大额支付系统流动性需求及支付效率研究 ——基于优化的排队释放算法

论文摘要

大额支付系统作为我国的核心金融基础设施,是连接金融市场、外汇市场、货币市场和证券市场的通道,为我国各银行等金融机构、企事业单位及金融市场提供安全、高效、可靠的支付结算服务。近年来,随着参与大额支付系统的金融机构数量的增加及支付业务规模的快速扩大,对大额支付系统的流动性管理水平和支付结算效率提出更高的要求。目前我国大额支付系统现状是系统总体流动性显著高于交易总金额,整个系统存在较严重的流动性过剩,另外单个参与者的流动性管理水平较低,参与者需要面对较高的日间流动性成本[10]。这就迫切的需要对系统的流动性进行优化管理,本文以降低流动性需求、提高支付结算效率为切入点对该问题进行研究,提出优化的排队释放算法能够显著地降低系统流动性需求,并同时提高支付系统支付结算效率。本文研究的主体是大额支付系统,首先对中国现代支付系统进行简要的介绍,明确了大额支付系统在现代支付系统中的位置和作用。然后重点阐述了支付系统中存在的主要两种支付结算机制：基于实时全额结算系统（RTGS）处理机制和基于延迟净额结算系统（DNS）处理机制,并分别分析了这两种处理机制的优缺点。对于基于RTGS处理机制的大额支付系统,有逐笔实时处理、快速安全的优点,但同时系统对于流动性需求较高,参与银行等金融机构需要在其央行账户存放大量资金以维持日间结算的正常进行,且中央银行一般对于参与者账户的日初余额有不少于法定准备金的要求,所以参与面临较高的日间流动性成本,系统容易出现流动性过剩的问题,因此非常必要对大额支付系统进行流动性优化管理,而且流动性优化管理也是近年来对于大额支付系统进行研究的主要课题。基于DNS结算机制的系统,有流动性需求低、资金利用率高及系统参与者的流动性成本水平较低的优点,同时由于其延迟、净额结算的特点,DNS系统往往面临较大的风险。通过分析这两种处理机制,在大额支付系统中引入净额结算的思想,为后续提出基于净额的排队释放算法作铺垫。接着介绍了我国大额支付系统的参与者、系统运行方式及我国的大额支付系统的流动性管理现状,并对大额支付系统的流动性来源及支付系统风险进行进一步阐述。本文的理论部分主要内容包括流动性需求及支付结算效率的度量和排队优化方法,在文本对分别介绍度量大额支付系统的日间流动性需求及支付结算效率的各种指标,同时在后续的仿真实验部分将通过这种量化的指标对不同排队释放算法效果进行比较。在大额支付系统流动性不足时往往会选择使用排队策略,这也是绝大多数大额支付系统对流动性进行管理所采用的方式,排队优化方法分别按参与者和系统水平分为队列释放方法和队列管理及最优化方法。队列释放方法指参与者在获得流动性时如何释放其队列中支付进而进行结算的一种策略,而队列管理及最优化方法则更多指如何对系统所有排队支付进行优化,使更多的支付被结算或直接结算大部分系统排队支付。接着进一步对BoF-PSS2中各类排队算法思想及对应的系统实现进行阐述,BoF-PSS2软件开放了其系统的所有算法,该软件的算法分为主算法和子算法,在子算法中主要包括队列释放算法及其它队列最优化类算法,其中重点介绍了与理论部分相对应的队列释放算法：带优先级先进先出队列释放算法和迂回式先进先出队列释放算法。本文的核心部分通过比较分析多种最优化算法和排队释放算法的特点,在传统的排队释放方法基础上引入净额结算方法,并详细介绍了基于查找的优化净额结算算法的设计与实现。在传统排队释放算法中引入该算法进而设计出基于净额结算排队释放算法—QUFIFONT算法和QUBYFINT算法,前者即基于净额结算先进先出排队释放算法,后者即基于净额迂回式先进先出排队释放算法。并介绍了BoF-PSS2软件自定义算法开发的过程及细节,详细地阐述了算法QUFIFONT和QUBYFINT的实现过程、遇到的问题及解决方案。本文在实验部分对提出的优化算法进行检验,通过统计实验结果报告中多个指标值对比分析不同排队释放算法在相同流动性水平时对于降低流动性需求、提高支付效率的表现,并对各算法在各指标的表现进行综合打分,进而对算法的优化效果进行评估。由于获取现实中我国大额支付系统的支付数据很困难,本文主要通过分析大额支付系统的支付数据特点,建立随机模拟模型,并根据中国人民银行公布的2008年我国大额支付系统的基本运行数据,使用计算机随机模拟方法估计出随机模拟模型的参数,从而使用该模型模拟大量支付数据。通过模拟产生的大量支付数据,使用BoF-PSS2进行支付结算仿真实验并对实验输出结果进行相关指标数据统计,最后对优化算法和传统算法分别在未结算金额、总可获得流动性、延迟指数、平均每笔支付结算时间、总排队时间六个指标进行比较分析,并综合打分。本文提出的基于净额的先进先出式优化排队释放算法（QUFIFONT）的综合表现最好,相比其它算法能够显著地降低支付系统流动性需求,并效果明显地提高支付结算效率。本文着重从降低流动性需求及提高支付结算效率的角度进行大额支付系统流动性优化管理研究,创新地在排队释放算法中引入净额结算思想,并设计和实现了基于查找的优化净额结算算法,并基于此提出优化的基于净额的队列释放算法QUFIFONT和QUBYFINT,且在实验部分详细地描述了支付数据随机模拟模型及参数估计全过程,为后续对于大额支付系统的研究提供了数据模拟方法的指导。经过实验检验,基于净额的QUFIFONT队列释放算法相比传统排队释放算法具有释放支付速度快、结算的总金额大、释放的流动性多、延迟小、总排队等待时间短的优势,在系统流动性不足,支付规模大时该算法优势尤为明显,它能够显著降低系统的流动性需求并提高支付结算效率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1. 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 本文的研究方法、内容
• 1.4 论文框架
• 2. 我国大额支付系统概述
• 2.1 中国现代化支付系统概况
• 2.1.1 中国现代支付系统体系结构
• 2.1.2 支付结算机制
• 2.2 我国大额支付系统的参与者及运行
• 2.3 我国大额支付系统流动性管理
• 2.3.1 流动性来源
• 2.3.2 支付系统风险
• 3. 大额支付系统流动性优化管理
• 3.1 日间流动性需求和支付结算效率度量指标
• 3.1.1 流动性需求度量
• 3.1.2 支付结算效率度量
• 3.2 排队优化方法
• 3.2.1 队列释放方法
• 3.2.2 队列管理和最优化方法
• 3.2.3 格锁与死锁
• 4. BOF-PSS2排队算法概述
• 4.1 BoF-PSS系统介绍
• 4.1.1 系统构成
• 4.1.2 模拟结算流程
• 4.2 系统公开算法
• 5. 基于净额的排队释放算法设计与实现
• 5.1 优化的净额结算算法设计与实现
• 5.1.1 净额结算方法
• 5.1.2 基于查找的优化净额结算算法设计与实现
• 5.2 基于净额的队列释放算法设计与实现
• 5.2.1 基于净额的队列释放算法设计
• 5.2.2 算法QUFIFONT和QUBYFINT实现
• 6. 支付数据模拟及仿真实验
• 6.1 支付数据模拟
• 6.1.1 随机模拟模型
• 6.1.2 参数估计
• 6.1.3 支付数据产生
• 6.2 仿真实验
• 6.3 实验结果分析
• 6.3.1 流动性需求优化
• 6.3.2 系统支付结算效率优化
• 6.4 实验评价及得分
• 7. 总结与展望
• 参考文献
• 附录
• 后记
• 致谢