检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]重庆大学经济与工商管理学院,重庆400030
出 处:《中国管理科学》2011年第3期19-25,共7页Chinese Journal of Management Science
基 金:中央高校基本科研业务费资助项目(CDJXS11021117)
摘 要:商业银行流动性管理一向受银行管理者重视。管理银行流动性的方法大多采用运筹学规划,前提假定是这些参数为确定性的,或运用历史数据回归来确定随机参数的分布规律。但现实中,这些参数常为不确定的,且不存在概率分布的统计基础,致使决策结果有悖科学化。本文提出一种解决此问题的改进方法:首先建立不确定参数的模糊集,然后再将其转换成确定性分布嵌入动态规划的模型中,构建了多阶段动态线性规划补偿模型。通过改变模型中的部分参数,模型就能灵活地给出不同风险偏好的管理者的流动性管理策略选择。Commercial bank liquidity management has been seriously concerned by bank managers.Operational research planning is the main methods of management of bank liquidity.Some parameters in model are assumed deterministic or random variables whose distributions are decided by historical data regression.But in reality,these parameters are often uncertain,and there are no statistical basis for their probability distribution,leading to results contrary to the scientific decision-making.This paper presents an improved method to solve this problem that firstly the fuzzy sets of uncertain parameters should be established,then converted into the definite distributions which be embedded in the dynamic programming model,which builds the multi-stage dynamic linear programming with simple recourse.Through the change of partial parameters in model the model gives different fluidity management strategy choices for different risk attitude treasures.
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