Credit Portfolio Optimisation with Mixed-Integer Quadratic Programming in a Dynamic Environment

Abstract

This paper explores the application of mixed-integer quadratic programming (MIQP) as a powerful tool for credit portfolio optimisation in a dynamic environment. First, the work investigates the development and implementation of a MIQP-based credit portfolio optimization (CPO) model in MATLAB. The model incorporates several key elements under which it considers various risk measures, such as expected credit loss, value at risk, and portfolio credit spread, to quantify potential portfolio losses. The model integrates the return objective of portfolio yield maximization. Diversification constraints are included to ensure the portfolio is not overly concentrated in specific loan types or borrower risk profiles, thus mitigating portfolio risk. Credit characteristics like credit amount, interest rate, maturity, and borrower creditworthiness are used for a more comprehensive evaluation. The MIQP model is solved to determine an optimal asset allocation that minimizes expected investment losses while meeting return and diversification constraints, leading to a more robust and efficient capital allocation. В данной статье исследуется применение смешанно-целочисленного линейного программирования (MILP) как мощного инструмента оптимизации кредитного портфеля в динамичной среде. Во-первых, в работе исследуется разработка и реализация модели оптимизации кредитного портфеля (CPO) на основе MILP в MATLAB. Модель включает в себя несколько ключевых элементов, в соответствии с которыми она учитывает различные меры риска, такие как ожидаемые кредитные потери, подверженная риску стоимость и кредитный спред портфеля, для количественной оценки потенциальных потерь портфеля. Модель объединяет цель максимизации доходности портфеля. Ограничения по диверсификации включены для обеспечения того, чтобы портфель не был чрезмерно сконцентрирован на конкретных типах кредитов или профилях рисков заемщиков, что снижает риск портфеля. Кредитные характеристики, такие как сумма кредита, процентная ставка, срок погашения и кредитоспособность заемщика, используются для более полной оценки. Модель MILP предназначена для определения оптимального состава кредитного портфеля, который сводит к минимуму ожидаемые инвестиционные потери, одновременно соблюдая ограничения по доходности и диверсификации, что приводит к более надежному и эффективному распределению капитала.