A Multi-Objective Risk Return Trade off Models for Banks: Fuzzy Programming Approach
Notice bibliographique
Résumé
The main focus of banking sector is on the risk management. Asset liability management (ALM) is one of the key processes to manage the risks. The objective of this paper is to develop a multi-objective asset liability optimization model for banks with the maximization of market value of equity and minimization of duration gap as the objective function. Several liquidity ratios, concept of duration and convexity are considered to manage the risk properly. Interest rate risk and liquidity risk are two major considerations in both the regulation and management of a bank. As we know that, with the fluctuation of the market interest rate, the market value of assets and liabilities of a bank changes and that affects a change in owner’s equity. In order to overcome such type of situation here we will use the concept of duration and convexity to manage the interest rate risk. In case of liquidity risk the shortage of liquidity may also put that bank in risk and simultaneously it is very crucial to manage the cash flow properly. So here we will use some major liquidity ratios to manage the liquidity risk. We will take the help of fuzzy programming technique to solve our model properly. A numerical example is given to illustrate our model by considering a hypothetical bank balance sheet. Also we will compare the result obtained by fuzzy technique with result obtained by a non fuzzy based technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».