo fs h o r t - t e r md e p o s i t i n t e r e s tr a t ea n dt h ei n c r e a s eo fb o n dy i e l d si nc o r r e c to r d e r ；t h em o s te f f e c t so ft h e d e c r e a s e dp r o f i t sf r o mt h ei n c r e a s eo fs h o r t - t e r md e p o s i ti n t e r e s tr a t e , t h ed e c r e a s eo f s h o r t t e r ml o a ni n t e r e s tr a t e ，t h ei n c r e a s eo fl o n g - t e r md e p o s i ti n t e r e s tr a t e ，t h ed e c r e a s eo f s h o r t t e r ml o a ni n t e r e s tr a t ea n dt h ed e c r e a s eo f b o n dy i e l d si nc o r r e c to r d e r k e yw o r d s ：a s s e t & l i a b i l i t ym a n a g e m e n t , s t o c h a s t i cp r o g r a m m i n g ，m o n t ec a r l o m e t h o d ，s c e n a r i o s i l 首都经济贸易大学硕上学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 目录 1 i ；l 言：l 1 1 选题背景和意义1 1 2 国内外研究。1 1 - 2 1 国外研究。l 1 2 2 国内研究一2 1 3 本文的主要内容和结构3 1 4 本文创新4 2 动态资产负债管理概述5 2 1资产负债管理概述5 2 1 1 资产负债管理介绍5 2 1 2 资产负债管理方法6 2 1 3 资产负债管理方法与其他方法比较8 2 1 4 动态资产负债管理概述9 2 2 随机规划理论概述一lo 2 3 投资组合管理的随机规划模型1 4 2 3 1符号1 5 2 3 2 模型方程17 2 4k u s y - z i e m b a 银行资产负债管理随机规划模型1 9 2 4 1 模型基本结构1 9 2 4 2 变量定义和参数说明1 9 2 4 3 模型公式2 1 3 我国商业银行动态资产负债管理模型2 4 3 1 模型假设2 4 3 2 变量分类和定义2 4 3 3 模型建立2 5 3 3 1目标函数的确立2 5 3 3 2 约束条件的确立2 6 3 3 3 模型的总结2 7 3 4 情景元素生成理论2 7 3 4 1 负债情景元素生成2 8 3 4 2 经济因素与资产收益情景元素2 9 3 4 3 情景元素生成方法2 9 i i i 首都经济贸易大学硕士学位论文 我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 4 我国商业银行动态资产负债管理模型的实证研究3 2 4 1 模型简化3 2 4 2 情景元素生成3 3 4 2 1短期存款利率和中长期存款利率情景元素的生成3 4 4 2 2 短期贷款利率和中长期贷款利率情景元素的生成3 6 4 2 3 债券收益率情景元素的生成3 7 4 2 4 短期存款流和长期存款流情景元素的生成3 8 4 3 模型求解和结果分析3 9 4 3 1非线性约束规划模型的求解方法3 9 4 3 2 模型的解4 l 4 3 3 结果分析4 2 4 3 4 模型稳定性分析4 2 4 3 5 模型敏感性分析4 5 5结论5 0 致 射5 2 参考文献：。5 3 附录5 5 在学期间发表的学术论文和研究成果5 7 i v 首都经济贸易大学硕士学位论文 我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 1 1选题背景和意义 引言 资产负债管理，简称a l m ( a s s e t & l i a b i l i t ym a n a g e m e n t ) ，最初是针对利率风险 的。美国在对利率进行管制时，金融资产负债的市场价值波动小，随着1 9 7 9 年美国 对利率管制放松以后，金融资产负债的市场价值就有了较大的波动，导致金融机构投 资时要同时考虑资产和负债两个方面。随着a l m 方法的发展，市场风险等非利率风 险被纳入到a l m 中来，使a l m 成为金融机构管理风险的主要工具之一。 现在，我国的金融市场正处于一个高速发展和趋于成熟的阶段，国家也非常重视 金融市场的发展。同时我国的投资者和监管机构管理风险的水平也亟待提高，资产负 债管理作为金融机构管理风险的有效工具之一，研究a l m 正是符合了现阶段我国金 融市场发展的需要，也是落实国家方针政策。随着我国市场机制的完善，金融资产的 品种将会逐渐丰富起来，同时资产面临的风险也将同益增加，这就要求金融机构采用 更加科学的方式来进行投资决策，因此，a l m 有着广阔的应用前景。 随机规划处理资产负债管理问题是很有效的，模型同时把资产和负债作为自变 量，在政策环境和监管规则约束条件下，使投资组合最优化。银行资产负债管理时会 碰到不确定性因素，如利率，随机规划模型具体化了这些不确定性因素。随机规划就 是数学规划的一种，能应用到较多领域，其中包括金融资产负债管理领域。 1 2 国内外研究 1 2 1 国外研究 早在2 0 世纪7 0 年代初国外学者就有关于动态资产负债管理的研究，首先把随机 规划方法运用到金融领域中是b r a d l e y 和c r a n e ( 1 9 7 2 ) 和z i e m b a 和v i e k s o n ( 1 9 7 5 ) 。 随机规划作为主导的资产负债管理工具是在2 0 世纪9 0 年代。有两大因素推动随机 规划在资产负债管理中应用的发展，一是金融创新和全球化；二是计算机的发展。 e p p e n 和f a m a ( 1 9 7 1 ) 成功解决了商业银行资产负债管理中的动态和不确定性 问题，但存在计算困难，很难被广泛运用。 p o g u e 和b u s s a r d ( 1 9 7 2 ) 建立了一个十二个计划期的机会约束模型，模型假设 现金需求是随机的，模型最大的缺陷是当约束条件满足程度不同时模型不能做相应的 调整。b r a d l e y 和c r a n e ( 1 9 7 2 ) 用储存的思想方法建立一个构建金融决策模型，就是 第1 页，共5 7 页 首都经济贸易大学硕士学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 每一计划期内，资产负债都有一个初始、剩余和终止变量。 k a l l b e r g 等( 1 9 8 2 ) 针对一家公司的融资问题建立了一个简单补偿随机线性模型， 把现金需求作为离散可预测随机变量。 k u s y 和z i e m b a ( 1 9 8 6 ) 建立一个比较全面的银行资产负债管理多期随机线性规 划模型，并成功运用到温哥华城市储蓄信贷协会，做未来五年的投资计划。模型的目 标函数是最大化银行利润减去惩罚成本后之差，模型的约束条件包括体现了相关的法 律对银行经营方面的规定的法律约束，银行初始状态、资金的来源和运用的预算约束， 满足存款提现需求的流动性和杠杆率约束，以及经营政策约束和存款流约束。 m u l v e y ( 1 9 8 9 ) 和v a l d i m i r o u ( 1 9 9 2 ) 用网络结构方法来处理金融问题。但是， 由于他们的模型规模过小，这种方法和模型很难用来处理实际规模的金融问题。 c a r i n o 等( 1 9 9 4 ) 针对保险公司资产负债管理中出现的不确定性问题建立了 r u s s e l l - y a s u d ak a s a i 模型。r u s s e l l y a s u d ak a s a i 模型目标函数是满足高收益下最大化 公司长期价值。 z e n i o s ( 1 9 9 2 ) 、h i l e r 和e c k s t e i n ( 1 9 9 3 ) ，g o l u b ( 1 9 9 5 ) 等建立在收入固定条 件下的资产组合最优化模型，运用抽样方法的生成利率元素，而且运用最优化方法得 到模型的解。d e f t ( 1 9 9 5 ) 和c a r i n o 等( 1 9 9 6 ) ，阐述了能生成较多经济变量元素的 程序，并运用在养老基金和保险公司的综合资产负债管理模型中，结合抽样技术和事 件树方法构建和求解模型。 g i o r g i oc o n s i 哲i 等( 2 0 0 0 ) 建立了一个动态金融资产负债管理的一般模型 计算机辅助的资产负债管理模型，构建了一个具有普遍意义的计划期较长的模型框 架。该模型可以根据具体情况和计算机软硬件条件进行改进，可以适应金融风险控制 要求严的公司，如银行和跨国控股公司。 p i e t e r ( 2 0 0 2 ) 年用一种新颖称作迭代非聚合算法求解多期随机规划模型，从基 础分布中随机抽取生成元素的方法来近似描述不确定性。 1 2 2 国内研究 我国关于银行资产负债管理也做了一些研究。 程迎杰和秦成林( 2 0 0 0 ) 建立了一个带有简单补偿的商业银行负债管理多周期随 机规划模型，模型假设资产投资回报率和资金借入成本是确定的，随机存款流是不确 定的，在资本风险约束、流动性风险约束、和利率风险约束条件下，在一个计划期内 选择资产和负债投资组合。 刘红平( 2 0 0 1 ) 分析商业银行资产负债持续期模型，给出了四种活期储蓄持续期 计算方法，资产负债结构受利率的影响程度，并结合我国某商业银行实际情况，分别 应用资产负债比例管理方法和持续期模型进行了实证分析，并提出了应对利率波动措 第2 页，共5 7 页 首都经济贸易大学硕士学位论文 我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 施。 庄新田和黄小原( 2 0 0 1 ) 为实现银行资产流动性、安全性和盈利性的均衡，运用 银行资产负债管理理论方法，建立了银行资产负债管理模型，该模型由资产负债结构 与信贷风险控制两个子模型组成，并提出了优化方法。其第一层予模型以满足银行法 律法规和银行监管为约束，最大化资产盈利为目标，得到最优资产配置。第二层子模 型从信贷风险产生的根源，对企业破产概率进行研究，建立了基于生存函数的信贷风 险控制模型。最后进行了仿真计算。 赵文杰( 2 0 0 3 ) 用风险收益权衡( 或均衡) 分析方法研究资产负债管理，资产负债 管理包括优化资产负债组合，最优定价金融产品，最佳风险控制和利润最大化。 史长林( 2 0 0 6 ) 分别研究了免疫管理技术、风险价值技术和动态技术在资产负债 管理中的应用，并一一进行了比较，结合国内实际情况进行了实证研究。 潘莹( 2 0 0 6 ) 在假设利率是不确定的环境下建立了资产负债管理随机规划模型， 结合利率期限结构和金融资产定价理论，探讨如何更好地近似利率和资产价格的不确 定性。 金秀、黄小原和冯英洁( 2 0 0 7 ) 建立了带简单补偿的银行资产负债管理随机线性 规划模型。结合我国实际环境，考虑了未来银行资产收益以及存款流的不确定性。以 浦发银行为研究对象，与其实际情况进行比较若得到以下结论：通过模型优化，较好 地规避了不确定性风险，所得收益要高于实际收益。 张海明( 2 0 0 7 ) 用目标规划的方法建立了的商业银行全面资产负债管理模型，我 国商业银行面临越来越多的不确定性，该模型能够针对商业银行面临的最重要的信用 风险、利率风险以及流动性风险进行模拟。 田新民和李宇红( 2 0 0 7 ) 系统性综述了随机规划在保险领域的运用和发展，并结 合我国的金融改革和实践，构造了随机规划模型，纵向对比分析资产负债管理的传统 理论和最新发展。 田新民和张国龙( 2 0 0 7 ) 建立了一个兼具实用性和代表性的动态资产负债管理模 型框架，在这一框架下可以处理大规模的生成元素，满足精度和稳定性的要求，又能 够体现出风险规避的特征，同时模型还可以修改和扩充，以符合特定投资机构的要求。 而且提出用分段线性的方法来近似替代凹效用函数，求解非线性化资产负债管理模 型。 1 3 本文的主要内容和结构 本文第二章是动态资产负债管理概述，首先，介绍动态随机规划理论的几种模型， 包括预期模型、适应模型、补偿模型、多阶段模型等。然后系统阐述了随机规划在投 资组合管理中的应用，建立了一般的投资组合随机规划模型，重点研究了随机规划在 第3 页，共5 7 页 首都经济贸易大学硕士学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 银行资产负债管理中的应用，先是分析银行资产负债管理的特点，再是总结了传统银 行资产负债管理方法，最后列举了经典的k u s y - z i e m b a 银行资产负债管理随机规 划模型。第三章，通过对银行资产负债结构的详细分析，提炼出了银行资产负债管理 随机规划模型：该模型建立在一系列符合我国银行业的假设之上，包括负债来源是企 业存款和个人储蓄存款，资产是各类贷款和债券投资；银行追求利润的最大化；各种 利率和存款流是随机的。模型有了以后，需要确定模型中的参数，也就是生成元素。 下边就可以对随机规划模型进行求解。第四章是银行资产负债管理随机规模型的实证 研究，以浦发银行为例来进行实证研究，对第三章建立的模型进行分析，用自回归和 模特卡罗模拟方法生成利率情景元素，包括短期贷款利率、中长期贷款利率、债券收 益率、短期存款利率，中长期存款利率以及随机存款流。模型的求解过程是在m a t a b 中实现的，模型的解是各类资产的分配方案，并结合历史资产分配情况做了结果分析。 模型结果是，浦发银行的短期贷款仍然占主导地位，但是比例有所下降；中长期贷款 继续增加；债券投资比重有所下降。并且做了模型的稳定性和敏感性分析。稳定性方 面，当模拟次数增加时，判断计划期内各类资产分配比例是否稳定；敏感性方面，考 虑短期贷款利率、中长期贷款利率、债券收益率、短期存款利率、长期存款利率和存 款准备金率的变化对资产分配情况和利润的影响程度。 1 4 本文创新 本文建立了我国商业银行资产负债管理的多阶段随机规划模型，在随机利率和随 机存款流的情况下，满足我国银行业监管要求，银行在多个计划期内怎样配置资产使 得利润最大化。 本文将自回归和蒙特卡罗模拟方法运用到随机规划模型中，生成情景元素。模型 结合历史数据，用蒙特卡罗模拟方法来预测参数将来的状态，提高了随机规模型的准 确性和可行性。 本文通过m a t l a b 程序编程对随机规划模型进行了求解，得到计划期内每类资产 的分配比例，并对模型的解做了稳定性分析和敏感性分析。稳定性方面，随着模拟次 数的增加，计划期内三类资产的分配比例都很稳定；敏感性方面，从影响利润增加的 效果上看，中长期存款利率减少作用最大，后边依次是短期贷款利率增加，中长期贷 款利率的增加，短期存款利率的减少，存款准备金率的减少，债券收益率的增加；从 影响利润减少的效果上看，短期存款利率增加作用最明显，后边依次是短期贷款利率 减少，中长期存款利率的增加，中长期贷款利率减少，债券收益率减少。 第4 页，共5 7 页 首都经济贸易大学硕士学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 2 动态资产负债管理概述 银行资产负债管理就是银行对资金来源与运用进行有效管理，主要考虑盈利性、 流动性、资本充足性和风险控制等方面。近年来由于经济发展，金融机构间竞争日益 激烈，银行业务也变得越来越多种多样。 2 。1资产负债管理概述 2 1 1 资产负债管理介绍 商业银行管理按照时间顺序经历了资产管理、负债管理和资产负债管理三个阶 段。资产管理阶段是在在二十世纪六十年代以前，最主要的融资方式是间接融资。活 期存款是商业银行主要的资金来源，资金供给比较充裕，所以，银行不对资金来源的 水平和结构进行控制管理。这一时期，商业银行把管理重点放在满足流动性和利润最 大化上，通过配置资产来管理。 负债管理阶段是从二十世纪六十n ) k 十年代。那时，西方各国的商业银行利率受 到严格管制，经济通货膨胀。另一方面，货币市场和资本市场上利率是自由浮动的， 且处在一个较高水平的状态，商业银行资金来源造成很大冲击，这样就出现了“脱媒” 的现象，即社会资金不经过银行中介而直接进入货币和资本市场的现象。在这样的环 境下，商业银行如果不及时调整管理理念，只从资产方考虑资金配置组合，必将陷入 严重困境。这一时期商业银行就以负债管理为主。负债管理就是商业银行按照既定的 目标进行资产配置，主要通过调整负债项目，在货币市场上主动负债来实现银行三性 原则。 资产负债管理阶段开始于二十世纪八十年代。此时，商业银行广泛用负债管理， 金融创新产品不断涌现，各金融机构利用各种金融创新工具提高资金价格，利率不再 受严格限制。二十世纪八十年代后，西方发达国家先后取消或放松利率管制，金融业 出现自由化浪潮，各种浮动利率资产和负债产品纷纷涌现。商业银行在争取到金融市 场上主动融资权的同时，也面临了新的风险，即利率风险。在市场利率波动的环境下， 资产和负债的配置状态极有可能对银行利润和经营状况产生很大影响。商业银行开始 把重点放在协调负债与资产的关系上，最大化净利息差额，这种管理方法就是资产负 债管理。 第5 页，共5 7 页 首都经济贸易大学硕士学位论文 我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 2 1 2 资产负债管理方法 资产负债管理方法主要包括利率敏感性缺口管理、久期缺口管理、资金总库法、 资金分配法等。 ( 1 ) 利率敏感性缺口管理 利率敏感性缺口管理是资产负债管理的基本方法之一。银行用该管理办法来预测 利率波动趋势，相机调整利率敏感性资金的配置结构，实现利润最大化或扩大净利息 差额率。 利率敏感性缺口等于利率敏感性资产减去利率敏感性负债。利率敏感性资产或负 债指在一段时间内价值随利率变化的资产或负债。利率敏感性资产和利率敏感性负债 的定价基础是货币市场基准利率，主要有同业拆借利率和国债利率等。 如果利率敏感性负债和利率敏感性资产不相等，就会产生缺口。在计划期内，若 利率敏感性负债小于利率敏感性资产，那么银行存在正缺口；反之，若利率敏感性负 债大于利率敏感性资产，那么银行存在负缺口。 若银行存在正缺口，当利率上升时，由于资产收入的增加大于负债成本支出的增 加，银行净利息差增大，从而银行净利息收入增加；当利率下降时，由于资产收入的 减少大于负债成本支出的减少，银行的净利息差减少，从而银行净利息收入减少。若 银行存在负缺口，当利率上升时，由于负债成本支的增加出大于资产收入的增加，银 行的净利息差减少，从而银行净利息收入减少：当利率下降时，由于负债成本支出的 减少大于资产收入的减少，银行的净利息差增加，从而银行净利息收入增加； 因此，如果银行能预测市场利率波动的未来趋势，银行可以利用利率敏感性缺口 管理技术优化资金配置，获得更高的收益。如果难以预测利率走势，采取零利率敏感 性缺口配置策略较为安全，因为此时，无论利率上升或下降，银行净利息收入不会受 到影响。 ( 2 ) 久期缺口管理 利率敏感性缺口管理只控制和管理浮动利率的资产负债导致的利率风险。当市场 利率波动时，浮动利率的资产或负债价值面临发生损失的j x l 险，有使银行净值发生变 化使股东受损的风险。而银行股东关注净值的变化，这样银行必须寻找一种更有效的 管理方法，银行久期缺口管理的模型就在这种情况下诞生了。 久期，也称持续期，最初由美国经济学家麦克莱于1 9 3 6 年提出，当时这一概念 仅作为计算债券期限的一种工具，并未引起重视。2 0 世纪8 0 年代后，久期被广泛运 用于金融投资，后又将久期技术运用于资产负债管理中，使得久期技术逐渐成为分析 利率变动对银行净值产生影响的重要工具。 久期指的是一种把到期日按时间和价值进行加权的衡量方式，考虑了所有盈利性 第6 页，共5 7 页 首都经济贸易大学硕士学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 资产的现金流入和所有负债的现金流出。久期衡量的是银行未来现金流的平均期限， 实际上是用来收回投资所需资金的平均时间。在实际计算中，等于各期现金流发生的 相应时间与各期现值的乘积除以总现值。 久期缺口是总资产久期减去总负债久期和资产负债率的乘积，当久期缺口为正 时，银行净值随利率上升而下降，随利率的下降而上升；当久期缺口为负时，银行净 值价值随着市场利率变化而同方向变化；当久期缺口为零时，银行净值的市场价值不 受利率风险影响。f 2 9 】 ( 3 ) 资金总库法 资金总库法最初应用是在2 0 世纪3 0 年代的经济大危机之后。银行业经历了资金 周转困难危机，之后，更加强调资金安全性。银行开始运用资金总库法进行管理。其 主要内容是：银行将来自于各种渠道的资金汇集起来，形成一个资金总库，然后将资 金总库中的资金视为同质的单一来源，最后再把资金分配到各种不同的资产上去。 根据资金总库法，银行首先要根据行业和自身的经验，预测各资产需求，分配资 金、确定资金分配的先后顺序。首先要保证一级储备。一级储备主要包括库存现金、 同业存款、托管资金和央行存款。一级储备的目的是用来满足必备准备金需要，包括 法定准备金和日常营业中支付清算所需现金，因此一级储备处于高度优先的地位。银 行考虑一级储备的盈利性很差的特点，会最小化超额准备金。其次要保证二级储备。 二级储备的目的主要是满足可预见现金需求、未预料到的存款提取和贷款需求，保障 资金流动性。二级储备由短期公开市场债券组成，如银行承兑票据、地方政府债券、 和中短期国债等。比较一级储备，二级储备收益性更强，同时也较易变现，因此一二 级储备为银行提供了资金流动性。接着要满足客户的各类贷款需求。贷款是银行主要 的盈利性业务。从贷款的总量角度考虑，为了得到盈利性较好的客户，银行要尽量满 足的贷款需求。但贷款结构不在其管理范围之内，因为资金总库法不把贷款结构看作 是影响资金流动性的因素。最后要满足投资需求。在满足前三种资金需求的情况后， 剩余的资金就可用于各种投资，投资于各类有价证券。投资的作用有两个方面：一是 有助于银行提高盈利能力；二是随着证券的不断交替到期，回收收益资金，有助于银 行补充一二级储备，保障流动性。 资金总库法偏重于单一资产管理，管理方法有点简单，属于早期的资产负债管理 方法。其特点是资金分配仅受负债总量的限制，不受负债期限结构的限制，其主要缺 陷有三点：一是仅从资金运用的角度考虑流动性，忽略了资产来源；二是对主要营利 性资产偏重于总量管理，忽视了资产结构的影响。事实上，不同期限的贷款陆续到期 收回本息，是补充银行流动性的重要来源；三是忽视了盈利性，偏重流动性。 ( 4 ) 资金分配法 二战以后，金融机构资金来源市场竞争加剧，新融资工具不断出现，银行的负债 第7 页，共5 7 页 首都经济贸易人学硕士学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 结构呈多元化，传统的活期存款作为银行主要资金来源的模式被打破，资金来源由均 质单一转变为复杂多变，资金总库法已不适应新形势，资金分配法于2 0 世纪4 0 年代 油然而生。 资金分配法根据银行负债流动性强弱来确定资金的分配顺序和数量。区分负债流 动性强弱的标准是负债项目的资金周转率和法定准备金率。资金分配原则是：如果资 金周转速度快和法定准备金率高的负债项目，资金稳定性就低，那么就应分配给流动 性较强的资产项目，相反，资金稳定性就高，就应分配给流动性较差的资产项目。 由于活期存款的周转速度快，法定准备金率高，因而主要分配于一级储备和二 级储备，少量用于短期贷款；定期存款周转速度较慢，法定准备金率较低，主要用于 贷款及长期证券投资。 短期借款包括银行同业拆借和再贴现。短期借款是用来弥补资金流动性不足，少 量用于发放贷款，大部分用作一级储备。债券和资本票据不需要法定准备金，偿还期 较长，具有较好的稳定性，因此可用于长期贷款、购买长期证券及用于购置固定资产。 资金分配法既注重负债对资产的量制约，又强调二者的结构平衡，使资产和负债 在规模和结构上保持协调一致，降低了银行流动准备金平均额，从而增加了生利资产， 提高了盈利水平。其主要缺陷有三点：一是把贷款看作不流动的，从而高估了银行流 动性需求，实际上陆续到期的贷款会补充一部分流动性供给，可见流动性不仅来源于 负债方，也可来自于资产方；二是根据存款周转率而不是根据存款的实际变动情况来 做出资金流动性决策，这样会导致高估流动性需求，收益减少。如活期存款周转速度 较快，但由于在存取之间会有个稳定的余额可供银行长期使用，这部分资金不一定 要全部投向储备资产和短期贷款，也可以用作长期贷款和长期证券投资；三是商业银 行的资产负债业务是相互配合的，资金分配法简单的按资金来源的周转速度和流动性 来规定其用途，就割裂了资产负债业务之间的内在联系。1 3 1 1 2 1 3 资产负债管理方法与其他方法比较 ( 1 ) 均值一方差模型与下行风险 马克维兹在1 9 5 2 年提出的均值方差模型是现代投资最优化的起点。模型假设投 资者是风险厌恶的，其效用函数是二次的，风险用资产组合回报的方差来表示，且假 设收益服从正态分布，模型表达式如下： m i ne c r g x i x j f ，j = i 第8 页，共5 7 页 首都经济贸易大学硕士学位论文我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 s t ，；= 尹一 i f = l 玉= l i = l 再o 扣l ，2 ，1 其中1 是资产数，是资产i 的收益率，玉投资于资产f 的权重数，是资产f ，间 的协方差，f 是投资者的期望收益。 但模型有局限性，一是用方差来度量方差，区分不了正负偏差；而是求解过程中， 计算量大，三是忽略了投资者的负债情况。 因为大多数金融资产的收益分布并不一定满足正态分布，而是偏态的，而且投资 组合中包含衍生产品的话，投资组合的收益分布将会变得更不对称。波瓦、林登伯和 费雪苯等人在1 9 9 7 年，引入下行风险，成功替换了方差风险度量法。 ( 2 ) 离散时间多期模型 均值一方差模型是单期的，很多情况下是不适用的，如年金期限长达3 0 年，社 保契约期限长达5 0 来年。为了克服均值一方差模型的单期限制，很多学者构造出了 多期模型比较有代表性的有，莫辛、萨缪尔森和哈坎森在资产回报跨期独立的假设下， 分别研究了多期消费一投资问题。离散时间多期模型可以模拟更复杂的时问持续的情 形，为统一资产定价理论提供了一种容易获得的高度灵活的框架。但存在维数发难问 题，限制了可以求解的资产负债管理的模型类型，当模型中的状态变量超过四个时， 计算量就比较大。为解决这些问题，一些学者提出了一种解决办法。为变动中的投资 策略事先制定一个决策规则，并在给定的决策下优化模型参数。 ( 3 ) 连续时间模型 连续时间模型是由默顿提出的，是现代金融中的一重要分支。1 9 7 1 年，默顿假 设在连续交易同之问的时间充分小，趋近于零：资产价格走势满足几何布朗运动；投 资者是证券价格的接受者而不是价格的决定者；证券市场是由无风险资产和有点风险 资产组成，而每种资产的收益率及风险价值是常数资产价格是唯一信息；资产可以任 意细分；无交易成本；投资者追求在生命周期内最大化期望效用。 2 1 4 动态资产负债管理概述 动态资产负债管理是多阶段的资产配置。静态资产负债管理不考虑后面的决策对 当前决策的影响，只是在一个时点上做投资决策。此外，静态模型忽略了盈余对资产 组合的影响。随着时间的推移，调整资产组合可能更能满足资产与负债现状。因此， 第9 页，共5 7 页 首都经济贸易大学硕士学位论文 我国商业银行动态资产负债管理模型和实证研究 单期模型得到的投资策略偏保守，若能及时调整资产组合，动态方法更优。 动态资产负债管理模型的优势就是能够反映随机特性和多个时期决策。动态资产 负债管理模型在做当期投资决策时，考虑了后续时期资产组合可能的变动情况对资产 组合最终价值的影响。随机规划方法提供了处理这类问题的一般化框架。 建动态模型前，首先需要明确资产负债状况，资产的收益性和安全性。投资组合 要确保后期支出，但不同机构的管理目标是不同的。养老基金并不要求资产最大化， 而是在满足支付要求的前提下，基金的运行成本最小化。大多数机构的目标是收益最 大化。无论怎样，动态资产负债管理的本质要求是用最少的成本产生最大的收益。同 时，不同机构约束条件是不一样的，例如监管部门对不同机构的各类资产的比例上下 限是不一样的。 本文的动态资产负债管理模型是多阶段的随机规划模型。通过产生生成元素将模 型转化为确定性规划。确定性模型是可以被精确地求解，动态资产负债管理模型的精 度完全取决于生成元素。随机因素会有一定的规律，比如股票价格服从几何布朗运动。 建立动态资产负债管理模型的一般步骤： a 确定模型的目标函数和约束条件； b 确定模型中的随机因素，估计模型参数，产生生成元素； c 代入参数，求解模型； d 分析模型结果。 2 2 随机规划理论概述 在十九世纪五十年代中期，d a n t z i g ( 1 9 5 5 ) 和b e a l e ( 1 9 5 5 ) 第一次阐明随机规 划模型是数学规划模型。k a l l 和w a l l a c e ( 1 9 9 4 ) 和b i r g e 和l o u v e a u x ( 1 9 9 7 ) 版， 分别对随机规划理论做了系统性的论述。现在简单的介绍一下随机规划，构建一个规 范的投资组合管理模型作为实例。 首先介绍预期模型和适应模型，这两个模型是随机规划的基础模型。然后再结合 这两个基础模型，介绍更一般的补偿模型。补偿模型非常适合应用于金融领域。 ( 1 ) 预期模型 在不确定性环境下，做决策x ，不确定性因素用随机变量w 表示。决策不是去决 定未来的观察值，而是预测将来可能的随机变量的观察值。 预期模型中的概率约束叫机会约束，例如，给定置信水平口，0