期望未来损失约束下的最优投资问题

在标准的Black-Scholes 型金融市场下,建立了期望未来损失( expected future loss;EFL)约束下基于终端财富效用最大化的投资组合选择模型.运用鞅和优化方法,得到了一般效用投资者在投资计划期内任意时刻的最优财富和最优投资组合选择策略.在对数效用函数下,得到了投资者在投资计划期内任意时刻的最优财富和最优投资组合选择策略的显式表达式.     

参数不确定性和效用最大化下的动态投资组合选择

标准投资组合选择理论假设投资者准确地知道与资产收益率相关的各种参数(例如均值和方差),忽视了参数不确定性引致的估计风险给投资决策带来的影响.本文研究引入参数不确定和学习时的连续时间动态投资组合选择问题,使用鞅方法求导出了具有CRRA型效用函数的投资者的最优投资策略的显式表达式.在此基础上,我们结合中国证券市场中的实际数据深入分析了参数不确定性以及投资者初始信念对最优投资策略的影响.     

嵌入收益保证股票挂钩票据的最优投资策略

本文从投资机构的视角出发,将发行嵌入收益保证的股票挂钩票据(GELN)的最优投资策略问题转换为收益保证下的最优投资策略问题进行研究.在随机利率框架下,利用随机最优控制的方法得到了最优投资策略的解.结论表明最优投资策略可以分为三部分:投机策略、利率对冲策略、收益保证对冲策略.由于在GELN产品的标准收益结构中设定了收益的上下限,这就相当于投资机构卖出了一个牛市价差期权给投资者,期权价值被反映在最优化问题的目标函数中,所以最优投资策略解中出现了新的期权参数项.     

现实约束下多阶段模糊投资组合的时间一致性策略研究

考虑交易成本约束、借款约束、阈值约束、收益需求约束和基数约束,本文提出多阶段均值—标准下半方差模糊投资组合模型并讨论了该模型的时间一致性最优投资策略。具体如下：首先,基于可能性理论,将模型转化为非线性动态优化问题;由于标准半方差是不可离散的,模型的最优解不具有时间一致性。其次,为获得时间一致的最优投资策略,本文采用博弈论,将该模型转化为时间一致性动态优化问题,并运用离散近似迭代方法求解。最后,通过具体算例比较不同风险偏好系数、不同基数约束和不同借款约束的最优投资策略,以验证模型和算法的有效性。     

含期权的最优投资消费决策

当投资对象中含有期权时如何安排自己的投资和消费是当前投资者所面临的实际问题。本文在Black-Scholes模型假设的市场条件下,假定投资者的投资对象中含有一个欧式看涨期权,讨论了在该情形下投资者如何进行投资和消费的问题。建立效用最大化模型,应用最优控制原理得到了关于指数效用函数的最优投资消费策略,另外还得到了投资者的套期保值策略,并对这两种策略进行了对比,得到了它们之间的关系式。最后给出了数值示例验证了最优策略优于套期保值策略。     

证券买卖速度受制约下的最优交易策略

以往对最优交易策略的研究忽略了交易速度的外生制度性约束.本文基于弱有效市场假设，构建交易速度受制约条件下，最大化投资效用的交易策略模型.运用极大值原理，推导出不同市场情形、各种初始持仓条件下最优交易策略的解析解.通过对最优交易策略的进一步分析表明:存在一个最优初始持仓(即机会容量)使投资效用最大化;投资者需以最大交易速度在投资期的初始阶段以机会容量为目标调整持仓，并在投资期的最后阶段出清仓位.     

企业年金积累期的最优动态资产配置策略

替代率是评价企业年金基金投资效果的重要指标之一.本文构建了与替代率挂钩的目标基金,建立了基于目标的企业年金基金最优资产配置模型,利用随机动态规划方法获得了年金基金最优投资策略的解析解,并通过蒙特卡洛模拟技术对所得结果进行数值模拟,考察了不同市场环境及不同群体的最优配置策略和最优策略对可控制参数的敏感性.结果表明:模型中参数对年金基金的最优配置策略各有不同影响,不同群体和不同金融市场中的最优策略也有差异,但总体而言最优资产配置策略具有高风险资产权重随着时间推移而降低的动态特征.     

道路新建与养护的动态最优投资分配模型

本研究的主要目的是确定城市道路新建和养护的动态最优投资分配策略。为此,本文以宏观视角构建了含有随机项的连续时间最优控制模型以实现城市所有用户出行成本的最小化。本文利用动态规划原理推导出随机最优控制问题的最优性条件：哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程,得到含有偏导数项的动态最优投资策略,同时对动态最优投资策略与状态变量、各参数之间的关系进行了定性分析。本文采用一种估计最优值函数中参数的方法求解得到动态最优投资策略的解析解,此解析解中只含有各状态变量与参数。最后,本文以实际数据为例,给出了2019-2028年的城市道路新建和养护的动态最优投资策略,并通过蒙特卡洛试验对其与现行投资策略的效率进行定量比较分析。本文通过理论及数值分析得到以下重要结论：(1)动态最优投资策略为一个闭环的反馈控制,即最优策略是路网流量与路网容量两个状态变量的函数。(2)动态最优投资策略在理论上不能保证在一次独立试验中得到的出行成本一定是最小的,因为管理者只能把握随机变量的特征,即期望值与标准差,而并不能准确预知下一年度的实际情况。(3)引入社会贴现率后的最优值函数参数估计方法将会拥有更大的适用范围。(4)在案例分析中,通...     

二元风险模型下的保险公司最优投资策略

本文考虑了二元风险模型下保险公司的投资问题.假设保险公司的两个子公司分别在风险市场上投资,且投资策略都属于常数族,利用鞅方法得到了破产概率的指数型上界,给控制保险公司的风险提供了可能.并且得到了最优的常数投资策略,该策略可以使破产概率的上界最小.最后给出了具体的算例阐述了本文的结果.     

带机会约束的动态投资决策模型研究

本文在BlackScholes型市场中,建立了具有投资机会约束的CaR动态投资决策模型: ,其中x是初始财富,π(t)=(π₁(t),…,π_d(t))′∈R^d为可行的证券组合过程,X^π(T)为计划期末的财富水平,CaR(x,π,T)为投资期末的在险资本,R是投资者事先给定的某正的财富水平,0<β<1通过对该模型的讨论,得到了最优常数再调整策略的显式表达式,其金融学含义包括:对于机会约束下的动态投资组合,在风险中性市场中,最优的常数再调整投资策略是纯债券投资策略,最优的在险资本值为零;在风险非中性市场中,最优的常数再调整投资策略蕴涵了共同基金定理的成立。     

非线性协整建模研究及沪深股市实证分析

讨论了线性协整和非线性协整的涵义,指出在非线性系统中,非线性协整可以更好地刻画多个时间序列之间的均衡关系.提出了利用小波神经网络逼近非线性协整函数的方法,并给出了训练小波神经网络的变尺度算法.最后利用上海和深圳股指数据进行了实证研究,通过与BP神经网络的比较,证实了小波神经网络在非线性协整建模中的有效性,并说明沪深股市之间存在着非线性协整关系.     

经济转型时期中国的非线性菲利普斯曲线

本文应用半参数模型识别经济转型时期中国的非线性菲利普斯曲线,这种非线性关系表现为三次多项式函数,拟合效果较好,统计检验显著。此外,本文给出了非线性菲利普斯曲线的经济学阐释,并用于预测2007-2010中国的通货膨胀趋势。     

安全事故现状与趋势分析方法研究

包括安全生产事故预防、控制在内的安全生产监督管理工作需要客观把握安全生产的现状并准确地判断其总体发展趋势。本文基于我国安全生产事故快报数据,对近年安全生产现状做出季节性等分析,并为短期安全生产形势变化的预测与判断不仅提出了三个可行的ARIMA-BP、ARIMA-RBF以及ARIMA-GRNN非线性组合模型而且进一步基于RBF,对前述三个模型再次进行非线性组合,给出了一种新的双重非线性组合趋势分析方法。实证结果表明,双重非线性组合能够较为精确地预测安全生产事故的发展趋势,可以为安全生产事故的预防、控制和应对提供管理和决策支持。     

汇率货币模型的非线性协整关系检验——基于深度GRU神经网络

本文采用深度门控循环单元（GRU）神经网络探讨三种汇率货币模型（弹性价格、前瞻性和实际利率差模型）的非线性协整关系。GRU技术在深度学习中具有智能记忆、自主学习和强逼近能力等优点。为此，本文运用该技术对6组典型浮动汇率制国别数据进行了非线性Johansen协整检验。结果表明，汇率与宏观经济基本面之间存在非线性协整关系，从而说明了货币模型在非线性条件下的有效性，以及先进的深度学习工具在检验经济理论中的优势。     

非线性单主元企业组织规模发展的突变点判定

本文简要阐述了突变现象的研究,探讨了突变的形式和突变点寻找所涉及的问题。通过对影响企业组织规模因素的讨论,给出了非线性企业组织规模的一般函数。探讨了非线性单主元企业组织规模函数的近似问题。结合例子,应用突变理论,就其折叠型、尖点型的突变判定进行了研究,并就突变点寻找的方法作了小结。     

A SECTIONING SEARCH APPROACH TO AGGREGATE PLANNING OF PRODUCTION AND WORK FORCE

The use of search and heuristic methods as a means of solving nonlinear aggregate planning models has been given considerable attention in recent years. A few of these methods have shown promising results. In this paper a sectioning search procedure is explored as an alternative means of solving nonlinear aggregate planning models. Application is made to two test cases, and the results are compared with those of other solution methods.     

考虑定价和需求关系的供应链网络优化研究

本文通过引入价格-需求函数描述产品价格变化对消费者需求的影响，构建了一个由制造商、仓库和消费者组成的三级供应链网络。在此基础上，以最大化供应链总利润为目标、以定价和需求为决策变量，建立了混合整数非线性规划（MINLP）模型。基于该模型目标函数非线性的复杂性，采用外部近似法将目标函数近似线性化，即切割成有限条切线，使其可以求解。最后通过不同规模的算例分析验证了模型和算法的可行性与有效性，从而指导供应链上的企业权衡其成本和收益，提高顾客的满意度。     

STAR与ANN模型：证券价格非线性动态特征及可预测性研究

证券价格的可预测性一直是现代金融学的研究焦点。近年来,以平滑迁移(STAR)模型和神经网络(ANN)模型为代表,国外学者将许多非线性模型应用于证券价格非线性动态特征及可预测性的研究。本文采用多种线性、非线性股价预测模型对上证180指数短期和中长期可预测性进行研究,并基于统计指标和投资策略指标比较了不同模型的预测能力。结果表明:我国证券价格具有非线性特征,在短期和中长期水平上具有一定的可预测性,这对有效市场假说提出了质疑;ANN模型的预测能力多数情况下优于RW模型、线性AR模型和STAR模型,基于ANN模型的"盯市"投资策略能获得比"买入持有"投资策略更高的平均净收益。     

基于投资竞赛的离散模型的动力学行为分析

首先为同类企业的投资竞赛建立了一个离散非线性动力学模型,然后深入研究了该模型 不动点的稳定性及各种分岔与混沌行为,并分析了系统的非线性动力学性质所表现的经济学意 义. 研究结果表明:随着系统参数的增大,该离散非线性模型通过准周期过渡和倍周期分岔两种 途径通向混沌,并能较好地解释同类企业因竞争而导致经济规模此消彼长的社会经济现象     

An access network design problem with end-to-end QoS constraints

In this paper, we present an access network design problem with end-to-end quality of service (QoS) requirement. The problem can be conceptualized as a two-level hierarchical location-allocation problem on the tree topology with nonlinear side constraints. The objective function of the nonlinear mixed integer programming model minimizes the total cost of switch and fiber cable, while satisfying demand within the prescribed level of QoS. By exploiting the inherent structure of the nonlinear QoS constraints, we develop linearization techniques for finding an optimal solution. Also, we devise an effective exact optimal algorithm within the context of disjunctive constraint generation. We present promising computational results that demonstrate the effectiveness of the proposed solution procedure.