基于时变Copula GARCH模型的金融风险度量

以GARCH(1,1)-Norm模型为边缘分布,以Kenddall tau为工具,采取滑动窗口的方法,建立了GARCH-时变-Copula模型,在此基础上利用蒙特卡洛技术度量了不同权重下的组合资产风险。通过对金发科技和ST国农两支股票的数据进行实证分析,利用失败天数的检验方法,验证了基于Kenddall tau与时间序列分析模型相结合的时变Copula模型在度量组合资产风险上的可行性与准确性。     

基于条件风险价值的投资组合优化模型

风险价值(VaR)是金融机构广泛运用的风险度量指标,条件风险价值(CVaR)是VaR的修正模型.本文运用CVaR构建了投资组合优化模型,并与均值-VaR模型和Markowitz的均值-方差模型进行了比较分析,论证了新模型的有效性,并对我国股票市场进行了实证分析.     

Copula相关理论在金融分析中的风险度量

随着全球经济的一体化,金融风险管理越来越受到世人的重视.大量研究表明,利用多样化的资产组合可以在一定程度上降低风险.传统的风险计量模型大都是以正态分布为基础的,但这往往与客观事实不符,尤其是在极端事件发生时,这种现象尤为严重,其结果导致常常会低估风险.借助Copula函数以及GJR模型和极值理论,采用Copula-GJR(1,1)-EVT模型对深证股票的10支股票在等权重下的投资组合进行风险度量,并且比较了单支股票指数与组合风险的结果差异以及以正态Copula和t-Copula作为连接函数的组合风险差异.     

应用极值理论计算在险价值--对上证指数的实证研究

在险价值（VaR）是度量市场风险的普遍工具,可看作是市场风险度量的基石.在估计资产尾部的VaR时,极值方法比传统方法更具优势.但是,一般的极值模型都假定数据是独立同分布的,而大多金融数据具有局部相关性,并不满足模型的条件.笔者利用分串的方法处理上证指数的数据,得到了较好的结果.     

基于VaR的信用风险防范方法

信用风险是交易对象不能或不愿意履行合同约定的条款而导致损失的可能性.VaR方法是在一定的概率水平(置信度)下,某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能的损失,是基于统计分析基础上的风险度量技术.将VaR的方法引入信用风险度量体系,基于经典的信用风险收益分布假设,根据概率统计的方法得到了信用资产的风险价值(VaR),为商业银行消费信贷风险管理提供了一个新的思路和相应的政策建议.     

动态网络安全模型信息安全风险分析

通过动态网络模型信息安全风险分析实验,在LazyLBR和VFI的ROC曲线进行统计和F-度量,采用10倍交叉验证方法.针对网络的脆弱性、外界的威胁和资产价值几种数据,对比四种动态网络模型信息安全风险的数字学习曲线.     

基于GED—EGARCH模型的深圳股市风险价值研究

金融时间序列具有分布的厚尾性、波动的集聚性等特点,传统的方法难以准确度量其风险。根据GED分布适合刻画资产收益的厚尾分布和GARCH族模型能动态描述收益率行为的优点,得到基于GED分布的GARCH、EGARCH模型的日VaR的度量方法。利用深证综指数据,计算市场风险的日VaR,并利用Kupiec提出的LR统计量检验法对两模型的风险价值计算结果进行了比较。结果表明基于GED—EGARCH模型的风险价值能更好地刻画深圳股市的市场风险。     

具有熵约束的均值-CVaR投资组合决策研究

结合条件风险价值CVaR和熵风险度量方法,提出不允许卖空情况下具有熵约束的均值-CVaR投资组合模型,并采用序列二次规划和不等式组的旋转算法进行求解,最后通过一个具体实例验证了上述模型和算法的有效性。     

基于信息熵的房地产投资组合模型

讨论了以方差作为风险度量指标存在的缺陷,并将信息熵度量风险的方法引入房地产开发项目投资组合,建立了以信息熵为基础的房地产投资组合模型。实例证明,该模型满足投资组合要求的在收益尽可能大时风险最小的要求,且克服了协方差矩阵病态等问题,其计算简单,具有较强的有效性和实用性。     

投资收益和风险的规划模型

研究投资收益和风险中的资产组合问题应以净收益尽可能大、风险尽可能小为最终目标 .运用数学规划的思想将问题建立成一个规划模型 ,提出了投资者的 3种类型 ,即稳重型、进取型、冒险型 ,分别对上述 3种类型的投资者提出了最佳的组合方案 .模型计算结果表明 ,最终目标的达到与投资者类型没有关系 ,关键在于资产组合的选择 .在实际操作中 ,往往只是对其中部分优良资产进行投资 .本文所得的最优解对所有资产进行投资都实用 .     

资产收益过程可预测下的动态资产组合选择

基于资产收益过程的可预测性,提出一种新的动态资产组合选择方法.等分投资期,建立各期资产组合中风险资产权重是其预测变量观察值线性关系的模型,将预测变量收益过程引入资产收益过程;通过矩阵变换形成表征资产收益过程的拓展的资产空间,将条件问题求解转化为非条件问题求解,运用均值-方差分析法获得模型系数,使投资者各期终期财富期望二次效用最大;最后,给出模型的算法,进行实证研究.结果表明,预测变量通过拓展的资产空间描述了资产的收益过程;投资者根据各期预测变量的观察值可适时调整资产组合,保持其投资决策的最优化.研究为动态情景下的条件问题求解提供一种方法.     

VaR方法的一种改进模型

VaR方法度量了在一定置信水平下资产可能的最大损失,指出了投资组合所面临的风险程度,但VaR方法并没有指出在何种比例下配置资产可以使得投资组合的VaR值最小.针对此问题,在德尔塔正态方法和蒙特卡罗模拟方法的基础上,提出了搜索化德尔塔方法,并利用证券市场的真实数据,与德尔塔正态方法的结论进行了对比分析.结果表明,搜索化德尔塔方法能够确定最优的投资比例,在此比例下,投资组合的VaR值达到最优.搜索化德尔塔方法可以帮助投资者合理地配置资产.     

基于Copula的贷款组合经济资本配置模型及仿真

计算贷款组合经济资本一个比较实用的方法是估算其不同置信度下的风险值.运用Copula函数来改进credi-Metrics模型,采用Monte carlo模拟方法来进行实证研究.结果表明,传统的VaR方法的确低估了信用风险值,而基于t分布的Copula方法能抓住贷款组合收益分布的"厚尾"特征,更接近实际.     

交易成本和优良资产最优证券组合专门化研究

利用均值一方差模型,研究了具有交易成本和优良资产的证券组合问题,讨论了在具有交易成本前提下投资组合专门化的概念、条件和所需要的信息量,并给出了一种对投资组合专门化实际情况判断的方法。     

具有VaR约束的不相关资产可能性投资组合模型及算法

利用模糊可能性均值和方差的概念,假设资产的收益率为模糊数时,提出具有VaR约束的不相关资产可能性投资组合模型.该模型更好地反映了在非随机因素影响的金融市场下,具有风险厌恶特征的投资者不仅要求投资组合的实际收益率能够达到给定的期望收益率,同时也能够以较大的可能性保证未来遭受的最大可能损失不超过某一值.当证券收益率服从模糊正态分布时,给出了该模糊可能性投资组合模型的有效投资比例的解析形式,同时给出了可能性有效前沿.最后选取上海证券交易所不同行业的部分股票进行了实证分析.结果表明,该模型不仅能够更好地反映现实经济环境中影响资产投资收益的模糊不清晰因素,而且在VaR约束下,投资者能够选择更适合自己的投资组合.     

基于有效边界的贷款组合优化决策模型

以贷款的收益率为金融资产的收益，以贷款收益率的波动为标准反映贷款风险，以拉格朗日乘子法为工具求解二次规划，建立了在既定组合收益范围内，组合风险最小的贷款组合优化决策模型，该模型的特点一是可直接对贷款的银行收益与风险进行组合优化，在现有研究的基础上提高了决策分析精度；二是通过有效边界上的最优组合有效地控制了贷款的组合风险，解决了组合贷款的优化决策问题。     

带有负债的投资组合最优策略的研究

文章在完备的金融市场下,构造了带有负债和风险资产的连续时间的均值一方差投资组合选择模型。假定风险资产的价格过程由布朗运动加跳所驱动,而负债的价格过程则是由带有漂移的布朗运动驱动,并且考虑风险资产与负债之间的关系。其最终的目标是最大化期望终端财富同时最小化其方差。在连续时间的情形下,运用随机最优控制理论解决资产与负债的管理问题。即,通过使用一般的随机线性二次控制方法得到最优控制策略。     

采用ES测度风险时的金融资产定价模型

为了更加合理地在金融资产定价模型中反应投资者等行为主体的真实风险感受,并分析除市场风险以外的其他风险对于资产均衡收益的影响,通过期望损失(expected shortfall,ES)方法测度风险,并将其作为目标函数,构建相应的均值-风险投资组合优化模型,进而通过求解优化模型的解析解得出基于ES的金融资产定价模型.同时将资产的流动性风险因子引入金融资产定价模型,进一步得出了经过扩展的金融资产定价模型.大量的理论和实证研究表明,ES较之于已有其他的风险测度方法要更为符合投资者的真实心理感受,而对资产风险进行准确有效测度是资产定价的重要前提和基础,所以与已有的金融资产定价模型相比,采用ES测度风险时所给出的金融资产定价模型所反应投资者风险感受也更为符合实际,同时从定价模型的形式上可以直观地看出其所包含的金融资产定价因子也更为全面.     

用高副低代法快速求解偏心轮凸轮机构最大压力角

求解凸轮机构最大压力角 ,在凸轮机构的分析与设计中具有重要而实用的意义。由于凸轮机构压力角是凸轮机构位置的函数 ,传统的求法较为复杂 ,而利用高副低代法 ,可快速求解一类凸轮机构偏心轮凸轮机构最大压力角。该方法具有较好的工程实用价值和教学应用意义     

线性完备变换的银行贷款组合优化模型

以收益率风险价值限额和贷款组合期望收益率为约束条件,贷款组合风险最小为目标函数,建立了基于收益率风险价值约束的银行贷款组合优化模型.本模型运用线性完备变换方法确定银行贷款收益率选取范围,解决了以往研究中由于贷款组合收益率确定不合理、而导致的优化决策模型无解的问题;解决了复杂约束情况下无法求解贷款最优比例的问题.根据银行风险承受能力原则,通过贷款组合收益率风的险价值为约束条件建立模型,控制了贷款配给的组合风险.根据银行给定收益率风险最小原则,建立贷款组合有效边界,解决银行不能灵活调整贷款组合以保证贷款收益率风险最小问题.