利率跳跃扩散模型的理论估计与蒙特卡罗模拟检验

我国货币政策调控已基本实现由直接调控向间接调控的转变,对利率的形成机制产生重大的影响,因此传统的假设利率服从扩散过程的模型日益受到挑战。本文在将跳跃因子加入到CIR模型的基础上,提出了一种服从跳跃扩散过程的利率变化模型,并用最大似然估计法对模型中的参数进行了估计;在此基础上,对我国存贷款利率的变化过程进行了蒙特卡罗模拟检验。研究发现,加入跳跃扩散过程后,模型不但能更好地拟合实际数据,而且揭示了利率回复和水平效应的部分原因,从而增加了模型的解释能力。     

半参数空间ZISF的估计、分类与蒙特卡罗模拟

零无效率随机前沿模型（ZISF）包含随机前沿模型和回归模型,两模型各有一定的发生概率,适用于技术无效生产单元和技术有效生产单元同时存在的情形。本文在ZISF的生产函数中引入空间效应和非参函数,并假设回归模型的发生概率为非参函数,构建了半参数空间ZISF。该模型可有效避免忽略空间效应导致的有偏且不一致估计量,也避免了线性模型的拟合不足。本文对非参函数采用B样条逼近,使用极大似然方法和JLMS法分别估计参数和技术效率。蒙特卡罗结果表明：①本文方法的估计精度和分类精度均较高。随着样本容量的增大,精度增加。②忽略空间效应或者非参数效应,估计精度和分类精度降低,文中模型有存在必要性。③忽略发生概率的非参数效应会严重降低估计和分类精度,远大于忽略生产函数的非参数效应的影响。     

基于非参数蒙特卡罗模拟的股票波动性价值研究

通过对股票价格行为的分析,指出除流动性价值外,股票价格的波动性同样可能具有价值.在股票内在价值不变的条件下,将波动性价值视为一个美式期权,进而应用非参数蒙特卡罗模拟求得随机波动条件下波动性价值的基本分布特征,即波动性价值受预期波动率、预期波动率的波动率、预期波动率的均值回复速度和波动率过程与价格过程的相关程度等因素的共同影响;预期波动率是最主要的影响因素,二者呈正相关关系,即投资者对未来波动的预期将直接决定波动性价值的水平;波动率的波动是波动性期权的次要影响因素,主要反映投资者对波动性价值可能存在的风险的认识;此外,波动性价值与波动率的均值回复速度、波动率过程与价格过程的相关程度正相关,当波动率过程与价格过程相互独立时达到最小值.     

基于蒙特卡罗模拟的最优决策

本文分析了蒙特卡罗模拟在决策中的应用,并结合具体实例应用了蒙特卡罗模拟方法,并作出了最优决策。     

分红寿险退保率的最小二乘蒙特卡罗模拟研究

将人寿保险产品中的退保权视作美式期权,提出了一个保单退保率分布的理论模型,用最小二乘蒙特卡罗模拟计算了分红型人寿保险在合同期内各年的退保率.研究表明:市场无风险利率、保险公司担保利率、资产波动率和保险公司盈余分配比例对退保率有影响;分红保险在到期日前会出现一个退保的高峰,在峰值过后,退保率下降并保持一段平缓的水平,直至到期日前的2~3年左右,退保率逐渐上升.     

期权定价的蒙特卡罗模拟综合性方差减少技术

主要将重要性抽样技术处理特殊衍生证券定价问题的能力与控制变量技术、分层抽样技术简单灵活、易于应用的特点有机地结合起来,把分层抽样技术和控制变量技术引入重要性抽样模拟估计的分析框架,提出更为有效的关于期权定价蒙特卡罗模拟的综合性方差减少技术;并以基于算术型亚式期权定价为例,进行了实证模拟分析.     

存在退保时分红寿险定价的最小二乘蒙特卡罗模拟

分红型人寿保险保单可以视作由三部分构成:固定收益债券、分红权和退保权.退保权的存在使保单具有美式期权的性质,给定价带来困难.本文用最小二乘蒙特卡罗模拟,建立了计算保单价值的模型,给出了模拟计算结果.     

基于蒙特卡罗模拟的房地产项目风险分析

由于房地产项目周期长、占用资金额巨大,所以对房地产项目进行风险分析很重要.本文用Excel软件对房地产项目进行了风险分析.通过对房地产项目的风险分析得了NPV的直方图.通过敏感性分析,找到影响房地产项目评价指标NPV的关键因素,从而为决策者提供参考,进而使项目获得最大收益.     

认股权证定价的蒙特卡罗模拟方法及其改进技术

认股权证在国际金融市场上一直备受关注,在我国金融市场中也得到越来越多的应用,因此对其进行合理定价显得尤其重要。本文基于认股权证的期权特征分析和标的资产价格变化的随机波动率假设,运用蒙特卡罗模拟方法及其改进技术对认股权证定价问题进行研究与探讨,建立认股权证的蒙特卡罗模拟定价模型,并在此基础上以鞍钢权证为研究样本对我国认股权证定价问题进行实证研究。研究结论认为,基于诸如对偶变量等方差减少技术的蒙特卡罗模拟改进方法是解决认股权证定价问题的一种有效途径。     

投资组合风险价值蒙特卡罗模拟的程序设计

本文在投资组合风险价值公式的基础上,给出了其投资组合风险价值的蒙特卡罗模拟步骤,设计了求解投资组合风险价值的计算程序,提高了其计算效率.     

基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟的贷款优化配置模型

极端风险对于银行资产配置至关重要,尤其是次贷危机之后尾部风险以惨重的代价引起了金融机构的重视,传统条件风险价值CVaR、风险价值VaR不能有效度量尾部极端风险,因此本文基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟构建了贷款组合优化配置模型,同时控制尾部极端风险和信用风险。本文一是通过损失-X_i越大、其风险权重φ_i也就越大的思路,构建幂风险谱PSR （Power Spectral Risk）最小的目标函数对极端风险进行控制,即弥补了CVaR同等看待尾部风险、忽略风险较大的损失应予以更大权重的不足,也同时弥补了VaR仅提供某一置信水平下资产损失的最大值、无法反映一旦超过这一数值的可能损失的弊端。二是通过蒙特卡洛模拟信用等级迁移引起贷款收益的变化情景,并以信用等级迁移后贷款组合损失越大、则风险厌恶权重越大的思路构建幂风险谱PSR最小为目标函数,以贷款组合的收益大于目标收益为约束,构建贷款优化配置模型,改变了现有研究贷款配置时没有同时控制信用风险和尾部风险的不足。对比分析结果表明：本文模型能够实现更高的收益风险比,即在单位幂风险谱PSR下能够实现较高的收益。     

Correlations Between Parameters in Risk Models: Estimation and Propagation of Uncertainty by Markov Chain Monte Carlo

Monte Carlo simulation has become the accepted method for propagating parameter uncertainty through risk models. It is widely appreciated, however, that correlations between input variables must be taken into account if models are to deliver correct assessments of uncertainty in risk. Various two-stage methods have been proposed that first estimate a correlation structure and then generate Monte Carlo simulations, which incorporate this structure while leaving marginal distributions of parameters unchanged. Here we propose a one-stage alternative, in which the correlation structure is estimated from the data directly by Bayesian Markov Chain Monte Carlo methods. Samples from the posterior distribution of the outputs then correctly reflect the correlation between parameters, given the data and the model. Besides its computational simplicity, this approach utilizes the available evidence from a wide variety of structures, including incomplete data and correlated and uncorrelated repeat observations. The major advantage of a Bayesian approach is that, rather than assuming the correlation structure is fixed and known, it captures the joint uncertainty induced by the data in all parameters, including variances and covariances, and correctly propagates this through the decision or risk model. These features are illustrated with examples on emissions of dioxin congeners from solid waste incinerators.     

基于Swarm的不同合约发电市场中多主体博弈仿真

为了研究合约电量比率对政府税收、社会福利、市场规模及构成的影响,本文提出一种基于Swarm的不同合约发电市场中多主体博弈模型.通过该仿真模型可以得出结论:税收作为一种政府调节手段,随着合约电量比率的减少将变得更有效;当生产能力确定,合约电量比率增加到一定值,政府将不能通过调整税率使实际社会福利最大化;对于不同的合约电量比率,社会福利最大化下的电力市场规模及结构不同.     

基于马尔可夫状态转换模型的沪深股市波动率的估计

为了更准确地估计具有结构转换的沪深股市收益率波动特征,本文将沪深股市的波动变化分为上涨、下跌和盘整三个状态,选用2000年1月4日至2011年12月30日的上证综指和深证成指日收益率数据作为样本,2012年1月4日至2012年1月17日的日收益率作为样本外预测,分别应用GARCH和APGARCH模型,以及RS-GARCH和RS-APGARCH模型估计和预测两序列的波动率,最后采用MSE₁、MSE₂和QLIKE对估计和预测出的波动率进行评价。结果表明:单一状态和三种状态下APGARCH模型均比GARCH模型估计和预测的波动率更准确;更进一步带有马尔可夫状态转换的模型估计和预测出的波动率更准确,且误差分布服从正态分布的模型估计和预测的波动率拟合结果优于误差服从t分布的模型。     

基于信息传播和羊群行为的股票市场微观模拟研究

基于投资者之间信息传播及决策羊群行为,构建股票市场微观模型。不同于已有研究,综合考虑了投资者网络特征,即网络密度对信息传播速度的影响。通过数值仿真运算,研究在影响信息传播速度上,不同权重的网络密度和股价波动状况影响因素,对股票宏观统计特征的影响。研究结果表明,变化的网络密度和股价波动状况权重系数,不影响股票收益率分布的非正态、尖峰厚尾和收益率波动聚集等特征;投资者集簇规模及股票绝对收益率呈负幂律分布;权重系数的变化会影响股票收益率的分形特征。投资者之间信息传播速度受到的一定程度的股价波动状况的影响,是股票收益率具有状态持续性的充分必要条件。     

Sensitivity Analysis and Estimation of Extreme Tail Behavior in Two‐Dimensional Monte Carlo Simulation

Two‐dimensional Monte Carlo simulation is frequently used to implement probabilistic risk models, as it allows for uncertainty and variability to be quantified separately. In many cases, we are interested in the proportion of individuals from a variable population exceeding a critical threshold, together with uncertainty about this proportion. In this article we introduce a new method that can accurately estimate these quantities much more efficiently than conventional algorithms. We also show how those model parameters having the greatest impact on the probabilities of rare events can be quickly identified via this method. The algorithm combines elements from well‐established statistical techniques in extreme value theory and Bayesian analysis of computer models. We demonstrate the practical application of these methods with a simple example, in which the true distributions are known exactly, and also with a more realistic model of microbial contamination of milk with seven parameters. For the latter, sensitivity analysis (SA) is shown to identify the two inputs explaining the majority of variation in distribution tail behavior. In the subsequent prediction of probabilities of large contamination events, similar results are obtained using the new approach taking 43 seconds or the conventional simulation that requires more than 3 days.     

基于Monte Carlo法的飞行器风险动态分析

飞行器研制项目具有时间周期长,研制费用高,风险大的特点,需要对项目进行整个周期内的动态综合管理。本文在Markov假设基础上,分阶段研究风险状态,并利用Monte Carlo仿真,计算出风险变化趋势。本方法利用有限的评估数据与历史数据,计算出风险转移强度,动态地评估了风险的发展变化。通过实例证明转移矩阵能够准确描述风险的发展变化且与实例情况相吻合。