基于Pair-Copula-GARCH模型与CVaR的时变投资组合优化

以过去的信息为条件，以一致性风险度量CVaR为优化目标，以组合收益率为约束条件，建立了时变投资组合优化模型，通过基于pair-copula-GARCH模型的蒙特卡洛模拟方法得到未来某时刻收益率的多个可能情景，并引入一个特殊函数实现了投资组合模型的线性化，得到了最优投资组合策略．最后针对提出的模型进行了实例分析．     

条件风险下的两基金分离定理

鉴于条件风险价值CVaR具有风险度量的合理性以及两基金分离定理对证券投资的重要意义,以CVaR作为风险度量研究两基金分离定理.在组合收益率服从正态分布的假设下,分别就投资组合含有或没有无风险资产的情形提出并证明了两基金分离定理;放开方差-协方差矩阵为非奇异这一通常假设,证明了CVaR风险度量下的两基金分离定理依然成立.     

基于Copula-CVaR的农场利润与经济风险统计方法

针对农场的作物产量及农业收入受到多方面因素的影响,提出了一种用于计算农场利润和经济风险的统计模型。该模型在已有统计理论的基础上采用条件风险值(CVaR)来评估地理多样化的有效性。CVaR用于基准化损失,Copula函数用于建模边际收益之间的联合分布。结果表明,地理多样化对于小麦农场投资组合是可行的农业风险管理方法,可以在控制风险的同时实现其最佳预期收益。通过与传统的多元正态分布模型相比,基于Copula的均值CVaR模型更能模拟极端损失,为农业风险管理提供了新的思路。     

基于一致性风险价值的投资组合优化模型研究

证券市场上收益率分布存在严重的偏峰厚尾现象；同时风险价值方法本身不符合次可加性．这使得进行组合优化时它的局部最优解并非全局最优．针对这些问题，我们从一致性风险度量理论出发，提出了一种新的风险度量技术——一致性风险价值——来度量投资组合的信用风险，在此基础上建立了一致性风险价值的投资组合优化模型，并运用线性规划技术进行组合优化．最后我们通过实证研究，发现运用基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果，优于运用基于风险价值的优化模型．     

带条件风险约束的发电商最优投标模型及计算

采用条件风险（CVaR）作为风险度量指标，建立了双层优化的发电商投标模型，上层解决社会效益最大和风险最小问题，下层解决发电商利润最大问题，设计了启发式粒子群算法（PSO）求解该复杂的双层优化模型.在4节点2机系统和9节点3机系统进行了实验，说明该模型和算法具有较好的计算效果和时效性，通过实验数据比较显示CVaR比VaR更准确地度量了发电商的风险.     

Copula的投资组合选择模型的应用研究

结合Copula技术和GARCH模型,建立了投资组合的Copula-GARCH模型。由于该模型可以捕捉金融市场间的非线性相关性,因而可用于投资组合的风险分析中。利用这个模型,并结合Markowitz的投资组合选择模型,对我国的一支开放式基金〖CD2〗中信红利精选股票型证券投资基金投资组合的选择进行了优化,本文应用lingo 8.0,在收益率一定的情况下, 得到了风险（VaR）最小的投资组合。     

椭球不确定集下的投资组合鲁棒优化模型

对于含有不确定参数的采用CVaR风险度量的投资组合模型,基于鲁棒优化理论的最新进展,结合统计或时间序列,构造形式较为简单的椭球不确定集作为对参数不确定性的近似,把原问题转化为易于求解的确定型最优化问题,解决了该模型由于参数具有不确定性所造成的缺陷,得到鲁棒性与最优性都较为满意的解.通过市场数据对模型的可操作性和实用性进行验证.     

基于DCC-GARCH-CVaR的外汇储备汇率风险动态分析

利用DCC-GARCH模型结合条件风险价值CVaR描述了我国外汇储备的汇率风险,结果显示近期汇率风险有增加趋势。为了降低汇率风险,根据资产管理思想,通过建立Mean-CVaR模型得出了最优的币种结构。最后,对储备币种调整前后的CVaR进行了对比分析,结果显示通过币种调整汇率风险明显降低。     

熵风险证券投资组合模型研究

利用熵作为证券投资风险度量工具,建立熵风险证券投资组合模型。在文章中首先讨论熵度量证券投资风险的合理性与优越性,进一步建立离散分布熵、离散分布联合熵、连续分布熵以及连续分布联合熵证券投资风险计算公式。在此基础之上建立熵风险证券投资组合模型。熵风险证券投资组合模型是一种以熵作为投资风险度量手段的投资组合模型。     

完备市场下亏空风险的最小化

假定股票价格服从跳扩散过程,在完备市场的条件下,讨论了小额投资人投资行为的风险以及亏空风险最小化的财富优化问题,利用随机分析的方法证明了存在优化投资组合使风险最小化,给出了优化投资组合、优化财富过程、最终价值.     

最大熵分布在投资组合中的应用研究

在不完全市场对收益率分布的确定存在很大的主观性,使得投资组合理论并未建立在合理的基础上,在一定程度上影响了实际投资效果。建立了组合收益率的最大熵分布,旨在为更好的投资提供新思路。对n支股票构成的投资组合系统,在已获取信息条件下,最大化熵函数,得到最大熵分布,并给出了该优化模型的解。结果表明:最大熵分布是根据部分信息进行推理时比较客观的分布,同时用熵解决了度量该投资组合系统的不确定性问题,从而为投资组合系统风险的度量提供有效参考。     

农业银行信用风险实证研究

信用风险是银行所面临的主要风险之一,但我国银行对信用风险的管理仍然主要是以定性分析为主。通过CreditMetrics模型首先计算得出某农业银行信贷数据的核心参数:信用风险转移矩阵、远期贴现率、违约回收率以及最终的风险价值,进而利用这些参数测算出该案例银行贷款组合的风险等级及其分布。     

两因子随机死亡率状态空间模型及长寿风险测度

引入状态空间模型对传统两因子CBD模型拟合阶段和预测阶段进行联合建模，并基于卡尔曼滤波方法对模型参数进行估计。进一步考虑到死亡率数据的小样本特征，结合Bootstrap仿真技术和生存年金组合折现模型对长寿风险进行测度。利用1996~2011年数据展开实证研究，结果表明：结合模型解释能力、参数估计结果和误差项正态分布检验结果，两因子状态空间模型要优于传统CBD模型；年金组合规模的扩大可以消除微观长寿风险，但不能消除宏观长寿风险和参数风险；宏观长寿风险占据着不可分散风险的主导地位。     

信用组合风险模型的构建及其应用

为了使当前流行的各种信用风险模型具有更高的相容性,在系统风险因素和非系统风险因素区别的基础上,建立了一个简单的信用组合风险模型。同时引进边际风险的概念,将边际风险贡献与信用组合风险管理进行了有机的结合。最后对CreditMetrics模型进行了深入剖析,得出该模型仅是信用组合风险模型的一个特例的结论。     

车用三效催化转化器劣化性能数值模拟

本文提出了证券投资组合的一个新模型.该模型综合考虑了证券的收益率、证券分红和证券价格的关系,并将证券分红和证券价格作为系统的随机参数处理,建立了证券投资组合的随机规划模型.利用机会约束规划方法,我们研究了将所建立的随机规划模型转化为普通光滑优化问题求解的方法,得到了该类问题求解的有效途径.     

混合Poisson分布及其在风险理论中的应用

对非同质保单组合建立了一元混合Poisson分布模型,并对具有相依风险的保单组合中两种保险责任的索赔次数（N1,N2）建立了二元混合Poisson模型,利用母函数与矩母函数研究了一元及二元混合Poisson分布的优良性质,二者特别适合刻画非同质风险的索赔次数,混合Poisson分布的方差越大于均值,保单组合中的非同质性...