VaR之下厚尾分布的最优资产组合的收敛性

主要研究在VaR风险度量之下,收益具有厚尾性质的资产的投资组合问题.证明了基于尾部分布二阶展开的最优投资组合收敛于基于尾部分布一阶展开的最优投资组合.因此,对于VaR风险度量之下的最优投资组合问题,如果要求的风险承受水平充分低,则只需要利用尾部分布的一阶展开代替厚尾部分布进行近似计算,就可以达到满意的精度,从而不需要进行复杂的高阶运算.     

混合椭球分布下证券组合的尾部条件方差

由于风险价值、条件风险价值等下方风险度量没有考虑尾部数据的变异性,因此在刻画极端金融风险方面存在一定的缺陷。为了更好地控制尾部极端损失的发生概率,我们选择用尾部条件方差来刻画这种极端风险,即超过风险价值的那部分损失的方差。考虑到混合椭球分布在金融数据建模中的重要性,本文在这类分布下研究了证券组合的尾部条件方差,得到了证券组合尾部条件方差风险的精确表达式,为了验证本文的结果,我们也进行了一些数值计算及在最优投资组合方面的应用研究。     

基于Copula-SV-GPD模型的投资组合风险度量

对于多元金融资产组合,针对资产收益的厚尾性、波动的异方差性及资产间的非线性相关结构等特征,采用SV-t模型与极值理论结合刻画单个资产收益的波动性及尾部分布特征,应用Copula函数处理多元资产间的相关性,并结合Monte Carlo模拟对投资组合进行风险测度.通过对华安创新基金的实证分析结果表明,基于SV-GPD的边缘分布模型能有效地刻画金融资产收益时序并较为精确地处理资产收益尾部的异常变化,相比其他风险度量模型具有更好的优越性,基于Copula-SV-GPD模型的多元资产组合对风险测度能力更强,能有效地管理投资风险.     

厚尾分布情形下的信用资产组合风险度量

本文研究风险因子多元厚尾分布情形下的信用资产组合风险度量问题.用多元t-Copula分布来描述标的资产收益率分布的厚尾性,同时将三步重要抽样技术发展到基多元t-Copula分布的资产组合模型中,拓宽和丰富了信用资产组合风险度量模型.同时,并运用了非线性优化技术中的Levenberg-Marquardt算法来解决重要抽样技术中风险因子期望向量估计.模拟结果表明该算法比普通Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差,从而更精确地估计出信用投资组合损失分布的尾部概率或给定置信度下组合VaR值.     

特异性尾部风险、混合尾部风险与资产定价——来自我国A股市场的证据

使用下偏距(lower partial moment,LPM)来度量投资组合尾部风险,将组合的尾部风险分解成三部分:特异性尾部风险、个股的系统性尾部风险和混合尾部风险.论文分别研究了三种尾部风险对资产预期收益的定价功能,基于我国A股市场股票数据进行Fama-MacBeth截面回归发现:1)特异性尾部风险与资产期望收益呈显著负相关关系; 2)混合尾部风险与资产预期具有显著的正相关关系,具有稳健的显著正向定价作用,对资产预期收益的影响强于市场贝塔和市场下方贝塔(downside beta)的影响; 3)系统性尾部风险对资产收益预期的影响最弱; 4)利用Fama-French-Carhart四因子模型对特异性尾部风险和混合尾部风险进行回归后发现,特异性尾部风险与混合尾部风险均具有显著四因子alpha系数,表明四因子模型不能很好的解释两种尾部风险与资产预期收益的关系.     

基于核估计及多元阿基米德Copula的投资组合风险分析

在研究金融资产的组合风险分析中,描述多个金融资产间的相关结构是选择最优组合权重的关键因素之一,如何准确地刻画金融资产间的非对称尾部相关结构,在定量研究组合资产的风险分析中尤其重要.利用多元阿基米德Copula捕捉多个金融资产间的相关结构,并用非参数核密度估计描述单个金融资产的边缘分布,建立Copula-Kemel模型.利用该模型和VaR风险测度,对中国股票市场的实际组合投资问题进行风险分析,并在风险最小原则下,给出不同置信水平下的最小VaR值及其对应的最优组合权重系数.     

基于copula函数的贷款组合期限结构优化模型

本文运用copula 函数方法拟合短期贷款与中长期贷款的收益率的联合分布函数,运用风险价值确定风险最小的贷款组合,建立基于copula函数的贷款组舍期限结构优化模型.通过确定合理的各期限贷款的结构.解决银行的流动性风险及资产匹配效率问题.本研究的特点一是建立基于copula函数的贷款组合期限结构优化模型.通过确定短期贷款及中长期贷款的合理比例来控制资产的组合风险,降低商业银行的流动性危机,提高商业银行的资金运营效率.二是运用copula函数拟合短期贷款与中长期贷款的联合分布函数.解决了现有研究假设贷款组舍的联合分布是多元正态分布、进而低估了贷款组合风险的问题.三是通过度量贷款组合联合分布的风险价值.来确定贷款组合的最优期限结构.     

银行投资组合优化中条件风险价值度量法的应用

随着经济的发展,全球经济在进步的同时也增加了不稳定性,波动十分巨大。所以造成金融业的风险也越来越大,金融危机的发生也比较频繁。所以如何利用科学的预测风险已经成为很多金融行业研究的主要问题。银行对风险的控制能力也急需提升,而对银行来说,如何在运营资本确定的条件下取得最优的经营效益呢,答案就是建立约束条件下的最优投资组合。所以基于这一基本思想,条件风险价值度量法也就应运而生。利用不同数学模型进行投资组合的选择。     

CRMW风险缓释效用目标跟踪的债券投资组合优化策略研究

为缓释债券市场违约风险,央行着力推进信用风险缓释工具CRMW(信用风险缓释凭证)的发展,关于CRMW风险缓释能力度量及CRMW在债券投资组合中的应用成为了亟待解决的关键问题。为此,本文借鉴CVaR思想提出了“CRMW风险缓释效用”以度量CRMW对债券违约风险缓释能力,借助概率分位点理论定义债券的动态风险并制定了动态风险缓释跟踪目标,基于此跟踪目标探讨带有CRMW的债券投资组合优化策略问题。研究结果表明,在保证目标投资收益率的前提下,债券最优投资组合可达到风险缓释效用的目标,使其同时实现转移风险和保障收益的双重目的,且该投资组合优化策略表现出良好的抗风险性能。     

非对称Laplace分布下的均值-VaR模型

非对称Laplace分布可以描述分布的尖峰厚尾和有偏特征,被许多学者用来拟合金融资产的历史收益率数据,进而测算金融资产的尾部风险,然而非对称Laplace分布下的投资组合研究尚不成熟。因此本文在非对称Laplace分布设定下给出VaR的解析表达式,并建立均值-VaR模型研究投资组合选择问题。在理论上我们证明该模型是凸优化问题,可以转化为二次规划问题进行求解,从而可得到模型全局最优的解析解。进一步地,我们分别得到存在无风险资产和不存在无风险资产时投资组合前沿的解析式。最后基于上证50指数及其成份股的历史数据进行实证分析,研究结果表明本文构建的模型在实践中的投资表现良好。     

我国股票市场指数及指数证券投资组合

运用主成分分析法分析我国上海和深圳两个交易所几个市场指数对市场变化的反应情 况, 结果表明两个股票市场的综合指数和A 股指数可以反应市场的变化, 而其他指数不能反 映各自代表的股票市场变化. 由于这4 个指数都不是一个好的投资组合, 要得到与指数一致的 投资收益需要构造指数投资组合. 本文利用多因子定价模型, 结合统计分析和优化方法, 从每 个股票市场上选取20 余支股票, 经过适当的组合就可以得到与指数一致的收益.     

供应链分销系统优化及仿真

研究多个制造商多个分销商组成的分销系统, 综合考虑库存成本、订货成本、运输成本和 缺货成本, 建立了较为全面的分销网络成本模型, 以分销商满足市场需求时的服务水平作为优 化问题的约束条件, 求解成本优化问题. 然后, 给出了求解上述最优订货量的方法, 并用仿真方 法分析了价格参数及订货比例系数对总成本的影响. 结论表明: 随着运价参数b 的降低, 总成 本下降幅度较大; 分销商在地理位置方面的特征, 会影响分销商在不同供应商之间的最优订货 比例, 该比例不是越大越好, 也不是越小越好, 最优比例是居中的某个数值.     

证券市场中股票成交量对投资组合优化的影响

将证券市场中股票成交量引入组合投资模型, 得出新的有效边界解析式, 并探讨了新有 效边界与未考虑成交量有效边界之间的关系; 利用深圳股票交易市场的数据进行了实证分 析, 初步验证了这种关系.     

基于多智能体的复杂信息系统开发方法研究

提出一种将组织学与多智能主体技术相结合建造复杂信息系统的开发方法. 该方法的基 本思想是首先将复杂信息系统看成一个多主体组织, 依据组织学原理分析多主体系统组织特 性, 建立多主体组织模型, 从而形成多主体系统宏观结构和功能需求的严格规范; 其次, 根据现 有技术和可用资源确定承担各类组织职能的多个主体, 由此确定了各主体的职责和粒度; 然 后, 依据组织模型, 采用信念2愿望2意图(BD I) 结构设计各类主体的概念模型, 为系统的机上实 现建立清晰的可操作的开发模式; 最后, 将所设计的概念模型在协同工作平台(MBO S) 上编程 实现, 快速获得复杂信息系统的原型系     

基于序数信息的博弈理论

在许多社会或政治科学的问题中, 个人的主观偏好信息往往是通过定性分析得到的, 难 以表示成效用形式, 但却可以用序数形式来表示. 本文基于决策者对策略的偏好序数信息而不 是支付函数或效用水平, 讨论了一种新的博弈理论或模型, 给出了若干序均衡的概念, 并进行 了例示分析. 这种基于序数信息的博弈理论可以看作是现有基于支付函数博弈理论的推广和 补充.     

智能运筹学与动态系统实时优化控制

针对传统的运筹学理论难以处理动态优化问题这一缺陷, 将运筹学与人工智能及知识工 程等学科理论交叉融合, 提出创立智能运筹学这一新学科的构想, 阐述了智能运筹学理论处理 动态问题的原理和新思路, 给出了动态系统实时优化控制M u lt i2agen t 系统的框架结构, 并较 深入地研究了智能运筹学理论体系中的问题知识表示、模型知识表示、基于事例学习的建模方 法与建模支持系统等理论和实践问题. 本项研究是运筹学与人工智能、知识工程等学科的交叉 与渗透, 为运筹学理论解决动态优化问题开辟了途径.     

组织内冲突的重复对策模型

结合管理组织的特点将组织内的冲突归为3 种对策模型, 建立了基于渴望紧张评价的对 策仿真模型, 研究在满足个体理性的决策准则的情况下, 合作与非合作行为在重复对策中是如 何产生的, 个体理性与群体理性是如何相互作用的. 结果表明, 重复对策下, 合作行为可能发 生, 但依赖于对策结构的类型, 某些情况下还占主要地位. 进一步给出了模型的3 种改进方法. 与经典的对策分析略有不同, 在该模型中, 局中人决策的主要依据来自于历史信息和自身的愿 望, 使模型更加接近实际.     

资金时间价值因素对延迟策略选择的影响研究

研究资金时间价值和不同的产品价值构成对延迟策略选择的影响问题. 首先定义了资金 时间价值的概念, 并按产品价值构成划分了产品的类型, 明确了延迟策略的种类. 然后建立了 不同延迟策略下, 在考虑资金时间价值因素和不考虑资金时间价值因素时的产品成本模型. 在 此基础上, 针对不同价值构成的产品, 分析其最优的延迟策略, 说明了资金时间价值因素对延 迟策略选择的影响. 从而为企业更好地利用延迟策略降低成本, 增强竞争力提供了理论基础.     

期权定价方法综述

介绍了期权定价理论的产生和发展; 然后对期权定价方法及其实证研究进行了较详细的 分类综述, 突出综述了既适用于完全金融市场, 又适用于非完全的金融市场的确定性套利定价 方法、区间定价方法和E2套利定价方法; 最后, 对各种方法的条件和特点进行了讨论和评价.     

基于MA S 的群决策支持系统研究

群决策支持系统(GDSS) 与传统的决策支持系统(DSS) 在体系结构和工作方式上有着较 大的差异. 在网络环境中, 组织的决策需要一种开放的GDSS 体系结构和协作的工作方式. 本 文提出一种基于MA S 的GDSS 体系结构, 以及在这种体系结构下的协同决策的模型. 在此基 础上开发了一个GDSS 的原型系统, 并对今后的研究方向进行了展望.