权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

下方リスクを考慮した資産負債管理に関する研究-数理計画モデルによるアプローチ-

考虑下行风险的资产负债管理研究——数学规划模型方法——

基本信息

批准号：
08780429
负责人：
枇々木規雄
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Keio University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、商業銀行の資産負債管理(ALM)に焦点を当てて、モデルの構築とその適用および分析を試みた。まず初めに最適化手法の特徴、数理計画法によるモデル構築の具体的手順およびALMモデルの基本的な考え方をまとめた。これらの考え方をもとに、下方リスクの概念を考慮しつつ、不確実な状況をシナリオとして記述したALMモデルの定式化を行った。多期間にわたる大規模な問題にも対応できる線形計画モデルとして構築した。問題を解くための方法論として、下方リスク(目標利益への不達成度合)とそれとトレードオフの関係にある(期待)利益を同時に目標として取り扱うことができる目標計画法を適用した。そして、構築したALMモデルに対する数値実験を行った。リスクと利益の目標値やBIS規制の対象である自己資本利率の制約値を様々に変化させたケースを行い、モデルの有用性を検討した。本研究で示したモデルはプロトタイプであり、かつ数値実験で用いた例も小さいものである。しかし、モデル化にあたっては、問題にかかわる本質的な要因を含めており、モデルの定式化やその特徴および数値実験より得られた結果から、これらのモデルがALMにおける問題を解決するのに有用なモデルであることを示唆することができた。また、個々の銀行の具体的な条件に合わせて、モデルにそれらの条件を追加および修正を行うことにより、実務へも十分に対応できるであろう。さらに、本モデルをポートフォリオ最適化問題のためのモデル(平均・オープンL偏差モデルと呼ぶ)として、一般化し、東証一部株式銘柄のヒストリカルデータを用いた数値実験も行った。この結果は、年金・生保ALMやアセットアロケーション(資産配分問題)などに対する数理計画問題を解くための基礎的な研究結果になることが期待できる。

This study focuses on the focus of asset liability management (ALM) of commercial banks and the construction and application of asset liability management (ALM) in commercial banks.まずInitial optimization technique の特徴、Mathematical planning method によるモデルConstruction のspecific instructions およびALM モデルのBasic な考え方をまとめた.これらの考え方をもとに、下リスクの ConceptをConsiderationしつつ、Uncertain 実なSTATE をシナリオとして description したALM モデルのestablished を行った. Multi-period large-scale problem solving and linear planning and construction. Problem を solution くためのmethodology として, lower part リスク(target benefit への不achievement degree combination) とそれとトレードオフの Relationship にある(Expectation) Benefits をAt the same time にGoal として take り扱うことができるGoal planning method をApply した.そして、construct したALMモデルに対する数値実験を行った.リスクとBenefit target value やBIS regulation の対 resembles である own capital interest rate control About valueを様々に変化させたケースを行い、モデルのeffectivenessを検 Discussionした. This study shows the use of したモデルはプロトタイプであり, かつnumerical value, and いた examples of も小さいものである.しかし、モデル化にあたっては、The essential reason of the problem にかかわるを汉めており、モデルの成やその特徴および number値実験よりGet the result of られらのモデルがALMにおけるproblem solution It's useful to decide whether to use it or not. The specific conditions of the individual bank Added およびcorrection を行うことにより and 実事へも十に対応できるであろう.さらに、本モデルをポートフォリオ Optimization problem のためのモデル (average・オープンL deviation モデルとCall ぶ) として, generalization し, TSE Part 1 Co., Ltd. Ming handle のヒストリカルデータを Use いた number 値実験も行った.このRESULTは, Annuity・Life Insurance ALMやアセットアロケーション(asset allocation problem)などに対するMathematical planning problem をSolutionくためのな research results になることがLook forward to できる.