对于传统商业银行而言,其主要收入来源是存贷利差,贷款配置的合理与否将直接影响商业银行的营业收入。面对利率市场化改革的基本完成,贷款利差的逐渐减小,贷款的错配问题带来的不良贷款率急剧提升等问题将更加严重。截止至2015年末,中国境内商业银行不良贷款率为1.67%,较2014年年末上升0.08个百分点。因此,商业银行进行贷款配置研究意义重大,合理的贷款配置会使商业银行在可控风险的范围内,实现收益的最大化。贷款组合优化模型的本质是在金融机构风险接受范围内,求解最优的贷款比例,使得组合贷款的收益最大。现有研究中往往将风险控制的范围集中在“增量”贷款的配置问题,实际上“存量+增量”的组合贷款风险才是风险的真正所在,由于现有研究忽略了巨额的“存量”贷款的潜在风险,且忽略对于贷款组合尾部风险的度量,极容易出现“黑天鹅”事件。本学位论文由四个部分构成。第一章是绪论部分,主要论述了基于指数谱风险控制的“存量+增量”贷款组合优化模型的科学问题的性质、选题的意义和选题的背景,并且对于现有关于贷款组合优化的研究进行了较为详细的概述。第二章介绍了Markowitz均值-方差经典模型、VaR模型和CVaR模型三种经典的商业银行贷款配置模型,为第三章指数谱模型的建立奠定了理论基础。第三章是基于指数谱风险控制的“存量+增量”贷款组合优化模型的研究方法部分,具体阐述了现有研究关于商业贷款配置模型方面的不足,即缺少对尾部风险的合理约束以及缺少对存量贷款的约束,导致巨额损失的发生,给出了指数谱风险测度模型的定义,并建立基于指数谱风险控制的“存量+增量”贷款组合优化模型,该模型通过设定“增量”贷款收益最大为目标函数,以风险价值VaR作为第一层约束,减小极端风险的发生概率,以指数谱风险EM作为第二层约束,减少极端风险的损失大小,克服了CVaR模型对于尾部风险度量时平均赋权的弊端。第四章是基于指数谱风险约束的“存量+增量”贷款组合优化模型的应用实例,通过某商业银行信贷数据库中的企业收益率历史数据进行实证研究,验证了基于指数谱风险控制的“存量+增量”贷款组合优化模型的优越性,并研究了基于“存量+增量”贷款组合优化模型相比传统“增量”模型效率上的提升。本文的主要工作：(1)比较了指数谱风险测度EM与几何谱风险测度函数GM和条件风险价值CVaR的数学性质。通过研究可知,由于指数谱风险测度函数具有单调递减的性质,对于尾部风险的控制要优于对于尾部极端风险平均赋权的条件风险价值CVaR,也优于单调递减速度慢于指数谱风险测度函数的几何谱风险测度。(2)通过设定贷款组合收益率最大为目标函数,以风险价值VaR约束极端风险发生的概率,以指数谱风险EM约束极端风险发生的损失大小,以银行可用头寸约束贷款额度,通过贷款组合尾部风险越大、风险厌恶权重越大的思路,建立基于指数谱风险控制的贷款组合优化模型,对贷款组合的尾部风险进行有效度量,改变了现有研究中忽视对于尾部风险的控制或者在考虑尾部风险时对于不同的风险大小赋予相同权重的弊端。(3)在建立的贷款组合优化模型中,在计算贷款组合风险的大小时,使用的是“存量+增量”的全部组合贷款风险,而不是仅仅考虑“增量”贷款的风险,改变了现有研究中对于巨额“存量”贷款产生的违约风险忽视的弊端。本文的主要创新与特色：(1)通过指数谱风险测度对于商业银行贷款组合的尾部极端风险进行度量,满足尾部风险越极端、权重越大的思路,符合商业银行“风险厌恶型”的标准,改变了现有研究中仅仅约束贷款极端风险发生的概率,缺乏针对尾部风险有效度量的弊端,防范了极端风险造成的损失。(2)通过在现有研究的贷款配置模型中加入“存量”贷款,建立“存量+增量”贷款组合优化模型,在计算风险大小时考虑已经贷出的“存量”贷款的潜在风险,而不是仅仅考虑“增量”贷款的风险,改变了现有研究中对于巨额的“存量”贷款产生的违约风险忽视的弊端,降低了组合贷款的风险,通过建立全部贷款组合风险σtotal与贷款存量组合风险σstock、贷款增量组合风险σincrement的非线性函数关系σtolal-f(σincrement, σstock),在控制包括存量组合和增量组合全部组合风险的前提下,采用0-1规划进行配置增量贷款的组合。改变了流行的现有研究仅仅立足于增量组合风险控制的弊端。