基于Copula方法深圳A股、B股投资组合风险值实证分析

运用Copula函数代替相关系数表示风险因子之间的依存关系，进而从风险因子依存性角度探讨投资组合风险值(VaR)的计算。采用最大似然估计方法对Copula函数参数进行估计，通过Monte Carlo似然估计投资组合收益风险值。结果表明，基于Copula方法估计的投资组合风险值比方差协方差方法估计的投资组合风险值更接近实际数据。     

基于M-Copula-EGARCH-M-GED模型的相关风险度量及投资组合优化

采用EGARCH-M模型进行单个资产建模,利用M-Copula函数构建资产的联合分布,对基于GED分布的联合资产收益率构建M-Copula-EGARCH-M模型,并采用Monte Carlo模拟方法计算出不同投资比例和置信水平的组合风险VaR和CVaR的值,并求出不同期望收益和置信水平下的最优组合投资权重.结果显示:当分位数为5％时,欲获得固定收益,同时风险最小,需将绝大部分资金投入深圳证券市场;在分位数取10％时,目标收益率较低时,应将大部分资金投放在上海证券市场.目标收益率较高时,上证市场的投资比例应降低,深证市场的资金比例应上升,具体的最优投资比例在实证部分已给出.实证结果表明:本文模型有利于投资者对投资权重的选择.     

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.     

非最优组合证券投资的风险估计方法

讨论了非最优组合证券投资的风险估计问题，给出了风险上界的两个估计公式，并利用这些公式对一类简单实用的组合证券投资方法进行了研究和比较。     

房地产投资的风险与投资组合

文章应用投资组合理论,分析了房地产投资风险与收益的组合关系,进而引入了歪风邪气一价模型,并据此讨论对房地产投资风险进行了定量分析,从而达到降低风险的目的。     

投资管理策略比较的Monte Carlo仿真分析

在资产组合投资管理策略分析中，传统的历史数据方法只能给出一种情形下不同策略的优劣情况比较。采用Monte Carlo方法，针对15种收益与风险匹配情形，对过滤法则、投资组合保险、购买并持有和恒定混和共4种策略进行了比较。研究方法及结果可以应用于证券投资基金等机构投资者的资产组合管理。     

房地产投资的风险与投资组合

文章应用投资组合理论,分析了房地产投资风险与收益的组合关系,进而引入了现代投资组合理论、资本资产定价模型,并据此讨论对房地产投资风险进行定量分析,从而达到降低风险的目的。     

基于风险价值的投资组合风险度量研究

风险价值(VaR)管理技术是一种用来评估和计量金融市场风险的统计学模型及方法。从理论上简要地阐明了VaR风险管理技术的原理,探讨了其在证券投资组合风险度量中的应用。介绍了VaR风险管理技术被金融界广泛应用的优点,同时也指出了作为一种风险计量方法所存在的缺陷。     

不允许卖空条件下的最优投资组合

研究在不允许卖空市场中,当收益协方差矩阵奇异时投资驵合的一些性质,并使用二次规划方法求解投资组合选择问题,获得了最优组合的一种解法.     

累积投资和利率为相关随机过程时的风险价值分析

讨论了累积投资和利率为相关随机过程的风险价值,并提出相对风险价值的概念和计算,借助于Monte Carlo模拟分析了累积投资分布参数以及利率参数变化时对于相对风险价值的影响。     

基于CVaR度量的投资组合优化研究

基于条件风险价值计量技术,首先考虑不允许卖空的情况下,以期望收益为约束,建立了以风险最小化为目标函数的投资组合优化模型。其次,针对该模型运用差分进化法进行求解,利用罚函数方法处理模型中的收益约束。最后,选取沪市和深市的8支股票以及银行存款利率数据进行实证分析,结果表明了模型的合理性和算法的可行性。     

基于CWAA算子的投资组合决策模型

建立了CVaR度量下基于CWAA算子的投资组合决策多目标规划模型,通过引入风险收益的权衡因子,将模型转化为混合整数规划模型,证明了两个模型解的等价性,通过算例说明了模型的有效性和实用性。     

求解CVaR投资组合优化问题之改进PSO算法

研究了基于CVaR约束的的最优投资决策问题,为避免维数障碍,针对Fredrik提出的CVaR投资组合优化线性规划模型还原为非线性规划。通过引入缩进因子,改进PSO算法,使粒子在迭代过程中保持在可行域内。最后,通过算例证明了该文方法的有效性,计算结果表明,投资组合优化后的损失期望收益率、标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标都有了较大改进。     

基于广义g-h分布模型的Monte-Carlo法求CVaR

建立广义g-h分布模型.利用Monte-Carlo模拟估计金融变量资产的CvaR值.     

基于条件风险方法的含风电系统旋转备用优化调度

针对风电出力波动性和间歇性对电力系统运行的影响,构建基于条件风险方法的电力系统旋转备用模型。以发电总成本和旋转备用总费用最小为目标,在常规调度优化约束基础上,增加正、负旋转备用CVaR值的不等式约束,量化风电不确定性因素。采用蒙特卡罗模拟和解析法相结合,解决旋转备用CVaR值解析的难题,将函数离散化,计算方便简捷。仿真结果表明,旋转备用的条件风险方法可获得不同置信水平和不同风电出力情况下的经济成本和备用容量,更大限度利用风电出力,降低常规能源调度成本,有效解决了风电等新能源带来的随机性调度问题。     

基于CVaR的双侧风险度量模型的求解与实证分析

针对双侧风险度量模型,给出了在正态分布及Laplace分布下模型的求解方法,选取泰达宏利聚利基金,利用该模型计算风险值.通过比较发现,利用双侧风险度量法计算出的风险值与实际风险偏差相对较小.     

风险度量模型在单期发电权交易中的应用

为了研究电力市场环境下发电量在发电权交易市场中的分配比例问题,以条件风险价值(CVaR)为风险计量指标,把发电权交易市场分配的电量作为一种无风险资产,建立了带有CVaR约束的期望收益最大化的投标组合模型,讨论发电商的单期发电权交易量分配策略。仿真结果显示,发电权交易的引入,可以使发电商在获得更大收益的同时,规避其他市场中可能存在的风险。该算法对于发电商参与发电权交易具有一定的参考价值和指导作用。     

CVaR准则下两制造商单零售商供应链决策模型与协调研究

针对两制造商和单零售商组成的供应链,假定产品存在次品需返修、产品需求为随机且受到产品质量和零售商促销努力的影响,用均衡分析方法建立了零售商为风险中性时的供应链集中式决策模型和分散式决策模型,给出了协调供应链的回购加促销补贴合同.并基于条件风险值准则建立了零售商为风险厌恶者时的供应链集中式决策模型和分散式决策模型,给出了协调该供应链的回购加促销补贴合同.研究表明：当风险厌恶因子等于1时,零售商为风险厌恶者时的供应链决策与零售商风险中性时的情况一致;最后的算例表明了模型的合理性和协调合同的有效性;零售商越厌恶风险,其订货量越少,制造商、零售商和供应链的收益都将下降;而产品正品率的提高有利于供应链各方.     

基于VaR约束的最优投资组合选择

通过建立期望效用-VaR模型,借助于Matlab和MonteCarlo模拟技术,深入探讨和分析了以VaR作为风险测度标准及约束时,拥有不同风险偏好及初始财富值的投资者在进行投资决策时对最优投资组合的理性选择,以中国A股、公司债券和国债这三大证券在2004—2006年及2009—2010年间5年的历史数据为估计模型的参数值,并讨论了在中国资本市场中运用投资组合理论分散风险、稳定收益的可行性。