● 摘要
资产组合管理水平对银行的市场竞争能力和盈利能力有着相当大的影响。因此，目前在我国研究资产组合优化模型可以为商业银行的风险控制以及资产结构优化配置提供决策支持，具有重要的现实意义。 本论文阐述了基于Mean-Gini框架的信贷资产选择模型的基本原理，并运用所建模型进行了实例模拟分析。通过应用实例，验证了该模型对我国商业银行资产组合管理的适用性和可操作性。 本文的创新与特色主要有三：一是用峰度和偏度对正态假定下企业信用等级转移对应的阈值进行了修正。这种做法改变了现有研究把本来是非正态分布的企业收益率按照正态分布规律确定其企业信用等级阈值的不合理现象，提高了资产组合信用风险的计量精度。 二是将均值-基尼分析法引入到资产组合信用风险度量中。文章使用分枝定界算法计算MG和MEG有效前沿，并把结果同MV有效前沿做比较。MV组合前沿的优点是简单且容易推导，但是它的弱点在于严格假设资产收益（损失）服从正态分布或投资者具有二次效用函数，所以在处理风险的时候，方差平等地处理均值两边的离差，这与风险厌恶者对低回报更敏感的实际情况相矛盾。MG方法作为MV的替代方法不但摒除了MV分析法严格而不实际的假设，还兼有随机优势的特点，能让投资者选择被所有其他人认为劣质的资产组合。 第三，MG分析方法可以扩展到包含投资者风险规避系数的扩展基尼（MEG）方法，MEG方法加入了更高的权重在低回报的资产上，选择扩展基尼系数作为风险衡量方法，可以衡量风险规避系数的变化对投资者决策的影响。