组合投资项目的风险度分析及择优方法

针对组合投资项目决策问题 ,应用信息论理论与方法定义了组合投资风险度 ,并运用该指标计算出组合投资方案的净现值 ,建立了有限资源条件下带风险度的组合投资项目的最优组合模型 ,并给出了一个实用的算法和应用案例.     

带风险度的经济效果评价函数及其优化模型

在建立风险型资金运动过程的平衡方程的基础上，定义了带风险度的经济效果评价函数，并对其经济含意与数学性质进行了讨论．给出了风险型动态投资效果优化模型以及求解该模型近似值的辅助模型．     

足球彩票胜负游戏的优化投资———在线组合优化

以欧洲赔率为依据,建立了足球彩票胜负游戏冷门分析的数学模型;结合实证,利用在线算法分析了传统的足彩投资方式———复式策略的弊端,认为复式策略的竞争比太大,风险度过高;进而提出了冷门预期策略,利用冷门指标对复式策略投注进行了优化组合,大幅度地降低了竞争比和风险度.     

周日效应下的VaR风险测量

资本市场所谓的“周日效应”是许多证券回报率反常现象之一。本文从金融市场风险测量的角度出发,对中国沪、深股市的日回报率进行了周日效应的实证研究,并且对传统VaR风险度模型进行了改进,然后通过后续检验支持了对传统风险度模型的周日效应调整,可以得到更加准确的VaR风险度测量的结论。     

上市公司现金持有量对投资行为及动机的影响

公司现金持有决策是 "最大化股东价值"的"预防性动机""交易性动机"与"最大化私人利益"的"自利性动机"相较量的结果;由此形成的现金持有量是否会影响到公司投资行为及其动机的表现呢 ?本文以1998～2003年连续4年以上有数据的沪深股市的上市公司为样本,对现金持有过量与不足公司的投资行为进行论证,发现:现金持有过量公司的超额现金量会引起固定资产投资、长期投资的增长,短期投资的下降.现金持有不足公司无影响;现金持有过量公司的长短期投资、固定资产投资效率以及超额现金的投资使用效率相对现金持有不足公司较低.这表明现金持有过量公司的投资行为以及过量现金的投资使用行为都存在过度投资现象,投资行为的自利动机表现强烈.     

基于长期投资视角的动态套期保值策略:以原油期货组合为例

将期货组合投资的风险中性修改为风险厌恶,提出基于长期投资者最优资产组合选择视角的最优动态套期保值模型,使得具有不同风险厌恶系数和不同跨期消费偏好的长期套保者在效用最大化的目标下实现现货和不同到期日期货合约的最优混合配置.该模型加入宏观经济综合信息,实现了短期套保和跨期套利的统一,具有长期投资和动态调整功能,以此形成双赢策略.以原油期货为例实证分析了该模型套期保值的效果和稳健性.主要套保绩效评价指标的实证结果都表明该模型所导出的具有长期投资视角和动态调整性质的双赢策略是简单易行而稳健有效的.     

银行信贷风险量化研究

本文在确立风险概念、主客体、影响因素的基础上，建立了风险量化指标：风风险盈利率率、风险损失概率和风险强度；指出了现行风险度算式的某些不足。     

集成有限个专家意见的在线投资组合策略

基于弱集成算法的在线学习特征,该文探讨了它在在线投资组合选择中的应用,考虑了根据有限个专家意见进行决策的情形.首先将弱集成算法应用到投资于单只股票的专家意见,得到了在线投资组合的单一集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析,证明了单一集成策略能够追踪最好的股票,实际投资决策中,投资者可能会选择多只股票进行组合投资,进一步将弱集成算法应用到投资于不同股票数目的专家意见,得到了在线投资组合的混合集成策略;证明了混合集成策略实现的累积收益与最优专家意见实现的累积收益相当.在长期投资组合上的数值算例表明了该文给出的单一集成策略能够实现与最好股票相当的收益;混合集成策略能够实现与最优定常再调整策略相当的收益,且与泛证券投资组合策略相比,能够获得更多的收益,具有较好的竞争性能.     

基于机会理论的复杂装备系统风险传递GERT研究

针对复杂装备系统任务活动中风险分析传递类型单一、风险机理分析不全面的问题,构建不确定随机图形评审技术模型。首先,根据复杂装备系统的风险特点,基于机会理论提出了风险度,定义不确定随机矩母函数,结合风险基元、风险流构建了图形评审技术(gragh evaluation review technique, GERT)网络分析模型;然后,改进模型通过基元风险度、系统风险度、风险基元重要度等参数,进一步描述风险传递关系;其次,利用矩估计法处理专家信度,采用改进的量子菌群算法求解极大熵模型,分别求得不确定分布函数和概率密度函数,从而得到矩母函数,计算网络模型的参数。最后,选取某型战机执行眼镜蛇机动任务为例,定量评估飞行风险,分析风险机理,验证模型的有效性。     

基于GERT仿真的武器装备技术风险量化评估模型

从技术风险量化的角度给出了技术风险及其量化指标的定义,基于Arena仿真软件环境,结合某武器装备项目的研制过程,分别建立了单个和多个子系统存在一定的失败概率并反馈执行情况下的GERT随机网络仿真模型,对仿真输出结果进行了详细的统计分析,分别建立了项目级和子系统级的费用超支百分比、工期拖延百分比、费用风险度、工期风险度等技术风险量化指标,并给出了能综合表征技术风险等级的技术风险等级图.     

基于实物期权方法的新兴技术项目投资时机和投资规模选择

以新兴技术项目投资为背景, 修改了实物期权理论中投资机会永生和资产价格随机游走的假设, 建立了新兴技术项目的实物期权定价模型, 给出了新兴技术项目最佳投资时机和投资规模的表达式, 并以此为基础进一步探讨了风险和投资时限对投资时机和投资规模的影响规律, 最后通过数值算例验证了结论并指出了影响程度的变动规律. 研究结果表明:对投资有时限的新兴技术项目来说, 风险的增加会导致投资时机呈现出先提前再延迟的趋势、投资规模呈现出先递减再递增的趋势; 投资时限的增加会导致投资时机提前, 但对投资规模并无影响.     

基金经理过度自信条件下基金收益与风险的动态变化关系

从行为金融学角度，建立基金经理过度自信时的交易模型，分析基金收益和风险的动态变化。研究结果表明，基金的收益和风险与基金经理过度自信程度以及交易成功的次数均成正比例变动。另外。随着交易持续进行，若过度自信的基金经理为高能力投资者，则基金的收益和风险将收敛至高能力基金经理进行理性交易时的水平；若过度自信的基金经理为低能力投资者，当其过度自信程度在一定范围内时，基金的收益和风险将收敛至低能力基金经理进行理性交易时的水平。这说明在一定条件下，逐渐丰富的工作经验会使基金经理变得理性，而过度自信对基金收益和风险的影响也并非长期存在。     

考虑风险偏好的项目投资风险属性数学决策模型研究

在分析传统属性数学评价模型存在的缺陷基础上,把投资者风险偏好分为喜好风险型、厌恶风险型和一般风险型等三类,引入风险偏好系数这一变量,构建了具有风险偏好的项目投资风险属性数学决策模型。     

过载及欠载情形下产业链网络风险级联失效的建模与仿真

产业链网络内外存在各种风险,例如经营风险、自然风险、COVID-19等,一旦企业因风险失效会导致产业链的级联失效。因此,首先针对产业链特性,利用有向加权无标度网络算法生成产业链网络。考虑到企业针对风险有一定的冗余能力,而且存在应急恢复机制,基于负载容量模型,提出了一种考虑过载和欠载状态的产业链网络级联失效模型。模型考虑了企业的风险预警能力与管控能力,从初始负载、节点容量、节点过载/欠载、失效负载重分配、应急恢复机制五个方面进行刻画。通过对产业链网络进行数值仿真发现:风险预警投入与管控投入均存在一个有效区间,且产业链网络的稳定性受风险预警投入影响更显著。     

动态一致性风险度量

以投资期限的划分为分界点,提出了静态和动态两种类型的金融风险度量方法.以风险度量的一致性标准为纽带,分析和证明了动态风险度量的一致性.最后,对一般概率通过函数变换,应用Choquet积分思想,对动态一致性风险度量的特征进行了探讨,指出它在实际应用中为多期风险度量方法提供的理论依据,对长期组合投资具有重要的现实指导意义.     

城市轨道交通投融资风险评价方法

利用模糊评判理论和层次分析法相结合,构建了城市轨道交通项目投融资风险评价指标体系和评价模型,并以长沙市地铁2号线一期工程为例,全面介绍了模糊层次分析法在城市轨道交通投融资风险评价中的应用,为轨道交通投融资风险控制提供参考依据。     

考虑基金经理过度自信的最优激励契约

从行为金融角度出发,对基金经理过度自信情形下的最优激励契约进行研究.研究结果表明:当基金经理的过度自信水平满足其过度自信容忍度约束时,基金投资者与基金经理获得的收入均超过基金经理完全理性时双方的收入,实现了"双赢";当基金经理的过度自信水平超过其过度自信容忍度时,基金投资者与基金经理双方都会遭受损失,基金投资者将不再雇佣基金经理.基金经理的过度自信容忍度约束随着基金经理风险规避程度及外界影响波动的增大而变得宽松.     

基于模糊时间序列预测的二目标区间数折衷规划

用效用函数代替传统投资规划目标函数中的收益率,采用S型隶属函数描述反映投资收益带给投资者的心理满意度水平,利用模糊时间序列的模糊逻辑关系预测满意度水平,建立目标函数为区间收益和区间风险的二目标区间数规划,在引入优化系数的基础上,并采用折衷规划的方法求解.对上证180成分指数进行实证检验表明:所提出的模型对待定参数依赖性小,具有很强的鲁棒性;在参数在标量范围内,所提出的模型具有很好的投资决策效果.     

软件企业R&D人力资本投资风险预警与控制模型

为了有效提取软件企业R&D人力资本投资系统中投资风险的非线性信息,首先运用改进型中心调整算法和经优化调整的新型递推学习算法实现R&D人力资本投资风险警兆指标变量非线性主元的识别,然后运用基于Kalman滤波方法的快速学习算法获得软件企业在没有R&D人力资本投资风险情况下应该达到的警兆指标基准得分,从而发现偏差,采取有针对性的控制措施防患于未然.实证表明,该模型能够较为准确地实现R&D人力资本投资风险的分离、预警与控制.