基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在CreditMetrics方法和资产负债管理技术的基础上,以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险限额为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,建立了基于VaR的银行资产负债管理优化模型,为银行的风险管理提供了决策方法.本模型的特点之一是利用VaR技术建立约束条件,通过在一定置信水平下的最大损失限额来控制贷款组合的违约风险,使贷款配给的风险限定在银行的承受能力和贷款准备金的范围之内;二是运用资产负债管理比率建立约束条件,通过法律、法规和经营管理约束控制流动性风险,使贷款的分配决策满足银行监管要求和银行经营实际;三是直接利用各企业贷款收益率的历史数据求解各贷款之间的收益率相关系数,进而求解组合的方差,而不是利用企业资产的相关系数求解,更直接地反映了贷款收益率之间的相关性.
推荐文章
银行资产负债管理的模型及其优化
资产负债管理
信贷风险
生存函数
风险损失
整体优化
银行资产负债管理中资产分配模型
优化方法
线性规划/银行管理
资产负债管理
资产分配
基于"四维久期"利率风险免疫的资产负债组合优化模型
资产负债管理
利率风险免疫
零久期缺口
组合优化
优化模型
金融市场化改革中的商业银行资产负债管理研究
商业银行
负债管理
市场竞争力
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于VaR约束的银行资产负债管理优化模型
来源期刊 大连理工大学学报 学科 经济
关键词 组合收益 组合风险 优化方法/风险价值 资产负债管理
年,卷(期) 2002,(6) 所属期刊栏目 信息工程与管理
研究方向 页码范围 750-758
页数 9页 分类号 F830.5
字数 5631字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-8608.2002.06.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 迟国泰 大连理工大学管理学院 208 5638 40.0 67.0
2 奚扬 大连理工大学应用数学系 3 232 3.0 3.0
3 姜大治 大连理工大学应用数学系 3 237 3.0 3.0
4 林建华 大连理工大学应用数学系 10 439 10.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (15)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (124)
同被引文献  (74)
二级引证文献  (363)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2003(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2004(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2005(10)
  • 引证文献(10)
  • 二级引证文献(0)
2006(17)
  • 引证文献(13)
  • 二级引证文献(4)
2007(23)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(11)
2008(35)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(23)
2009(38)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(26)
2010(37)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(30)
2011(38)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(32)
2012(26)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(18)
2013(29)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(20)
2014(40)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(33)
2015(37)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(30)
2016(48)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(41)
2017(49)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(42)
2018(32)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(31)
2019(16)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(15)
2020(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
研究主题发展历程
节点文献
组合收益
组合风险
优化方法/风险价值
资产负债管理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大连理工大学学报
双月刊
1000-8608
21-1117/N
大16开
大连市理工大学出版社内
8-82
1950
chi
出版文献量(篇)
3166
总下载数(次)
3
总被引数(次)
39997
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导