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基于CVaR的贷款组合优化模型研究的开题报告
基于CVaR的贷款组合优化模型研究的开题报告
一、研究背景和意义
在当前金融市场中，贷款组合优化是银行及投资机构进行投资决策、风险控制的关键环节。贷款组合是指由多个不同类别和风险程度的贷款组成的整个投资组合，为了最大化收益和最小化风险，银行及投资机构需要通过合理的贷款组合优化模型来进行资产配置。
传统的贷款组合优化模型通常采用风险价值（ValueatRisk，VaR）作为风险度量指标进行优化，然而，VaR只能评估负面风险的概率，对极端事件的风险评估能力较弱。因此，CVaR成为了一种更加全面的风险评估指标，它对集合体风险给出的评估，更加注重保护贷款组合的财务价值。
本研究旨在构建一种基于CVaR的贷款组合优化模型，以解决传统贷款组合优化模型面临的风险管理问题。
二、研究内容和方法
1.研究内容
（1）CVaR风险度量理论及应用研究
本研究将对CVaR风险度量模型进行研究，该模型是VaR的一种改进方法，可较好地应对极端事件风险的发生。同时，CVaR作为一种风险控制策略工具，也将被引入贷款组合优化模型中。
（2）基于CVaR的贷款组合优化模型构建
本研究将在CVaR风险度量模型的基础上，构建一种能够解决贷款组合风险管理问题的组合优化模型。该模型将考虑风险管理和收益最大化两个因素，以确保贷款组合的最优投资决策。
（3）实证分析及应用
本研究将结合实际数据进行模型验证和应用分析，进一步验证模型的实际应用价值。
2.研究方法
（1）文献综述法
本研究将通过对CVaR风险度量模型及贷款组合优化模型相关文献的归纳总结，建立起本研究的理论基础，并指导后续实证研究和应用。
（2）数理统计法
本研究将引入CVaR风险度量模型，并基于数理统计方法构建适合贷款组合优化的数学模型，以解决风险控制和收益最大化之间的平衡问题。
（3）实证分析法
本研究将选取合适的数据进行实证分析，以验证和检验所建立的CVaR贷款组合优化模型，以及考察模型应用的可行性和实际效果。
三、研究进度计划
1.文献综述：2021年7月~8月
2.模型构建：2021年9月~11月
3.模型验证：2021年12月
4.论文撰写：2022年1月~3月
5.论文答辩：2022年4月
四、预期研究成果和创新点
本研究预期的研究成果是一种基于CVaR的贷款组合优化模型，它将能够在保证风险控制的前提下，实现贷款组合的最大化收益。同时，本研究的创新点在于将VaR的缺陷完善，并加以改进，进一步提高其对风险的预测和控制能力。
五、结论
本研究将提出一种全新的基于CVaR的贷款组合优化模型，以解决传统贷款组合优化模型面临的风险管理问题。同时，在实际应用中，该模型将具有一定的风险控制和收益最大化能力，有助于提高贷款组合的资产配置和管理水平。