项目投资组合的风险决策模型及应用

本文对项目投资组合决策方法进行了总结分析,指出了其中的不足.通过借鉴证券投资组合理论,结合项目投资组合的特点,构建了项目投资组合的风险决策模型,弥补了现有方法的不足,并设计了一种简单的模型求解方法.该模型在保证资金等资源合理配置的前提下,考虑了项目投资的先后顺序,引入了组合风险,在风险承受范围内,实现项目组合收益的最大化.最后,通过一个实例验证了模型的有效性和实用性.     

证券投资如何做好风险控制

风险与收益伴随投资的进行而产生,投资的风险分析与控制是金融投资领域永恒的、最重要的研究课题之一。证券投资在金融市场中占有重要地位,既拥有金融市场赋予它的一般性特征,也在不断发展中凸显自身的投资风险特点。在这种情况下,有效考虑市场内外的各类不确定因素及价格波动性特征,并以此为基础对证券投资如何进行风险控制进行研究,有着极其重要的理论和现实意义。     

有关组合证券的投资问题探讨

随着社会经济的发展,证券市场也得到了不断的发展和完善,因此人们会选择把闲置的资金进行有效的组合投入到证券中。本文旨在对证券市场中的组合证券投资进行一定的了解,并对其投资的风险问题进行阐述,提出有效的风险规避措施,从而有效实现投资者的利益最大化。     

确定组合证券投资有效边界的参数线性规划方法

本文从预期收益率与风险权衡的分析，导出了连续确定组合证券投资有效边界的一种简化参数线性规划方法，研究了不允许卖空情况下有效边界的一般形状，并将有关方法和结论推广到包含一般线性的约束和无风险证券的情况，指出了有效边界出现不可导点的可能性。     

基于内生流动性风险的证券组合调整策略

流动性的缺乏,使投资者面临内生流动性风险,股票间的相关性又使其更加复杂化.证券组合的调整策略,不仅要达到调整目标,还要实现投资者效用的最大化.本文扩展了Almgren和chriss的证券组合变现模型,建立了基于内生流动性风险的证券组合调整策略模型,并用一阶条件得到了数值解.算例分析给出了投资者调整策略的有效边界;指出投资者越厌恶风险,越倾向于首尾时段交易;相关性分析表明风险承受能力越强的投资者越应关注股票间的相关关系,通过股票间的相关性进一步降低执行成本.     

基于CVaR风险计量指标的投资组合策略及模型

本文以在条件风险（cvaR）模型的框架下,建立了三个以Worst—CaseCVaR．CWCVaR．）为风险测量指标的投资组合模型。依据深圳证券市场的股票数据,运用Matlab工具葙提供的求解优化问题的算法进行了模拟计算,验证了模型的有效性。     

证券投资基本分析及量化交易指标的应用研究

随着市场投资的深入发展,量化交易指标的应用也更加广泛,在金融市场中占据的地位也愈加重要。具体的量化交易指标包括成本模型、阿尔法模型、组合优化模型以及风险控制模型等。通过量化交易指标的正确分析,能够有效规避投资风险,强化证券投资的高收益性。在本文中,笔者将从实际的工作经验出发,综合分析当前证券投资的基本分析及量化指标,并就其应用提出相关建议。     

基于自由现金流量的证券投资组合分析

通过比较中美两国在处理和计算自由现金流量方面的不同,提出自由现金流量的计算方法,并论述了在我国会计准则下如何通过会计调整计算自由现金流量。在获得公司自由现金流量的基础上,通过引入自由现金流量乘数和自由现金流量负债比,结合经营现金流量、市盈率和低财务杠杆指标,构造了基于自由现金流量的证券投资组合,对我国证券市场做出实证分析。同时,对比其他投资策略的实际效果,证明基于自由现金流量的投资策略所具有的优越性。     

一个非对称风险度量模型及组合证券投资分析

在分析Jia&Dyer的风险-价值理论基础上,给出了一个基于预先给定的目标收益的非对称风险函数。该风险函数是低于参考点的离差和高于参考点的离差的加权和,它利用一阶"上偏矩"来修正二阶下偏矩,进一步建立了在此非对称风险函数下的二次规划组合证券投资模型;并证明了该模型与三阶随机占优准则的一致性;最后通过上海证券市场的实际数据验证了该模型的有效性和实用性。     

A Comprehensive Network Security Risk Model for Process Control Networks

The risk of cyber attacks on process control networks (PCN) is receiving significant attention due to the potentially catastrophic extent to which PCN failures can damage the infrastructures and commodity flows that they support. Risk management addresses the coupled problems of (1) reducing the likelihood that cyber attacks would succeed in disrupting PCN operation and (2) reducing the severity of consequences in the event of PCN failure or manipulation. The Network Security Risk Model (NSRM) developed in this article provides a means of evaluating the efficacy of candidate risk management policies by modeling the baseline risk and assessing expectations of risk after the implementation of candidate measures. Where existing risk models fall short of providing adequate insight into the efficacy of candidate risk management policies due to shortcomings in their structure or formulation, the NSRM provides model structure and an associated modeling methodology that captures the relevant dynamics of cyber attacks on PCN for risk analysis. This article develops the NSRM in detail in the context of an illustrative example.     

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。     

因子模型在风险预算分析中的应用

风险预算在国外正赢得学术界、养老基金和资产管理领域等许多方面的广泛关注,并认为是组合管理的一种创新。国内投资者日益认识到投资组合管理与风险控制的重要意义,并近乎成为他们的第一要务。本文利用因子模型,通过风险预算这一投资管理和风险控制技术与方法,讨论投资组合因子风险分解并进行实证分析。     

基于行业组合的贷款总体风险优化决策模型

应用资本资产定价模型中的单因子模型表达贷款收益和风险函数,以不同行业贷款组合后的总体风险最小化为目标,运用非线性规划方法建立了基于组合贷款总体风险优化的行业贷款分配模型。通过负相关行业的风险对冲,避免了选择单个或少数行业进行贷款所导致的、当该行业不景气时的系统性风险对贷款质量的影响,降低了贷款组合的系统性风险。从组合贷款总风险中分离出系统风险和非系统风险,并通过实例验证行业组合可以降低系统性风险,显示通过行业组合可以部分地抵消由于行业自身所产生的系统性风险。     

风险预算分析与投资结构优化模型

机构投资者在设计他们的全部投资组合、管理其资产时,面对大量的困难决策。其中,最令人困惑的决策涉及到经理人结构,既使资产配置研究给投资者指出了最合适资产种类结构,但几乎没有人去指导投资者确定经理人结构,使他们的资金最有效的发挥作用。本文把传统构造证券组合的风险收益优化方法,应用到经理组合方面,从雇佣组合经理或其他资产管理者角度,讨论主动式风险控制和经理结构优化框架。     

多重不确定环境下基于证据理论的NIS安全风险评估模型

以证据理论为基础,构造一种能够适应多重不确定环境的网络信息系统安全风险评估模型。在模型中建立安全风险评估指标体系并对指标权重进行量化;重新定义基本概率赋值函数,以适应安全风险评估过程中证据的不确定性描述;实现证据一致性检验并确定调整方法,从而进一步降低评估过程中专家经验的不确定性;最后,通过实证分析验证该模型的正确性和有效性。     

基于物元与可拓集合理论的企业技术创新综合风险测度模型

技术创新是企业获得竞争优势的动力源泉,是企业谋求生存和发展的重要保障。然而,技术创新是一项高风险活动,企业要避免和减少损失,将威胁转化为机会,就必须对技术创新风险进行管理,而准确度量风险则是进行技术创新风险管理的基础。本文基于物元与可拓集合理论,建立了企业技术创新综合风险测度的多维可拓物元模型,并提出了风险的可拓测度方法。该方法能够综合考虑企业技术创新过程中的各种主观信息和客观信息,反映技术创新过程中的各种风险因素的状态,不仅可以对企业技术创新的综合风险进行测度,而且可以对企业技术创新的客观风险和决策者的主观风险做出准确评估。理论分析和实践结果均表明了所建立模型的可行性和有效性,这为企业技术创新风险的测度提供了一条新的途径。     

基于利率非平行移动风险控制的资产负债组合优化模型

引入现金流离散度对收益率曲线非平行移动带来的利率风险进行免疫,以银行各项资产和负债的现金流离散度零缺口为约束条件,以银行各项贷款组合收益最大为目标函数,建立了基于利率非平行移动风险控制的资产负债组合优化模型.该模型通过现金流离散度的零缺口免疫匹配银行的资产与负债,控制了利率期限结构非平行移动带来的利率风险.该利率期限结构非平行移动的风险免疫更具有普遍性.通过不同时段的远期收益率来贴现资产和负债的现金流,使现金流离散度的计算更加准确.反映了不同时期收益率变化对各期现金流的影响,提高了现金流离散度的计算精度,改变了现有研究的久期免疫用恒定的名义利率贴现现金流的做法.     

基于SKT-ARFIMA-HYGARCH-VaR模型的股票型基金投资风格漂移风险测度研究

投资风格漂移是把双刃剑,基金在获取短期超额收益的同时,其背后也折射出巨大的漂移风险。本文以2004年成立的8只开放式股票型基金为研究样本,在量化基金投资风格漂移收益及分析其序列呈尖峰、厚尾与有偏特征的基础上,通过引入skt分布来刻画新生变量的分布,构建ARFIMA-HYGARCH-VaR模型来测度基金投资风格漂移风险值,并与skt分布下的RiskMetrics及GARCH族等5种VaR模型的风险测度能力做了比较实证分析,同时对各种VaR模型进行失败频率回测检验与动态分位数测试。研究结果表明:在不同显著性水平下,skt分布下的各种模型基本都有较好的风险测度能力,但ARFIMA-HYGARCH模型的VaR风险测度更加精确与稳定;Person吻合度检验也证实了skt分布能较好刻画投资风格漂移日收益序列的分布。本研究为控制较严重的投资风格漂移及规范基金产品创新设计与发行无疑具有重要的理论价值与现实意义。