导读:本文包含了随机久期论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:银行资产负债管理,随机久期,Vasicek模型,全部资产负债组合
随机久期论文文献综述
张志鹏,迟国泰[1]（2018）在《基于随机久期利率免疫的银行资产负债优化模型》一文中研究指出银行资产负债管理是指商业银行在负债数量和结构一定的条件下、对资产进行优化配置,通过平衡资产的流动性、盈利性和安全性,以实现银行收益的最大化。本文通过Vasicek动态期限结构模型推导出随机久期,以包括存量与增量在内的全部资产随机久期等于全部负债随机久期为约束条件、控制利率风险,辅以现行法律法规等其他约束条件,建立全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型,并通过算例说明本模型构建过程。本文的创新与特色有叁:一是通过建立全部资产负债组合的利率免疫条件,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。改变了现有研究在进行资产配置时,仅对增量组合风险控制的弊端。二是通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立资产负债优化模型,确保在利率发生变化时,银行股东的所有者权益不受损失。叁是以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期的利率免疫条件控制利率风险,建立了全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型。改变了现有研究的资产负债管理模型忽略随机久期变动的影响。(本文来源于《运筹与管理》期刊2018年08期）
张志鹏[2]（2016）在《随机久期利率免疫的银行全资产负债优化模型研究》一文中研究指出资产负债管理(Asset-Liability Management,ALM)是针对银行、保险公司等同时具有资产业务(如贷款)和负债业务(如存款)的金融机构,在负债数量和结构的约束下对资产进行优化配置,追求资产的流动性、盈利性和安全性,在保证风险可控的前提下实现资产组合收益的最大化。由于银行资产等于银行负债加上所有者权益,市场利率变动会导致银行资产与负债的价值均发生变化,进而导致银行的所有者权益发生变化、影响股东利益。利率的变化不可避免。为控制银行所有者权益变动的风险,必须通过利率风险免疫建立银行资产负债优化模型。银行资产负债组合可分为存量组合和增量组合两部分。其中,存量组合是指过去已进行配置的资产或负债组合,例如已发放的贷款。增量组合是指新增的资产或负债组合,例如即将发放的贷款。事实上,对包括“存量”和“增量”在内的全部组合进行风险控制,才是银行家真正关注的。本文通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立银行全资产负债优化模型,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。本论文由四部分内容构成。第一章为绪论,即通过介绍选题背景、选题意义,分析随机久期利率免疫的银行全资产负债优化模型对应科学问题的性质,并分别对资产负债管理研究现状、随机久期研究现状进行梳理,指出本文的主要创新和特色。第二章为Vasicek利率模型的构建。构建随机久期,首先需要构造出利率期限结构模型。利率期限结构(term structure)是某时刻各种不同期限对应的利率构成的曲线,是金融中资产定价、风险管理、产品设计的核心和基准。本章通过采用上海银行间同业拆放利率(Shanghai Interbank Offered Rate,SHIBOR)的隔夜拆借利率,构建Vasicek利率期限结构模型,为下文的随机久期构建打下基础。第叁章为随机久期的构建。基于上一章构造出的Vasicek模型,对随机久期的表达式进行了推导,并选取交易量最大的10只国债样本作为研究对象,拟合预期市场利率。通过对银行一年期贷款的随机久期计算,说明各期限资产和负债对应的随机久期的计算过程。第四章为随机久期利率免疫的全资产负债优化模型,以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期控制利率风险,辅以现行法律、法规等作为约束条件,建立全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型,并通过算例和对比分析证明本模型构建的过程。本文的主要创新与特色有叁：一是通过建立全部资产负债组合的利率免疫条件,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。改变了现有研究在进行资产配置时,仅对增量组合风险控制的弊端。二是通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立资产负债优化模型,确保在利率发生变化时,银行股东的所有者权益不受损失。叁是以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期的利率免疫条件控制利率风险,建立了全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型。改变了现有研究的资产负债管理模型忽略随机久期变动的影响。(本文来源于《大连理工大学》期刊2016-04-01）
李鹏程,李晶晶,杨宝臣[3]（2014）在《随机久期利率风险免疫策略研究》一文中研究指出通过对传统久期、随机久期与多种免疫策略相结合所构成的免疫方法的实证分析,实证结果表明:传统久期免疫方法在投资期较短的前提下具有与随机久期同等的免疫效果;随机久期测度与适当的免疫策略所构成的免疫方法在复杂变化的利率期限结构条件下能够得到优于传统久期免疫方法的免疫效果。(本文来源于《经济与管理研究》期刊2014年11期）
殷樱,宋良荣,徐春晓[4]（2013）在《基于随机久期的商业银行价值优化研究》一文中研究指出通过分析商业银行价值的本质,比较企业价值的理论及评估方法和讨论商业银行的利率风险及度量方法,选择了收益法以银行的净现金流量为研究口径来分析银行净资产价值的优化问题。定义了金融工具基于连续时点的随机久期,应用随机久期方法管理银行的利率风险,通过久期缺口分析,证明了银行净资产价值与利率之间的关系,得出了银行价值的优化路径,即通过平衡现金流、风险及持续经营叁者之间的关系,达到商业银行价值的最佳平衡状态。最后,分析了研究中的局限性以及值得深入探讨的工作方向。(本文来源于《财务与金融》期刊2013年04期）
杨宝臣,李晶晶,苏云鹏[5]（2013）在《随机久期免疫:一种非参数方法》一文中研究指出参数利率期限结构模型的多样性和计算的复杂性增加了随机久期免疫方法的使用成本,影响了随机久期免疫方法的实用性、准确性和稳定性。在单因子HJM模型的假设下提出了引入非参数方法的随机久期进行利率风险的免疫,显着降低了随机久期的模型设定误差问题对免疫结果的影响,从而改善了随机久期方法的免疫效果。通过实证结果的检验,该方法比参数方法估计的随机久期具有更好的免疫效果。(本文来源于《系统工程》期刊2013年01期）
周伟,何建敏,孙艳[6]（2012）在《随机条件久期模型的贴近度新息构建方法》一文中研究指出针对随机条件久期(SCD)模型伪似然估计方法的非有效性问题,分析了新息对数正态分布的可能,证明了经修正的对数正态分布不仅满足SCD模型新息构建要求,其在期望值设定和随机取值方面优于原有新息分布,并进一步在此分布基础上提出了贴近度新息构建方法,该方法不同于期望新息构建方法,目的在于产生更少极端值使拟合久期接近实际久期,进而提高模型拟合和预报性能.同时也证明了新方法能包含原新息构建方法,具有一般性.当然,新息的对数正态分布也保证了SCD模型卡尔曼滤波解具备有效性,属于非伪似然估计.最后,通过一组模拟数据证实了新息对数正态分布的可行性,以及所提贴近度新息构建方法的优越性.(本文来源于《系统工程学报》期刊2012年01期）
杨宝臣,廖珊,苏云鹏[7]（2011）在《仿射模型下的随机久期向量》一文中研究指出本文推导了仿射模型下的随机久期向量,并说明Vasicek、CIR模型下的随机久期是随机久期向量的特例。利用上交所国债数据进行实证检验,表明基于叁因素非高斯、高斯仿射模型下随机久期向量的利率风险对冲误差分别显着小于基于CIR模型、Vasicek模型下随机久期的利率风险对冲误差,且非高斯模型下随机久期向量的利率风险对冲误差显着小于高斯模型下随机久期向量的利率风险对冲误差。(本文来源于《第六届（2011）中国管理学年会——金融分会场论文集》期刊2011-09-24）
王克明,梁戍[8]（2010）在《基于利率期限结构的随机久期与凸度模型构建及应用》一文中研究指出文章以Vasicek与CIR利率期限结构模型为基础,重新构造了利率风险管理的随机久期与凸度金融工具,从而提出了反映利率动态变化的随机久期及凸度金融工具,并据此可以进行利率风险的"免疫"技术管理。(本文来源于《统计与决策》期刊2010年24期）
孙大鹏,汪波[9]（2007）在《HJM框架下利率风险测度的随机久期和凸度研究》一文中研究指出本文通过选用任一给定到期日的零息票债券收益率作为模型状态变量,在HJM框架下引入了广义久期和凸度,推广了利率风险管理中的传统久期和凸度,从而扩展了现有文献在这方面的研究。此外,还通过两个波动结构确定的HJM模型具体说明了所推广得到的久期和凸度在测度债券价格对利率变化敏感性中的应用情况。(本文来源于《西安电子科技大学学报(社会科学版)》期刊2007年05期）
林家浩,夏杰,张亚辉,易平[10]（2003）在《非平稳随机摄动分析中的久期项效应》一文中研究指出在非平稳随机响应分析中 ,如果结构参数发生变异 ,由于久期项的存在而使通常的摄动法是否可用一直是有疑问的 ,该文研究得出如果结构的阻尼比不是极小 (在 0 .0 1以上即可 ) ,则参数发生中等以下强度的变异时(变异系数在 10 %之内 ) ,一阶或二阶摄动法都可以较好地近似精确解。并给出了使久期项起显着作用的参数变异情况(本文来源于《振动工程学报》期刊2003年01期）
随机久期论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
资产负债管理(Asset-Liability Management,ALM)是针对银行、保险公司等同时具有资产业务(如贷款)和负债业务(如存款)的金融机构,在负债数量和结构的约束下对资产进行优化配置,追求资产的流动性、盈利性和安全性,在保证风险可控的前提下实现资产组合收益的最大化。由于银行资产等于银行负债加上所有者权益,市场利率变动会导致银行资产与负债的价值均发生变化,进而导致银行的所有者权益发生变化、影响股东利益。利率的变化不可避免。为控制银行所有者权益变动的风险,必须通过利率风险免疫建立银行资产负债优化模型。银行资产负债组合可分为存量组合和增量组合两部分。其中,存量组合是指过去已进行配置的资产或负债组合,例如已发放的贷款。增量组合是指新增的资产或负债组合,例如即将发放的贷款。事实上,对包括“存量”和“增量”在内的全部组合进行风险控制,才是银行家真正关注的。本文通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立银行全资产负债优化模型,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。本论文由四部分内容构成。第一章为绪论,即通过介绍选题背景、选题意义,分析随机久期利率免疫的银行全资产负债优化模型对应科学问题的性质,并分别对资产负债管理研究现状、随机久期研究现状进行梳理,指出本文的主要创新和特色。第二章为Vasicek利率模型的构建。构建随机久期,首先需要构造出利率期限结构模型。利率期限结构(term structure)是某时刻各种不同期限对应的利率构成的曲线,是金融中资产定价、风险管理、产品设计的核心和基准。本章通过采用上海银行间同业拆放利率(Shanghai Interbank Offered Rate,SHIBOR)的隔夜拆借利率,构建Vasicek利率期限结构模型,为下文的随机久期构建打下基础。第叁章为随机久期的构建。基于上一章构造出的Vasicek模型,对随机久期的表达式进行了推导,并选取交易量最大的10只国债样本作为研究对象,拟合预期市场利率。通过对银行一年期贷款的随机久期计算,说明各期限资产和负债对应的随机久期的计算过程。第四章为随机久期利率免疫的全资产负债优化模型,以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期控制利率风险,辅以现行法律、法规等作为约束条件,建立全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型,并通过算例和对比分析证明本模型构建的过程。本文的主要创新与特色有叁：一是通过建立全部资产负债组合的利率免疫条件,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。改变了现有研究在进行资产配置时,仅对增量组合风险控制的弊端。二是通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立资产负债优化模型,确保在利率发生变化时,银行股东的所有者权益不受损失。叁是以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期的利率免疫条件控制利率风险,建立了全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型。改变了现有研究的资产负债管理模型忽略随机久期变动的影响。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
随机久期论文参考文献
[1].张志鹏,迟国泰.基于随机久期利率免疫的银行资产负债优化模型[J].运筹与管理.2018
[2].张志鹏.随机久期利率免疫的银行全资产负债优化模型研究[D].大连理工大学.2016
[3].李鹏程,李晶晶,杨宝臣.随机久期利率风险免疫策略研究[J].经济与管理研究.2014
[4].殷樱,宋良荣,徐春晓.基于随机久期的商业银行价值优化研究[J].财务与金融.2013
[5].杨宝臣,李晶晶,苏云鹏.随机久期免疫:一种非参数方法[J].系统工程.2013
[6].周伟,何建敏,孙艳.随机条件久期模型的贴近度新息构建方法[J].系统工程学报.2012
[7].杨宝臣,廖珊,苏云鹏.仿射模型下的随机久期向量[C].第六届（2011）中国管理学年会——金融分会场论文集.2011
[8].王克明,梁戍.基于利率期限结构的随机久期与凸度模型构建及应用[J].统计与决策.2010
[9].孙大鹏,汪波.HJM框架下利率风险测度的随机久期和凸度研究[J].西安电子科技大学学报(社会科学版).2007
[10].林家浩,夏杰,张亚辉,易平.非平稳随机摄动分析中的久期项效应[J].振动工程学报.2003