资产负债管理是在负债总量和结构确定的前提下,对银行资产进行优化配置,确定银行各类资产的比例。资产负债错配会诱发银行危机。2008年的金融危机,就是由于银行过多地配置了次级贷款。近年来,资产错配引发“钱荒”的事情也屡屡发生。信用风险和利率风险是银行面临的主要风险。但两种风险并不是各自独立的,二者相互关联、共同作用。单独考虑其中的一种风险,显然不能全面地衡量资产组合的总风险。而把两种风险割裂、简单地相加,忽略了两种风险之间的相关性,可能造成风险的低估或高估。因此,资产负债管理需要对信用风险与利率风险进行整体管理。本论文从信用与利率风险整体管理、联合控制的角度,对银行资产负债优化匹配问题进行研究。包括三个研究内容:基于违约强度信用久期的资产负债优化模型、基于利率尖峰厚尾特征的资产负债优化模型、基于信用与利率双因子CIR的资产负债优化模型。三个研究内容都试图通过优化配置资产来兼控信用风险与利率风险。三个内容侧重点不同,逐层深入。本论文的主要工作及创新:1.基于违约强度信用久期的资产负债优化模型根据简约化定价理论,通过违约强度和违约损失率确定资产负债各期现金流的违约风险溢价,通过含违约风险溢价的折现利率对Macaulay经典利率久期模型的参数进行修正,构建了同时反映信用风险和利率风险的信用久期测度模型。通过同时反映信用风险和利率风险的信用久期,揭示资产和负债的信用久期缺口对银行净值的影响。通过信用久期缺口为0的免疫条件,建立了同时控制利率风险和信用风险的资产负债优化模型。改变了 Macaulay经典利率久期免疫条件仅考虑利率风险、而忽略了事实上存在的违约风险对银行净值影响的弊端。根据Cox回归的生存分析模型,通过违约强度为基准违约强度与企业自身的风险因素的乘积的思路,拟合出不同时间点对应的违约强度,确定了不同时间点上的企业违约风险溢价。通过确定不同时间点上的企业违约风险溢价,改变了现有研究的信用风险久期忽略不同时间点的违约风险溢价会随时间而变化的不足。2.基于利率尖峰厚尾特征的资产负债优化模型通过“无风险收益率”的利率共同因子和“经营能力”的信用特质因子,构建资产价值的双因子模型。根据无风险收益率的混合高斯分布函数,利用蒙特卡洛模拟生成无风险收益率的随机数,确定在不同的无风险利率水平下资产组合的违约损失。以违约损失小于一定阈值为约束条件构建资产组合优化模型,控制在宏观市场利率影响下的资产组合违约风险。改变了现有研究忽略市场利率对资产组合违约风险的影响、无法同时控制两种风险的弊端。通过“多个高斯分布函数加权”的混合高斯分布和EM算法,拟合无风险收益率的分布函数,反映市场利率的尖峰厚尾特征。利用蒙特卡洛模拟生成服从混合高斯分布的无风险利率随机数,确定在不同利率水平下的资产组合违约损失,反映市场利率的尖峰厚尾特征对资产组合违约损失的影响。改变了现有研究忽略了利率尖峰厚尾分布特征对违约风险影响的弊端。3.基于信用与利率双因子CIR的资产负债优化模型在简约化定价模型的框架下,利用CIR利率模型刻画无风险利率的动态变化过程,利用双因子CIR模型刻画违约强度的动态变化过程。通过衡量在信用风险和利率风险共同作用下的资产价值变化,构建银行投资者的S型损失厌恶效用函数。以投资者的效用最大化为目标构建资产负债优化模型,控制资产组合的信用和利率联合风险。改变了现有研究仅单独考虑信用或利率一种风险对投资效用的影响、无法对两种风险进行整体控制的弊端。将无风险利率作为影响违约风险的一个因素,通过“无风险利率因子”和“信用特质因子”的双因子CIR模型拟合违约强度,反映利率风险与信用风险的相关性。使得优化模型中既同时考虑了信用风险和利率风险、又考虑了两种风险的相关性。改变了现有研究在优化资产组合时忽略两种风险间相关性、可能造成风险低估的弊端。本研究借鉴国内外的资产负债组合优化理论和方法,从信用风险与利率风险整体控制的角度,研究商业银行资产与负债的优化匹配问题。在理论上,本研究深入探讨了信用风险与利率风险的相关性对于银行资产组合优化的影响,通过资产负债的优化配置达到兼控信用风险和利率风险的目的,丰富了现有的资产负债管理理论和方法。在实践中,本研究有助于商业银行提高资产负债管理水平,增强风险规避能力,防范银行业危机;并且有助于商业银行提高资金利用效率,增强盈利能力和竞争能力。