多約束條件下票據(jù)資產(chǎn)配置策略

本文探討了影響票據(jù)資產(chǎn)配置的因素，總結(jié)了當(dāng)下票據(jù)市場資產(chǎn)

配置主流策略，揭示了多約束條件下票據(jù)資產(chǎn)配置面臨的難題?？紤]

到資產(chǎn)收益率、規(guī)模、資本耗用、流動性和政策約束，本文提出了期

限結(jié)構(gòu)視角下的票據(jù)資產(chǎn)配置模型，在不同的應(yīng)用場景下嘗試借助小

同算法完成最優(yōu)資產(chǎn)配置，并對不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評價分析。

一、引言

在現(xiàn)代金融市場中，票據(jù)作為一種短期融資工具，因其流動性高、

融資成本低而受到眾多中小企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)的青睞。2023年，商業(yè)

匯票承兌發(fā)生額31.3萬億元，同比增長14%貼現(xiàn)發(fā)生額23.8萬億

元，同比增長22%；票據(jù)融資快速增長，金融機(jī)構(gòu)持有的票據(jù)資產(chǎn)規(guī)

模持續(xù)增加。同時，票據(jù)資產(chǎn)配置過程中的約束條件日益復(fù)雜，收益

率要求、規(guī)模約束、資本耗用、流動性以及政策性約束因素都在不同

程度上影響著資產(chǎn)配置的決策。面對新的市場變化，如何在這些約束

條件下科學(xué)、高效地制定出最優(yōu)的票據(jù)資產(chǎn)配置策略，成為了金融機(jī)

構(gòu)亟待解決的問題。

本文主要從不同時點(diǎn)持有票據(jù)資產(chǎn)的期限結(jié)構(gòu)視角出發(fā)，分析如

何在不同市場環(huán)境和約束條件下制定出一定時間內(nèi)的最優(yōu)資產(chǎn)配置

策略。

二、票據(jù)資產(chǎn)配置目標(biāo)

金融機(jī)構(gòu)開展票據(jù)資產(chǎn)配置，必須遵循相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管政策,

如資本充足率要求、流動性覆蓋率等。資產(chǎn)配置目標(biāo)的設(shè)定是整個配

置決策的核心，這些目標(biāo)不僅體現(xiàn)了機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)運(yùn)營的方向和效率，還

反映了機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理策略。

首先是收益。金融機(jī)構(gòu)通過持有不同收益率的票據(jù)資產(chǎn)，力求在

保證資金安全的前提下，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的增值C在同一時點(diǎn)上，票據(jù)品種

（銀行承兌匯票、商業(yè)承兌匯票）和票據(jù)剩余期限是影響收益率的主

要因素，票據(jù)資產(chǎn)配置的邏輯涉及到對不同票據(jù)品種收益潛力的評估

和對市場趨勢的預(yù)測。此外，影響票據(jù)收益率的因素還有標(biāo)的資產(chǎn)的

信用等級，如國有大型商業(yè)銀行承兌銀票、城商行承兌銀票和財務(wù)公

司承兌票據(jù)等，各機(jī)構(gòu)需要在收益率和信用風(fēng)險之間做好權(quán)衡。

其次，票據(jù)投資規(guī)模是票據(jù)資產(chǎn)配置中不容忽視的一環(huán)。資產(chǎn)規(guī)

模是金融機(jī)構(gòu)的配置目標(biāo)，也是約束條件。金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行票據(jù)投資

時，目標(biāo)投資規(guī)模不僅僅是投資上限，很多時候也是投資下限，即金

融機(jī)構(gòu)對票據(jù)投資規(guī)模的完成度要求非常高，而且目標(biāo)投資規(guī)模往往

不由票據(jù)經(jīng)營部門所決定，屬于強(qiáng)外部約束。

再次，資產(chǎn)配置的目標(biāo)還包括流動性管理。金融機(jī)構(gòu)要確保在必

要時能夠迅速將票據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)換為現(xiàn)金，以應(yīng)對客戶提款、貸款發(fā)放或

其他資金需要，因此配置策略中必須包含一定比例的高流動性票據(jù)資

產(chǎn)。為保證資產(chǎn)的流動性，高信用等級、高流動性的票據(jù)資產(chǎn)持有量

應(yīng)予以保障。

資本耗用則是另一個關(guān)鍵約束條件。根據(jù)巴塞爾協(xié)議等國際金融

監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，金融機(jī)構(gòu)必須為其資產(chǎn)持有足夠的資本。資本新規(guī)實(shí)施后,

票據(jù)資產(chǎn)計提比例又有新的變化，整體看風(fēng)險資本約束在增強(qiáng)。這意

味著在進(jìn)行票據(jù)資產(chǎn)配置時，必須考慮到資本充足率的要求，確保資

產(chǎn)配置符合監(jiān)管要求，同時盡量提高票據(jù)資產(chǎn)風(fēng)險資本的使用效率。

最后，政策約束對票據(jù)資產(chǎn)配置也有重要影響。階段性監(jiān)管指標(biāo)、

行業(yè)政策都可能對票據(jù)資產(chǎn)配置產(chǎn)生直接或間接的影響。

三、票據(jù)資產(chǎn)配置常用策略

傳統(tǒng)上，金融機(jī)構(gòu)開展票據(jù)資產(chǎn)配置所采用的策略包括：買入并

持有策略、梯隊(duì)配置策略和動態(tài)調(diào)整策略，目前票據(jù)市場主要以動態(tài)

調(diào)整策略為主。

買入并持有策略適合風(fēng)險偏好較低的機(jī)構(gòu)，該策略的優(yōu)點(diǎn)是簡單

明了，不需要機(jī)構(gòu)頻繁進(jìn)行交易決策，可降低機(jī)構(gòu)的交易成本和操作

風(fēng)險。在穩(wěn)定的市場環(huán)境下，該策略可以讓機(jī)構(gòu)獲得相對穩(wěn)定的收益。

但在低利率環(huán)境下，該策略的收益潛力有限，可能無法滿足機(jī)構(gòu)對高

收益的需求，也無法靈活應(yīng)對市場變化，進(jìn)而錯失市場漲跌的機(jī)會。

梯隊(duì)配置策略下，資金被分配在不同期限的票據(jù)上，形成期限結(jié)

構(gòu)，能夠平衡流動性和收益，以適應(yīng)不同期限的市場利率變化。該策

略可以根據(jù)收益率曲線形狀進(jìn)行配置，靈活性較高，但是票據(jù)市場收

益率曲線形狀變動頻繁，這會增加操作成本和交易風(fēng)險。而且，該策

略要求機(jī)構(gòu)對市場利率走勢有較好的預(yù)測能力。

動態(tài)調(diào)整策略是機(jī)構(gòu)根據(jù)市場情況的變化，靈活調(diào)整資產(chǎn)配置,

及時把握市場機(jī)會。該策略可以在市場波動較大時降低風(fēng)險，提高資

產(chǎn)配置的靈活性和適應(yīng)性，同時也需要機(jī)構(gòu)具備較高的市場分析能力

和快速反應(yīng)能力，對交易員的要求較高。因頻繁調(diào)整，該策略也會增

加交易成本和操作風(fēng)險。

四、期限結(jié)構(gòu)視角下的票據(jù)資產(chǎn)配置框架

為了解決票據(jù)資產(chǎn)配置過程中的市場預(yù)判和資產(chǎn)選擇這兩個核

心問題，同時將解決問題的過程數(shù)量化、線上化，下文將以梯隊(duì)配置

策略為基礎(chǔ)，嘗試構(gòu)建基于期限結(jié)構(gòu)視角的票據(jù)資產(chǎn)配置框架，以期

制定出客觀、科學(xué)、高效的票據(jù)交易策略。

（-）確定權(quán)重

根據(jù)配置品種和約束條件，構(gòu)建品種間的打分模型，尋找品種間

最優(yōu)分配權(quán)重。將票據(jù)資產(chǎn)大類分為國股銀票、城商銀票和商業(yè)承兌

匯票。約束條件分別為：絕對收益率、資本占用和流動性。對不同票

據(jù)品種下的約束條件打分，寫出目標(biāo)函數(shù)，尋找最優(yōu)解，得到不同資

產(chǎn)最優(yōu)權(quán)重。

（二）重構(gòu)收益率曲線

票據(jù)收益率曲線的預(yù)判是評價票據(jù)資產(chǎn)配置策略的前提?；跁r

間序列模型生成活躍期限、活躍品種（剩余期限為6個月的國股銀票）

的票據(jù)收益率，然后通過DNS模型重構(gòu)新的收益率曲線。根據(jù)DNS模

型提取的收益率曲線特征，得到預(yù)測時點(diǎn)上各期限票據(jù)收益率假設(shè)

不同品種之間的收益率曲線形狀一致，僅存在因信用利差產(chǎn)生的平行

移動，由此得到其他兩個品種（城商銀票和商業(yè)承兌匯票）的收益率

曲線。

（三）擺布結(jié)構(gòu)

基于兩種實(shí)盤交易情景，分別通過不同算法尋找不同時點(diǎn)上不同

期限票據(jù)資產(chǎn)配置的最優(yōu)策略。一種情景為月末票據(jù)規(guī)模為固定值，

另一種情景為月末票據(jù)規(guī)模為區(qū)間值。固定值情景是非常強(qiáng)的約束條

件，更接近當(dāng)下的實(shí)盤交易，適宜使用幕函數(shù)法則處理這種情景C區(qū)

間值情景下的策略選擇更多，尋優(yōu)空間史大，未來可拓展性更強(qiáng)，使

用全局尋優(yōu)算法則更為合適。固定值情景下需要提前計算未來半年逐

月票據(jù)規(guī)模的固定值，該數(shù)值也可以根據(jù)管理者的經(jīng)驗(yàn)主觀敲定?？?/p>

慮到流動性管理指標(biāo)，在計算逐月票據(jù)投資的期限結(jié)構(gòu)時可對不同期

限資產(chǎn)設(shè)置一個最低投資限額?？紤]票據(jù)最長期限為半年，以半年為

一個評價周期。

（四）計算收益

在評價資產(chǎn)配置方案時，需要考慮票據(jù)利息收入和非息收入。非

息收入指在月間規(guī)模和期限結(jié)構(gòu)變動產(chǎn)生的交易空間下不同期限票

據(jù)的交易價差收入。通過對目標(biāo)函數(shù)中的利息收入和非息收入設(shè)置不

同評價權(quán)重，可以滿足不同機(jī)構(gòu)不同時點(diǎn)的經(jīng)營目標(biāo)。默認(rèn)不交易當(dāng)

月到期票據(jù)，月中無超配和超賣。

五、多約束條件下票據(jù)資產(chǎn)配置量化模型

期初庫存票據(jù)資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)已知，模型的目標(biāo)函數(shù)是收入最大化,

可給利息收入和非息收入賦值權(quán)重系數(shù)。風(fēng)險資產(chǎn)耗用可作為收入扣

減項(xiàng)，也可作為約束條件，月末的票據(jù)規(guī)模限額也是約束條件。按照

經(jīng)營目標(biāo)，設(shè)置管理參數(shù)，可實(shí)現(xiàn)通過計算機(jī)自動尋找資產(chǎn)配置最優(yōu)

策略的目的。

(-)基法則算法下票據(jù)資產(chǎn)配置模型

在使用梯隊(duì)配置策略的過程中，一般會做大票據(jù)利率高點(diǎn)的到期

量，以實(shí)現(xiàn)在這些票據(jù)資產(chǎn)到期后續(xù)作高收益資產(chǎn)的目的，考慮使用

幕法則對此配置邏輯進(jìn)行量化。首先，將初始權(quán)重數(shù)組映射到一個新

的數(shù)組，新數(shù)組中的元素是原數(shù)組中元素E勺累，從而實(shí)現(xiàn)高權(quán)重變得

更高、低權(quán)重變得更低，然后將新的權(quán)重數(shù)組進(jìn)行歸一化處理，使其

總和為1,以保持整體權(quán)重不變。這里的核心變量為幕的大小，暴的

間距越小，則策略精細(xì)度越高。

基于約束條件，按照總收益最大化原則可以得到一個最優(yōu)配置方

案，后期可通過調(diào)整非息收入和利息收入的權(quán)重、風(fēng)險資產(chǎn)回報率等

指標(biāo)進(jìn)行策略調(diào)整。基于對未來票據(jù)利率的預(yù)測，使用幕法則分別產(chǎn)

生最優(yōu)配置方案。若以利息收入最大化為目標(biāo)函數(shù)，可得到相應(yīng)基值;

若以價差收入最大化為目標(biāo)函數(shù)，也可得到一個幕值。將模型幕值設(shè)

定在20以下，變動單位為0.05,按照價差收入最大化的目標(biāo)，基于

對未來票據(jù)利率預(yù)判，對未來6個月內(nèi)各期限國股銀票資產(chǎn)進(jìn)行配置

(見圖1)o

圖1嘉法則算法下國股銀票資產(chǎn)配置時序結(jié)構(gòu)圖

AssetAllocationStructure

1400-

Month1Month2Month3Month4Month5Month6Month7

Time

30AssetAlocabonStructure

Morthflw

注：Monthl為期初時點(diǎn)上不同期限票據(jù)資產(chǎn)配置情況。

（二）退火算法下票據(jù)資產(chǎn)配置模型

暴法則是基于對票據(jù)利率的預(yù)判，在確定整體配置結(jié)構(gòu)后進(jìn)行調(diào)

優(yōu)的過程，具有較強(qiáng)的前置假設(shè)，而退火算法則是不帶有主觀配置假

設(shè)的一種遍歷尋優(yōu)算法。作為一種概率搜索算法，它通過模擬固體退

火過程來解決優(yōu)化問題。

首先定義目標(biāo)函數(shù)和約束條件，在算法的每一步都會生成一個新

的解，并計算目標(biāo)函數(shù)的差值。如果新的解更好，或者滿足Metropolis

準(zhǔn)則，就接受新的解，然后就降低溫度，并重復(fù)這個過程，最后找到

最優(yōu)解。算法的初始解可以隨機(jī)生成，為了更好地比較兩種算法，可

以指定相同的初始解。在退火算法中，除了增加最大迭代次數(shù)，還可

以通過調(diào)整初始溫度、調(diào)整冷卻率、調(diào)整新解的生成方式來提高算法

的遍歷程度。一般來講，初始溫度越高，冷卻率越低，新解隨機(jī)擾動

項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)差越大，算法的遍歷和優(yōu)化程度越高；但同時會增加計算量,

為了在最短時間獲得最優(yōu)解，需要不斷調(diào)減模型。

通過設(shè)置高初始溫度、低冷卻率、增大迭代次數(shù)和降低自變量精

度的方式實(shí)現(xiàn)模型運(yùn)行時間和優(yōu)化效果的平衡。與基法則不同的是,

退火算法對月末票據(jù)規(guī)模的約束條件改為區(qū)間值，較塞法則的單一值

更寬泛。當(dāng)初始溫度降低到90、冷卻率設(shè)置為0.1、最大迭代次數(shù)設(shè)

置從50萬增加到500萬時\求得的解可優(yōu)化一倍，但仍然弱于嘉法

則；當(dāng)將最大迭代次數(shù)升高到1000萬次時，其結(jié)果大幅優(yōu)于塞法則，

但各個月份票據(jù)期限結(jié)構(gòu)的變化更加劇烈，此時得到的未來6個月各

期限國股銀票資產(chǎn)配置情況如圖2所示。

圖2退火算法下國股銀票資產(chǎn)配置時序結(jié)構(gòu)圖

AssetAllocationStructure

30AssetAlocationStructure

注：Monthl為期初時點(diǎn)上不同期限票據(jù)資產(chǎn)配置情況。

（三）兩種算法的比較

幕法則是一種簡單直觀的優(yōu)化方法，易于理解和實(shí)施。通過調(diào)整

累次，可以靈活地調(diào)整對不同期限資產(chǎn)配置的偏好，適應(yīng)不同市場環(huán)

境和投資目標(biāo)，在一定條件下得到全局最優(yōu)解。但幕法則的前提是需

要預(yù)先做出資產(chǎn)配置方向的選擇，然后靠模型尋找該方向下的最優(yōu)解,

需要對市場有深入理解和準(zhǔn)確的預(yù)測。在面對復(fù)雜的約束條件時，幕

法則可能無法找到滿足所有約束的解。

退火算法是一種全局優(yōu)化方法，可以在復(fù)雜的約束條件下尋找全

局最優(yōu)解，它的搜索過程具有隨機(jī)性，可以避免局部最優(yōu)解，可以處

理多目標(biāo)優(yōu)化問題，適應(yīng)性較強(qiáng)。但退火算法的效果在很大程度上取

決于參數(shù)的設(shè)置，如初始溫度、冷卻速度等，而這些參數(shù)的選擇往往

需要大量實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)。退火算法的計算復(fù)雜程度高，對于