权重敏感性分析

㈠ 比较权重、概率权重含义及区别

（一）概率权重，就是权重股的平均收益率。概率权重矩与线性矩之间的关系，并以线性矩的计算式为概率权重矩的线性组合，两者的计算结果完全相同。概率权重矩和线性矩均与指定的频率分布型式和作为权重的概率有关，结果的敏感性较差。对炒股收益应用而言，它们的计算结果仅是估计的初值，需经过合理性分析才能取用。
（二）确定评估指标权重的方法，比较权重是综合评价中的一个重要的指标体系，合理地分配权重是量化评估的关键。因此，权重的构成是否合理，直接影响到评估的科学性。 确定权重的方法有很多，如专家咨询法(Delphi)、专家排序法、层次分析法、秩和比法(RSR)、相关系数法、主成分分析法和因子分析法等，但各种方法均有其优缺点。 在这里，以概率权重计算收益，以比较权重计算亏损，就将会更为方便和有效，更能够得出收益和亏损的幅度（收益率和亏损率）。

㈡ 怎么用SPSS软件做灵敏度分析

1、定义三个变量，行、列、频数变量，注意把金标准定为列变量，且把频数加权。
2、Descriptive Statistics-Crosstabs，分别调入相应的行、列变量，单击Cells按钮，选择Counts：Observed；Percentage：Row、Column及Total选项，最后OK就可以了。
SPSS所给的表格中就包含了灵敏度与特异度。
参考资料： http://..com/question/137238232.htm
信息来源：http://..com/question/145748399.html?loc_ans=440777497
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㈢ 油气投资决策的灵敏度分析

从第5章全球国家石油投资环境评价结果可知,美国 (计为S₁ ) 为最优方案,俄罗斯 ( S₂ ) 为次优方案。为了验证算法的有效性,对最优方案S₁ 和次优方案S₂ 进行灵敏度分析。

6.3.2.1权重灵敏度分析

(1)石油投资环境指标总排序表 (表6.13)

表6.13 石油投资环境评价指标权重

续表

(2) 方案S₂ 对方案S₁ 的指标C₁,C₂,C₃,C₄,C₅,C₆ 相对准则B₁ 的边际权重 (表6.14 )

表6.14 指标C₁,C₂,C₃,C₄,C₅,C₆相对准则B₁的边际权重

(3) 敏感度分析

从表6.14可以看出,每组边际权重都有一个大于1的数、负数或∞,即边际权重均不在实际权重允许的取值范围内,可知全部为不敏感权重。对照方案S₁ 和方案S₂ 的指标值,可看到方案S₂ 的各项指标值均不小于方案S₁,因此在实际允许范围内无论权重如何变化都不能改变方案S₂ 和S₁ 的排序。计算结果与实际情况一致。

6.3.2.2指标灵敏度分析

以石油投资环境评价指标体系的第一个准则B₁ 为例,B₁ 包含6个二级指标C₁,C₂,C₃,C₄,C₅,C₆,经计算,方案S₂ 对方案S₁ 的C₁,C₂,C₃,C₄,C₅,C₆ 边际指标值分别为48.10,25.68,15.73,208.16,305.13,56.42。方案S₁ 对方案S₂ 的C₁,C₂,C₃,C₄,C₅,C₆ 边际指标值分别为-683.56,-1.68,365.40,284.32,325.66,36.78。S₂方案中,C₃ 实际的值不可能大于25.68,而当 C₁ 小于48.10,C₃ 小于15.73,C₄ 小于208.16,C₅ 小于56.42,C₆ 大于87.34 时,方案的排序会发生变化,S₂ 将成为最优方案取代S₁。因此,对方案S₂ 而言,C₃ 战争风险是不敏感指标,C₁,C₂,C₄,C₅,C₆ 是敏感指标。同样,方案S₁ 中,C₂ 和C₃ 在实际中不可能取负数,C₄ 不可能大于284.32,而当C₆ 小于88.97时,S₂ 将取代S₁ 成为最优方案,故对方案S₁ 而言,C₁,C₂,C₃,C₄,C₆为不敏感指标,C₅ 即政局稳定性与连续性代表敏感指标。

㈣ 论述商业银行利率敏感性分析技术的基本原理，并举例阐述利率敏感性分析技术的具体运用。

一、我国商业银行利率风险的成因从目前我国商业银行所面临的利率风险看，政策性风险远大于其他风险。主要原因有三：一是政策性因素对商业银行利率风险影响权重较大。由于目前我国利率管理权限集中在国务院，人民银行只是授权代管机关。因此，国务院往往从宏观角度考虑利率的升降，这种政策导向在1996年以来的8次降息中体现较为充分。由此产生了一些负面影响，如目前贷款利率仍处于较低点，而1994-1996年储蓄存款高速增长存入的定期存款从2000年后进入兑付高峰，高付息率造成商业银行盈利能力大幅下降。而这种利率风险往往是政策性的，商业银行只能是被动接受。二是受社会信用环境及国家诚信制度不完善的影响，部分具有垄断性质的国有企业成为众多商业银行竞争的焦点，这些企业常以下浮10％的优惠利率作为融资的附加条件，给银行收益带来较大负面影响。三是存贷款业务占商业银行总资产权重较大。由于我国实行的是严格的分业经营，业务结构过度集中在存、贷款等利息类业务中，非利息收入的中间业务、表外业务等金融产品创新在业务结构中占比过低，使商业银行在利率调整中承受了直接损失。当然，商业银行资产负债的非均衡性也会使商业银行遭受资金缺口风险，一是在总量上，资产负债总量之间没有保持合理的比例关系，出现存差或借差缺口过大，大量资金沉淀在银行，承受风险；二是在期限结构上，资产负债结构比例失调，如短期负债支持长期贷款，当利率上升时，负债成本加重，资产收益下降；三是在利率结构上，同期限的存、贷款间没有合理利差，如为竞争优质客户，贷款利率无原则下浮，甚至亏损经营。二、我国商业银行利率风险的现状分析利率风险是指在一定时期内由于利率的变化和资产负债期限的不匹配给商业银行经营收益和净资产价值带来的潜在影响。国际清算银行的银行监管委员会认为利率风险由两方面因素构成：投资风险和收益风险。投资风险是指利率变化使固定利率资产负债和表外项目业务形成损失的可能性；收益风险是指借款利率和贷款利率变化不同步造成收益损失的风险。利率风险管理是西方商业银行资产负债管理的一项重要内容，是增加银行经营收益，稳定银行市场价值的主要工具。巴塞尔银行监管委员会将利率风险分为重新定价风险、基差风险、收益率曲线风险和选择权风险四类，下面具体分析我国商业银行这四类利率风险的现状：1．重新定价风险所谓重新定价风险是指产生于银行资产、负债到期日的不同或者重新定价的时间不同的风险。在分析这类利率风险时，须对可能受到利率波动影响的资产和负债项目加以分析，即对利率敏感性资产和利率敏感性进行分析。利率敏感性资产负债缺口越大，银行所承担的重新定价风险也越大。如果利率敏感性资产大于利率敏感性负债，则为正缺口，当利率下降时商业银行有利率风险；反之为负缺口，当利率上升时有利率风险。从我国具体情况来看，自1996年5月以来，央行已连续8次下调存贷款利率，我国存贷款利率8年来一直处于下降通道中。2004年开始，宏观经济的开始局部过热，物价从紧缩状态走向膨胀，种种迹象表明中国将步入升息周期。由于我国商业银行主要经营存贷款业务，在经历连续降息的过程中已逐步形成降息预期，因此资产与负债的期限结构一直处于不匹配状况，利率敏感性缺口一直为负且有加大的趋势，同时长期资产在资产中所占比例越来越高。这种高度适应降息周期的缺口状态将在利率上升时给银行带来较大的净利息收入损失。另外，我国商业银行也存在着资产负债成熟期的结构错配。资产负债的成熟期主要由其回流期决定，回流期指该项资产负债的本金最终回流的时间，在没有任何特别约定的情况下，资产和负债只有在回流期后才得以重新定价，在此之前，利率的变动对资产负债的收付息没有影响。即使银行能够比较准确地估计利率变动方向，从而针对性地调整其资产负债期限结构，但当银行资产和负债的回流期不匹配时，也会因利率的变化产生收益波动。资产负债的期限错配直接原因是存贷款的期限结构错配，一方面存款的期限结构短期化，另一方面贷款的期限结构长期化，集中到商业银行资产负债表上就表现为商业银行回流期的错配。这种回流期负缺口尚不至于引起流动性风险，但是升息周期中却给银行带来净利息收入的损失，由于负债的回流期短于资产的成熟期，负债被迅速定价而导致利息支出迅速增加，使得在某一时间区间内，利率敏感性负债大于利率敏感性资产，当利率变动时，商业银行也将承受净利息收入下降的风险。2．基差风险基差风险是指当贷款的其他条件与重新定价贷款的特点相同时，因所依据的基准利率不同或利率变动幅度不同而产生的风险。大体上有两种表现方式：一类是在存贷款利率波动幅度不一致的情况下，存贷利差缩小导致银行净收益减少的风险；另一类是在短期存贷款利差波动与长期存贷款利差波动幅不一致的情况，由于这种不一致与银行资产负债结构不相协调而导致净利息收入减少的风险。回顾近几年金融市场运行过程，不乏因遭受基差风险而造成经营损失的实例。如从1996年起，连续8次降息，人民币一年期存贷款利差最大为3.6、最小为1.8个百分点，持续的利率下调导致1999年国内各家商业银行应付利息储备严重不足，三年期、五年期定期储蓄存款占比较高的银行尤为严重，其负面影响持续到2001年[5]。利率市场化进程中，激烈的市场竞争将导致利率波动加剧，当商业银行根据基准利率的变化调整存贷款利率水平时，利率基差风险将会更大，这必然影响银行正常的利息收入。3．收益率曲线风险收益率曲线是将各种期限债券的收益率连结起来而得到的一条曲线。收益率曲线的斜率会随着经济周期的不同阶段而发生变化，使收益曲线呈现出不同的形状，并因此而产生收益率曲线风险。正收益率曲线一般表示长期债券的收益率高于短期债券的收益率，这时没有收益率曲线风险；而负收益率曲线则表示长期债券的收益率低于短期债券的收益率，这时就有收益率曲线风险。利率市场化后，重新定价的不相配性使商业银行暴露于债券收益率曲线的倾斜和下降的变化中。现行我国发行的国债利率均高于同期银行存款利率，国债利率和央行存款利率存在一定的利差空间，银行资产以国债来代替企业贷款，不但收益可大大增加，而且风险为零。近几年债券资产在商业银行总资产比重呈不断上升趋势。短期看，这可给银行带来可观的机会收益，但长期看，债券投资被锁定在较低的收益水平之内，一旦央行利率上调或债券发行利率回升，在债券二级市场换手率较低的情况下，商业银行到时不得不承受较大的利率风险。4．选择权风险利率的潜在选择权风险，即利率变动中，存款人提前支取定期存款或借款人提前归还贷款，由此而引起商业银行净利息收入的变动。银行的许多存贷款业务都具有期权特征。期权的持有者，总是在对自己有利而对卖方不利的时候行使其权力，因此各商业银行都会面临不同程度的潜在选择权风险。不管实际利率变动是正的或是负的，只要名义利率变动，就可能促使借款人提前偿付未到期贷款或存款人提前提取未到期存款。尤其是当客户提前还贷时，银行却没有得到相关的收入来弥补银行承受的风险，使银行系统积聚了大量的期权型的风险。利率的逐步放开无疑会使银行对潜在选择权的控制难度加大。由于我国自1996年以来先后8次下调存贷款利率，许多企业纷纷“借新还旧”，提前偿还未到期贷款转借较低利率的贷款，以降低融资成本；同时个人客户的利率风险意识也不断增强，再加上我国目前对于客户提前还款的违约行为还缺乏政策性限制，因此，选择权风险在我国商业银行日益突出。三、我国商业银行利率风险管理的对策鉴于利率波动性上升对我国商业银行的诸多影响。从目前情况看，我国金融市场发展并不完善，金融监管并未充分有效，利率管制的全面放开可能会产生较大范围的震动，因此，需要一个漫长的过程，为利率的最终市场化创造充分的条件，其中，中央银行增强间接调控能力和监管水平以及资本市场进一步健全和完善是非常必要的。而在这个过程中，商业银行应积极进行自身的内部体制改革，强化管理手段，加强利率风险控制。1．树立强烈的利率风险控制意识由于我国利率和汇率市场化进程起步较晚，国内银行业没有经过国外重大风险事件的“阵痛”，即使有些机构已惨遭市场风险酿成的损失，也没有引起多少重视，因而利率风险意识普遍较低，对风险管控的重视程度离风险防范的要求甚远。很多银行的董事会还没有健全专门的风险管理委员会；有专门委员会的一些银行工作也未到位，甚至一年内连一次会议也没有召开；很多银行的利率风险管理部门相关负责人仍不到位；绝大多数银行利率风险管理部门的负责人和工作人员缺乏工作所需的专业知识和操作经验，难以达到利率风险管理要求的对利率风险及时识别、量化、模型化以至有效预防的目的。这些问题应当引起我国银行业高度重视。中国银监会早在2004年就公布了《商业银行市场风险管理指引》，对包括利率风险管理的各个主要环节提出了系统、详细的要求和规定。当前，国内银行应该充分认识利率风险管理的重要性，建立健全风险管理体系，聘用具有实际经验的专业人士，对《指引》的各个方面进行系统认真的研究并制定实施计划，加大实施《指引》的力度。银监会相关部门和各地银监局也要进一步提升对利率风险管控重要性的认识，加大利率风险管控的相关培训工作，加强利率风险的检查督促力度，促使商业银行提高利率风险管控能力。利率风险的管理水平和《指引》的落实程度今后应作为银行新业务准入的重要标准。2．立足现实，着手开展缺口管理近年来已经有少数商业银行开始尝试运用利率敏感资产与敏感负债的分析方法来研究资产负债状况。有资料显示，1995至2002年利率下降期间大多数银行依然保持着正的利率敏感性缺口。可见我国商业银行利率风险管理的意识极为薄弱和有限。各银行应该根据自己的财力、技术水平和资产负债表的复杂程度选择一套适合的利率风险衡量软件。银行的利率风险头寸是由构成资产负债表的无数存款、贷款和投资交易的累积结果，每笔存贷款都有自己的现金流量特征。在编制缺口报告时，应该根据自身的资产负债结构状况及市场利率的波动状况自行决定这种报告编制频率，每旬一次的周期较为适宜。太长会影响到准确性，太短又会加大操作成本。国有银行应该建有负责设计风险管理系统的独立风险控制部门，并确保有足够多的、能够进行稳健的风险管理的人员。利率预测的准确性应该是银行资产负债管理人员首要考虑的问题。在我国，商业银行对利率的预测主要根据中央银行的利率体系来判断。在缺口模型中，银行并不能一味地追求零缺口，因为由于期限结构的错配，基差风险及期权风险的存在，零缺口并不能保证风险也能够降为零，这只是在银行不能准确判断利率走势时采用的一种防御措施。风险的最终消除仍依赖于利率预测的准确性。3．创造条件，积极探索运用利率衍生品管理利率风险对我国商业银行来说，由于资金来源主要是居民存款且期限短，发放中长期固定利率贷款会产生很大的利率缺口，迫切需要在与客户签订固定利率贷款合同的同时，在利率互换市场对利率风险进行对冲。人民币利率互换就是交易双方约定在未来的一定期限内，根据约定数量的人民币本金交换现金流的行为，其中一方的现金流根据浮动利率计算，另一方的现金流根据固定利率计算。在不同市场主体对利率走向判断不一样的时候，它们就会互换交易，这是在参与主体之间分摊市场风险的最有效工具。有了这项业务，公司就可以通过与商业银行签订利率互换合约，把浮动利率转换成固定利率。通过这笔交易，公司将自己今后的债务成本一次性地固定在一定的利率水平上，从而达到了规避利率风险的目的。当前我国银行体系积聚了巨大的利率风险，为金融稳定埋下了风险隐患。利率互换的高效避险功能，有利于商业银行为巨额债券资产规避利率风险，也有利于通过开展利率互换交易化解商业银行资产负债期限错配所带来的风险。利率互换不仅将有效帮助金融机构规避巨大的利率风险，增强其应对能力，从而使得利率市场化的基础更加稳固，提高了央行调控的自主性空间，利率衍生品的创新空间也随之打开。

㈤ 怎么进行敏感性分析

在利率敏感性分析的时候，利率对净收入的影响=利率敏感性缺口*该时段的时间权重比*利率变动，请问这个时间权重比怎么计算

㈥ 怎样进行灵敏度分析呀

灵敏度分析是研究与分析一个系统(或模型)的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。因此，灵敏度分析几乎在所有的运筹学方法中以及在对各种方案进行评价时都是很重要的。

㈦ spss中如何用因子分析计算各指标的权重

确定数据的权重也是进行数据分析的重要前提。可以利用SPSS的因子分析方法来确定权重。主要步骤是:

(1)首先将数据标准化，这是考虑到不同数据间的量纲不一致，因而必须要无量纲化。

(2)对标准化后的数据进行因子分析(主成分方法)，使用方差最大化旋转。

(3)写出主因子得分和每个主因子的方程贡献率。 Fj =β1j*X1 +β2j*X2 +β3j*X3 + ……+ βnj*Xn ; Fj 为主成分(j=1、2、……、m)，X1、X2 、X3 、……、Xn 为各个指标，β1j、β2j、β3j、……、βnj为各指标在主成分Fj 中的系数得分，用ej表示Fj的方程贡献率。

(4)求出指标权重。 ωi=[(m∑j)βij*ej]/[(n∑i)(m∑j)βij*ej],ωi就是指标Xi的权重。

(7)权重敏感性分析扩展阅读

因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，而不同组的变量间的相关性则较低。

每组变量代表一个基本结构，并用一个不可观测的综合变量表示，这个基本结构就成为公共因子，对于所研究的某一具体问题，原始变量就可以分解成两部分之和的形式，一部分是少数几个不可测的所谓公共因子的线性函数，另一部分是与公共因子无关的特殊因子。

㈧ SWOT分析中权重比值计算具体方法

P＝个人经验（Personal experience）
作为市场营销经理，你是如何运用SWOT分析法的呢？无非是将你的经验、技巧、知识、态度与信念结合起来。你的洞察力与自觉将会对SWOT分析法产生影响。
O＝规则－优势或劣势，机会或威胁
市场营销经理经常会不由自主地把机会与优势、劣势与威胁的顺序搞混。这是因为内在优势与劣质和外在机会与威胁之间的分界线很难鉴定。举个例子，就说全球气温变暖与气温变化好了，人们会错将环境保护主义当作一种威胁而非潜在的机会。
W＝比重（Weighting）
通常人们不会将SWOT分析法所包含的各种要素进行比较。一些要素肯定会比其他的要素更具争议性，因此你需要将所有的要素进行比较从而辨别出轻重缓急。你可以采用百分比的方法，比如所威胁A＝10%，威胁B＝70%，威胁C＝20％（总威胁为100％）。
E＝重视细节（Emphasize detail）
SWOT分析法通常会忽略细节、推理和判断。人们想要寻找的往往是分析列表里面的几个单词而已。比如说，在机会列表里人们就可能会看到“技术”这个单词。“技术”这个单词本身并不能告诉读者很多东西，其完整的说法是：
“技术能够使得市场营销人员通过移动设备更靠近购买点（point of purchase），这能给我们公司带来独特的竞争优势”。
这将极大地帮你决定如何最佳的评价与比较各种要素。
R＝权重排列(Rank and prioritize)
一旦细节得到添加以及要素得到评价，你便能够进入下一个步骤，即给SWOT分析法一些战略意义，例如你可以开始选择
那些能够对你的营销策略产生最重要影响的要素。你将它们按照从高到低的词序进行排列，然后优先考虑那些排名最靠前的要素。比如说机会C=60%，机会A＝ 25%，机会B=10%，那么你的营销计划就得首先着眼于机会C，然后是机会A，最后才是机会B。由于企业的市场导向性，因此如何应对机会就显得很重要了。接下去在优势与机遇间寻找一个切合点以消除当前优势与今后机会之间的隔阂。最后你要尝试将威胁转化成机会，并进一步转化成优势。针对这一点，Gap分析法（Gap analysis）将会显示出其重要性，比如说我们在哪里，以及我们想要做什么？策略分析法（Strategies）会帮助抹平两者之间的差异。