资产负债管理(AssetandLiabilityManagement,简称ALM)是银行、基金和保险公司等金融机构中常用的一个概念。国家开发银行近年来以资产负债管理为核心,建立全面风险管理体系,取得了明显的成效。截至2004年9月末,开行不良贷款率为1.54%,风险准备对不良资产覆盖率为170.22%,对不良贷款覆盖率为231.48%。
资产负债管理有广义和狭义之分。
广义的资产负债管理,是指金融机构按一定的策略进行资金配置来实现流动性、安全性和盈利性的目标组合。
狭义的资产负债管理,主要指在利率波动的环境中,通过策略性改变利率敏感资金的配置状况,来实现金融机构的目标,或者通过调整总体资产和负债的持续期,来维持金融机构正的净值。
北美精算协会将ALM定义为:ALM是管理企业的一种活动,用来协调企业对资产与负债所做出的决策;它是在给定的风险承受能力和约束下,为实现企业财务目标而制定、实施、监督和修正企业资产和负债的有关决策的过程。对任何利用投资来平衡负债的机构来说,ALM都是一种重要且适用的财务管理手段。
资产负债管理起源于20世纪60年代美国,最初是针对利率风险而发展起来的。美国在利率放松管制前,金融产品或负债的市场价值波动不大,但随着1979年美国对利率管制放松以后,金融资产负债就有了较大的波动,导致投资机构做决策时更多地注意到同时考虑资产和负债。尽管ALM最初是为了管理利率风险而产生的,随着ALM方法的发展,非利率风险如市场风险等也被纳入到ALM中来,使ALM成为金融机构管理风险的重要工具之一。目前无论是投资者还是监管机构都对ALM方法的适用性给予了足够的重视。
资产负债管理理论
资产负债管理理论是20世纪70年代后兴起的银行管理理论,它的基本思想是:根据经济环境和银行业务状况的变化,综合管理资产和负债的期限结构、利率结构、规模与风险结构,在分析成本等因素的基础上,策略地确定负债方或资产方的调整项目。
资产负债管理的组成部分
资产负债管理有几个必要的组成部分:
1、具体的评价目标或者财务目标,比如最大法定盈余、最小乘余风险、最大的股东回报等。
2、各种限制条件,如状态模拟时的状态、随机模拟时给定的分布等。这些条件以各种形式表达,如时序模型、随机差分方程等。
3、解决方法与计算结果。这些方法包括决定性分析、随机规划、随机控制等。
资产负债管理的原则
资产负债管理是以资产负债表各科目之间的“对称原则”为基础,来缓解流动性、盈利性和安全性之间的矛盾,达到三性的协调平衡。所谓对称原则,主要是指资产与负债科目之间期限和利率要对称,以期限对称和利率对称的要求来不断调整其资产结构和负债结构,以实现经营上风险最小化和收益最大化。其基本原则主要有:
1、规模对称原则。这是指资产规模与负债规模相互对称,统一S平衡,这里的对称不是一种简单的对等,而是建立在合理经济增长基础上的动态平衡。
2、结构对称原则,又称偿还期对称原则。银行资金的分配应该依据资金来源的流通速度来决定,即银行资产和负债的偿还期应该保持一定程度的对称关系,其相应的计算方法是平均流动率法,也就是说,用资产的平均到期日和负债的平均到期日相比,得出平均流动率。如果平均流动率大于1,则说明资产运用过度,相反,如果平均流动率小于1,则说明资产运用不足。
3、目标互补原则。这一原则认为三性的均衡不是绝对的,可以相互补充。比如说,在一定的经济条件和经营环境中,流动性和安全性的降低,可通过盈利性的提高来补偿。所以在实际工作中,不能固守某一目标,单纯根据某一个目标来决定资产分配。而应该将安全性,流动性和盈利性综合起来考虑以全面保证银行目标的实现,达到总效用的最大化。
4、资产分散化原则。银行资产运用要注意在种类和客户两个方面适当分散,避免风险,减少坏帐损失。
资产负债管理的典型模型
大多数早期的资产负债管理模型只能解决短期问题或能以公式明确表示的多阶段问题。但随着实际的需要,人们越来越多地提出多阶段模型。Ksy和Ziemba提出了一个5年规划的多阶段随机规划线性模型,他们的工作表明,他们的模型优于5年期的决定性模型。还有很多成功的多阶段随机ALM模型。在所有文献中提及的ALM模型中,数学规划是多数模型中主要的方法,Brennan等在他们的文章中建议以随机优化控制模型代替数学规划为基础的模型。
传统的ALM模型因为在估价时用的是账面价值而不是市场价值,因面被JP摩根的Riskmetrics所批判。而且,JP摩根建议以VaR作为ALM的替代方法。但是,一方面,目前的ALM模型可以同时考虑账面价值与市场价值。另一方面,一般说来,VaR一般只用于短期(一般不超过10天)市场风险的管理(在一篇关于年金基金管理的文章里,提出了以VaR替代ALM管理2年期的风险),与VaR不同,ALM除市场风险外,还可以管理流动风险、信用风险等,在管理相应的风险时,ALM模型考虑到法律与政策限制,来决定公司资产的分配。对ALM的另一个批评是其在长期预测中的可靠性。然而现代ALM模型以场景设置或模拟来代表未来的各种可能性,其产生结果可以是各种状况出现的概率而不再是单一的预测结果。
现在ALM有许多方法都在应用,其中最主要的常用方法包括效率前沿模拟、久期匹配(或称免疫)、现金流量匹配等。其中用到的数学方法主要集中于优化、随机控制等。
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