基于多元随机波动模型的信用风险衍生定价

本文将随机波动期权定价封闭解模型扩展到多资产分析框架下.在考虑Cox-Rose模型多资产模拟以及随机波动矩阵的Wishart动态过程的基础上,将风险升水引入收益率方程,并将Merton模型下的公司违约风险扩展到随机分析框架下.最后利用数值模拟技术,对多资产随机分析模型的适用性及解的稳定性进行了模拟分析.其结果表明,多元随机波动模型对违约风险随机发生条件下的公司信用过程具有较之单元确定性模型更强的解释力.利用多资产模型,有助于金融机构更深入地把握企业信用体系中资产价值和负债的动态联动关系,对金融机构的信用风险管理具有十分重要的意义.     

基于期权与高频数据信息的VaR度量研究

传统的市场风险度量模型没有充分利用期权与高频数据包含的信息,且主要基于单因子波动率模型,导致信息的损失以及模型缺乏足够的灵活性.本文基于灵活的双因子随机波动率模型,通过提取期权与高频数据包含的市场前瞻与当前信息,构建相应的市场风险度量波动率模型对在险值（VaR）进行度量.为了估计模型参数,建立基于连续粒子滤波的极大似然估计方法.采用iVX指数与已实现波动率测度（RV）作为上证50ETF期权与高频数据信息的代理,对构建的市场风险度量波动率模型进行了实证检验,结果表明：充分利用了期权与高频数据信息的双因子随机波动率模型能够在快速变化的市场环境中更好地估计波动率,相比其它波动率模型（仅利用了历史数据信息的GARCH模型、利用了高频数据信息的已实现GARCH模型以及利用了期权与高频数据信息的单因子随机波动率模型）具有更为优越的VaR度量精确性,尤其是极端风险情形下的VaR估计精确性改进明显,凸显了期权与高频数据信息以及双因子波动率在市场风险管理中的价值.     

平行数据随机波动建模及应用研究

将随机波动模型的建模思想引入平行数据的建模过程,提出了平行数据随机波动模型,以综合分析与比较不同金融市场之间的风险状况和波动的持续特性;应用卡尔曼滤波方法首先滤出模型的伪似然函数,然后采用极大似然估计方法求解模型参数,最后利用平行数据随机波动模型对我国沪深股市数据进行了实证应用.实证表明,平行数据随机波动模型可以很好地说明我国股市的整体风险状况以及沪深两市间波动持续性的差距.     

中国开放式基金市场波动性的实证研究

通过对中国开放式基金市场整体波动性进行全局的静态分析,给出了其波动特征的全景式描述.从动态的视角出发,运用滚动样本的检验方法刻画了开放式基金市场波动特征(包括杠杆效应、风险溢价效应和波动持续性)的时变性及演变规律.     

我国市场债券收益的可预测性及其经济价值研究

债券收益的可预测性及其经济价值一直是颇具争议的热点问题.本文首先利用回归模型检验了我国债券收益的可预测性,并分析了债券收益的非马尔科夫性和随机波动特征.在此基础上,在广义随机波动HJM框架下提出了非马尔科夫DTSM模型的构建方法,并分析了非马尔科夫性和随机波动性对于债券超额收益的可预测性及其经济价值实现的作用.最后,考察了我国市场上债券收益可预测性的来源.结果表明,我国债券收益可预测性具有很强的统计显著性,且可以转化为显著的经济收益.在此过程中,非马尔科夫性、随机波动性具有十分关键的作用.经济环境驱动的时变性风险溢价是我国债券收益可预测性的主要来源,而非涵盖随机波动因子也显著含有债券收益的预测信息.     

基于近邻截断的跳跃扩散过程波动函数的设定检验

高频数据环境下的波动函数设定检验容易受到数据中跳跃的影响。为此，本文基于近邻截断（nearest neighbor truncation）方法，利用残差构造部分和（partial sum）过程构造出波动函数参数形式的设定检验方法，并分析了该检验方法在原假设条件下的近似极限性质与自助检验步骤。所提出的波动函数设定检验方法能渐近有效的避免跳跃扩散过程的漂移项与跳跃项的影响。蒙特卡洛模拟结果表明这些检验方法对跳跃的影响具有稳健性，且具有合理的检验水平（size）和检验功效（power）。利用这些检验方法对我国的上海银行间同业拆放利率（Shibor）数据进行实证分析，结果表明本文所提出的跳跃稳健的波动函数检验方法比非跳跃稳健的波动函数检验方法具有更好的区分度。     

金融风险管理的非线性SV模型及其应用研究

金融风险管理的非线性SV模型的优点在于用它可以检验不同函数形式的随机波动,该模型的检验仅基于一个单独参数δ.在非线性SV模型的基础上,进一步把它扩展为具有杠杆效应的非线性SV模型.本文使用上海和深圳股市的指数日收益数据进行了实证分析,借助BUGS软件,利用Gibbs取样的MCMC方法对模型进行了贝叶斯参教估计,证明了应拒绝对数正态SV模型,而使用非线性SV模型.     

基于符号收益和跳跃变差的高频波动率模型

基于符号收益率的视角,对现有的HAR-RV类及其跳跃扩展模型进行相应分解,构建新型的HAR-RV类波动率模型.进一步,结合符号收益和不同的跳跃识别检验方法,提出了包含符号跳跃变差的HAR-RV类模型,并利用样本外滚动窗预测技术和"模型信度设定"(MCS)检验法评价了各种新旧HAR-RV模型对我国沪深300股价指数波动的预测能力.结果表明:基于C_TZ跳跃识别检验的符号跳跃变差能显著改善波动率模型的短期预测能力,但在中长期波动预测时,符号跳跃变差未能明显提升HAR-RV类模型的预测精度;新提出的HAR-S-RV-TJ-TSJV模型和HAR-S-RV-TJ模型分别在对短期(未来1天)和中长期(未来5天和20天)的波动预测检验中,展现出了最高的预测精度.     

基于EIS的杠杆随机波动率模型的极大似然估计

杠杆随机波动率(SV-L)模型在金融计量学文献中已经引起了广泛的关注,然而,它的参数估计一直是一个难点.本文基于有效重要性抽样(EIS)技巧,给出了SV-L模型的极大似然(ML)估计方法.为了检验提出的EIS-ML方法的精确性以及小样本性质,构建了蒙特卡罗(MC)模拟实验.结果表明,EIS-ML方法是非常准确和有效的.最后,将EIS-ML方法应用于实际数据,选取上证和深证综合指数的日对数收益率数据为研究样本,利用SV-L模型对中国股市进行了实证分析.结果表明,中国股市具有很强的波动持续性,并且存在显著的杠杆效应.     

多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用

简要回顾了一元ARCH类模型的发展过程,介绍了多元GARCH类模型的四种形式.针对传统基于梯度信息的多元GARCH模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方法,并利用中国股市数据进行了实证研究.结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二元GARCH效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.     

上海顾客满意度指数模型及其稳健性研究

采用结构方程组方法,建立了上海顾客满意度指数基础测量模型。并通过对一个简化模型的蒙特卡罗模拟分析,证明在应用偏最小二乘估计的情况下,这一模型对于结构变动,以及数据质量缺陷是稳健的。     

企业战略三维坐标体系及其风险测度

近年来,简化定量化测量企业管理实践的方法,一直是发达国家研究人员关注的重要课题。以往的定量化测量方法,基于二维测量,而且较复杂,即不变于企业测量,也不能全面描述企业管理实践的现状。文章作者基于长期大型企业集团高级经理人的实践,结合以往学者的研究成果,提出战略理论模型及战略融合度等新概念。文章提出的三维测量方法便于企业自我测量,并能较全面地描述企业管理实践现状及其风险。文章依据战略模型描述的案例,是某大型企业管理实践及其成长的真实案例。文章提出的战略模型及其测量方法,实现了企业管理实践测量方法的创新,丰富了该领域的研究。     

企业竞争中的消耗战及其模型研究

企业竞争中消耗战无处不在。如何选择正确的消耗战策略,直接关系着企业的存亡。本文拟以博弈论的方法,建立企业竞争中的消耗战数学模型,分别对其离散时间模型及其均衡、离散时间模型过度到连续时间模型、完全信息模型及其均衡、不完全信息模型及其均衡进行系统分析,为企业的消耗战策略提供理论依据。     

带权重约束的DEA超效率评价模型及其应用研究

针对产学研协同创新项目的相对效率比较问题,数据包络分析（DEA）法是比较有效的数量分析方法。但DEA法所构建的优化模型中,由于约束条件没有充分考虑评价指标体系内部指标之间客观存在的内在权重大小信息,从而导致模型过分强调了评价单元的投入产出特征差异,甚至出现了原本非常重要的指标其权重却为0的不合理现象。本文提出DEMATEL法和数据包络分析法有机结合的思想,将运用DEMATEL法获得的指标之间内在的权重大小信息,纳入DEA法非阿基米德无穷小量ε限制的CCR模型及其超效率模型的约束条件,创新模型的可行域,构建了权重约束型ε-CCR模型和超效率ε-CCR模型。并以美国2014-2015年度国家科学基金会产学研合作研究中心发布的年度报告数据,对美国71个以高校为主导的产学研协同创新中心的相对效率进行了实证分析。实证结果显示,权重约束型超效率ε-CCR模型比没有权重约束的超效率ε-CCR模型更有效,不仅能对多个评价单位进行全排序,而且能克服无权重约束的超效率ε-CCR模型存在的评价结果不合理现象。这些结果有助于进一步推动DEA法的理论创新和应用推广,并能为多投入多产出项目的决策提供新的方法,使实际问题决策更合理更科学。     

Bootstrap Estimation of Benchmark Doses and Confidence Limits with Clustered Quantal Data

The benchmark dose (BMD) is an exposure level that would induce a small risk increase (BMR level) above the background. The BMD approach to deriving a reference dose for risk assessment of noncancer effects is advantageous in that the estimate of BMD is not restricted to experimental doses and utilizes most available dose-response information. To quantify statistical uncertainty of a BMD estimate, we often calculate and report its lower confidence limit (i.e., BMDL), and may even consider it as a more conservative alternative to BMD itself. Computation of BMDL may involve normal confidence limits to BMD in conjunction with the delta method. Therefore, factors, such as small sample size and nonlinearity in model parameters, can affect the performance of the delta method BMDL, and alternative methods are useful. In this article, we propose a bootstrap method to estimate BMDL utilizing a scheme that consists of a resampling of residuals after model fitting and a one-step formula for parameter estimation. We illustrate the method with clustered binary data from developmental toxicity experiments. Our analysis shows that with moderately elevated dose-response data, the distribution of BMD estimator tends to be left-skewed and bootstrap BMDL s are smaller than the delta method BMDL s on average, hence quantifying risk more conservatively. Statistically, the bootstrap BMDL quantifies the uncertainty of the true BMD more honestly than the delta method BMDL as its coverage probability is closer to the nominal level than that of delta method BMDL. We find that BMD and BMDL estimates are generally insensitive to model choices provided that the models fit the data comparably well near the region of BMD. Our analysis also suggests that, in the presence of a significant and moderately strong dose-response relationship, the developmental toxicity experiments under the standard protocol support dose-response assessment at 5% BMR for BMD and 95% confidence level for BMDL.     

基于交叉效率和合作博弈的决策单元排序方法

在数据包络分析中，大量的交叉效率模型已被提出。然而选择不同的目标模型将实现不一样的交叉效率评价。本文基于针对单个决策单元实施的对抗型和仁慈型两个交叉效率模型，用合作博弈方法来研究交叉效率模型的选取，并利用Shapley值对决策单元进行排序。最后通过实例分析显示该排序方法充分利用了最小交叉效率和最大交叉效率的信息完全排序了所有决策单元，具有一定的综合性和合理性。     

制造业设备维护与管理的相对有效性评估

在设备维护与管理的评估中引入数据包络分析,以此为核心构建了设备维护与管理相对有效性的评估方法。该方法在系统功能建模的基础上,全面分析了设备维护与管理作为服务系统的投入与产出构成,以数据包络分析为计算模型完成了设备维护与管理有效性的评估。该方法满足了设备维护与管理评估全面性和客观性的要求,其有效性和可信度通过在某石化企业的应用得到了验证。     

企业生命周期的系统动力学建模与仿真

从系统动力学角度研究企业生命周期变化中不同因素的影响.分析企业成长过程和主要影响之后,建立能够反映企业生命周期变化的因果关系图和动力学模型.用C#语言实现了系统动力学模型,验证了模型的有效性,讨论了模型的应用.仿真结果表明本文方法能够有效模拟企业生命周期的演化过程,并且能够为管理者进行企业组织管理与活力控制提供决策支持.     

股市波动率的短期预测模型和预测精度评价

基于幂转换以及不设定扰动项的具体相关结构和分布形式,构建了半参数的短期预测模型来预测中国股市的波动率.模型采用基于极值估计量的两阶段估计法进行估计,估计方法的小样本性质表现良好.此外,还通过具有Bootstrap特性的SPA检验实证比较了新模型与其他6种预测模型的预测精度.实证结果表明,在各种损失函数下,半参数短期预测...     

教育资源信息化的非市场价值及其测评方法研究

教育资源信息化的产出价值为非市场价值,缺乏方法对其进行货币化计量.在对信息化的教育资源公共产品特性分析的基础上,结合相关项目和传统流程的替代关系,建立测评用户支付意愿的一般模型,首次提出教育资源信息化的非市场价值测评方法和实际操作流程.最后,应用测评模型和流程对高校图书馆电子资源支付意愿进行实际测评,验证测评方法的有效性.