基于CoES模型的我国金融系统性风险度量

为了更加准确地度量金融系统性风险,预防灾难性金融风险事件发生,本文基于尾部损失的均值提出了一个新的度量系统性风险的方法——CoES模型,相对于传统的CoVaR模型来说,该方法更关注尾部损失的均值而不仅仅是单一分位点上的期望损失,能够更加准确地捕捉系统性风险,为金融系统监管提供更为有效的信息.最后,本文将该方法用于度量2007-2016年间共21个金融机构对我国金融市场系统性风险的贡献.研究结果发现:1)CoVaR模型可能低估了金融机构的系统性风险;2)当银行行业受到冲击时,其对整个金融系统造成的风险最大,其次是保险,房地产和多元金融行业;3)在银行行业中,对系统性风险贡献最大的当属工商银行和中国银行,应对其进行重点监管;4)相对于银行和房地产行业,保险行业和多元金融行业自身的VaR值较高,但对金融系统性风险的贡献较低,因此应注意对其自身风险的管理.     

异质性条件下的杠杆周期行为:基于资产价格视角的研究

本文在杠杆异质性条件下构建包含两类杠杆投资者、一类非杠杆投资者的金融系统动态模型,从风险资产价格角度分析了金融机构投资者杠杆的周期性特征,并以2006年到2015年中国上市银行和证券公司的季度数据为样本,采用动态面板模型进行了实证分析.结果表明,杠杆异质性的存在可以降低金融机构的目标杠杆,有利于金融系统稳定;金融机构杠杆相对于资产价格表现出明显的顺周期性特征,但不同类型金融机构之间的杠杆顺周期行为具有明显差异;证券公司杠杆随股票价格的变化程度明显大于银行杠杆,银行杠杆随房地产价格变化的顺周期行为比证券公司杠杆更为显著;两者在股票价格和房地产价格大涨大跌时期的杠杆调整方向亦不相同.论文研究结论为金融机构灵活运用杠杆工具和监管当局完善监管体系提供了新的理论思路和经验证据.     

银行风险传染的集合种群模型——基于元胞自动机的动态模拟

首先借助生物学集合种群理论构建了银行风险传染的模型;然后基于元胞自动机方法对银行风险传染的时间和空间的动态过程进行模拟,得出了影响银行风险传染的特征,提出了影响银行脆弱性传染速度的因素;最后, 在具有相同的传染率和灭绝率下, 对比了单点传染和三点传染到达稳定状态的时间步长. 对控制银行风险传染,保持银行稳定性具有重大意义. 此外,该模型不仅可以对银行系统脆弱性传染过程进行模拟和动态分析, 同样也适用于研究金融系统中其他金融机构间的风险传染问题.     

基于GJR-EVT-COPULA和下偏矩的最优资产组合分析

与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好.Harlow[1]建立了基于历史数据的均值下偏矩最优投资组合模型,本文考虑建立预测数据下的均值下偏矩最优投资组合模型,并同Harlow的模型进行实证比较.考虑到实际收益数据的时变性、杠杆效应和厚尾特征,引入AR(1)-GJR(1,1)-EVT模型来描述金融时间序列的上述特征,并通过t Copula函数描述资产收益之间的非线性相关性.对基于历史数据的均值-二阶下偏矩模型和基于预测数据的均值-二阶下偏矩模型的投资绩效进行考察.中国股市的实证结果表明,基于预测数据的均值二阶下偏矩模型可以得到更好的投资绩效.     

基于动态CVaR模型的房地产组合投资的风险度量与控制策略

研究了基于动态条件风险值(CVaR)模型的房地产组合投资风险度量问题.定义一种动态CVaR模型,它是一个动态规划问题,证明了它可以等价一个非线性规划问题求解.据此,建立了一个基于动态CVaR的房地产组合投资优化模型,通过计算这个模型可以得到在一定置信水平下的房地产投资的风险损失值和组合投资比例.应用这个模型对全国10个城市的房屋价格数据进行了多阶段的风险值和投资比例数值计算,结果表明多阶段组合投资的风险值要比单个阶段更小.控制风险的主要策略是选择低风险的CVaR值的投资组合.     

不同行业竞争特征下现金持有对投资的平滑作用的比较分析

利用中国2001~2012年A股上市公司的面板数据,基于带凸性调整成本的动态投资模型,采用两步系统GMM估计,从市场竞争特征和经营竞争特征两个维度出发,选取了市场集中度和行业内企业间经营相似度两个行业竞争度量指标,考察了不同行业竞争特征下现金持有对企业投资平滑作用的差异。结果表明,不同行业竞争特征下现金持有对企业投资的平滑作用存在显著差异,在市场集中度高以及企业间经营相似度高的行业内,现金持有对企业投资具有更明显的平滑作用。     

基于银行间交易对手风险叠加的项目风险评价

根据有交易对手银行参与的投资项目特点,基于信息熵方法,利用政府支持力度,行业景气指数等风险要素指标评价项目风险.通过证明交易对手风险与剔除交易对手风险相关性影响后的项目风险相关性为零,建立基于银行间交易对手风险叠加的项目总体风险评价模型,评价有交易对手银行参与的企业项目总体风险.稳健性分析结果表明,基于银行间交易对手风险叠加的项目总体风险评价模型的评价结果具有统计一致性.     

多因素耦合下CRT市场信用风险传染的熵空间模型

本文基于熵空间理论,考虑到信用风险转移(credit risk transfer,CRT)中银行和投资者间空间因素对CRT市场信用风险传染的影响,同时加入行业因素、区域金融发展因素以及CRT市场个体因素构建了CRT市场信用风险传染的熵空间模型.通过数值仿真模拟表明,该模型有效刻画了CRT市场上银行与投资者间空间距离和传输能力、银行资产质量与信用风险转移能力、投资者资产规模与风险偏好程度、投资者所处区域的金融发展水平以及银行和投资者所在区域之间金融发展的趋同性等对CRT市场信用风险传染效应的影响及其作用机制,揭示了CRT市场上空间因素与概率之间的显性联系,为空间背景下信用风险传染研究提供了新的思路和理论框架.     

房地产对金融体系风险溢出效应研究——基于AR-GARCH-CoVaR方法

金融危机对全球金融体系造成了巨大的影响,这使得各国研究者开始深入研究房地产部门与金融体系的这种连带关系所传达的信息,并思考应对之道. 本文首先从资产价格波动角度分析了房地产市场对金融系统的风险溢出的机制和传导过程. 在此基础上,本文首次引入AR-GARCH-CoVaR模型,估算了我国房地产市场对金融系统的风险溢出效应. 研究表明：银行将房地产作为仅次于制造业的第二大投资行业,银行房地产贷款额占总贷款额的20%左右,但这20%的贷款可能产生的风险却几乎相当于金融系统自身的系统性风险. 此外房地产部门对金融系统的风险溢出效应存在顺周期性,这表现为在2008年金融危机时房地产的风险溢出效应较大,而在2010年经济逐步恢复稳定时房地产的风险溢出效应较小.     

ML-TEA:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法

量化投资尝试利用计算机算法来预测证券的价格和进行证券的交易,并从中获取超额收益,是系统工程在金融投资领域的重要应用.本文设计了一套基于机器学习和技术指标的量化投资算法ML-TEA(machine learning and technical analysis).该模型以技术指标作为输入变量,再分别通过不同的机器学习算法来预测股票数日之后的涨跌方向,并根据预测的方向来构建投资组合.实证结果显示:第一,三种模型的年化收益率都在25%以上,远超大盘指数的10.60%、买入持有策略的3%以及现有策略.从风险调节绩效(夏普比率、特雷纳比率和詹森绩效)来看,三种策略也都远超基准策略和现有策略.以夏普比率为例,三种策略均在1.50以上,而市场指数的夏普比率为0.38.第二,Ada-TEA和SVM-TEA都可以容忍远高于市场实际成本的交易成本.     

基于均值-MF-X-DMA的能源产业链投资组合策略

国际能源金融市场是复杂的非线性系统,极端气候、地缘政治和金融风险等因素深刻影响能源投资活动。基于分形理论与产业链理论,提出优化中国能源产业布局及外汇能源资产配置的投资策略。结合均值-方差模型与多重分形方法,构建均值-MF-X-DMA模型,并选取标普>500指数中反映能源产业链5个环节的10支股票进行分析。研究结果表明：每支股票的收益率均具有分形特征,分形市场假说适用于能源投资组合的构建;基于产业链理论的选股思路,能够构建稳定性更好、收益率更高的投资组合;与传统投资组合模型相比,除了标度为10以外,该投资组合策略在其他标度下均能取得更高的收益和夏普比率、詹森指数、特雷诺指数,并弱化系统性风险的影响。     

融资选择冲突与可变参数风险分担机制

当中小企业面临资金约束,越来越多的核心企业承担起投资者角色.考虑生产商向资金约束零售商提供贸易信用、供应链金融等内部融资,零售商也可选择互联网金融等外部融资,且所有融资模式均受投资失败风险影响,本文探究生产商最优投资策略.首先建立优化博弈模型依次分析企业融资运营决策;进而分析投资成功率、风险分担率、零售商初始资金等关键参数影响;最后,分析生产商和零售商最优融资模式选择策略及双方博弈均衡策略,以及生产商冲突应对策略.研究表明:贸易信用融资是生产商最优融资提供策略;不同资金量零售商融资模式选择策略不同;当零售商不选择贸易信用融资时,博弈均衡下融资模式可能对生产商不利;本文提出一类可变参数风险分担机制,以改进传统常数风险分担机制的不足:生产商可根据零售商所持资金合理调整风险担保比例,以改变融资均衡.这有助于同时实现生产商、零售商、商业银行三方共赢.本研究为生产商合理开展中小企业投资运营提供了策略支持.     

国际大宗商品资产行业配置研究

本文基于Black-Litterman框架首次提出了国际大宗商品资产行业配置策略. 考虑到大宗商品市场与外部金融市场之间联动性显著增强的事实,我们利用纳入外部金融市场信息作为解释变量的FIGARCH模型来捕捉大宗商品行业收益率及收益率变动特征,从而将外部金融市场对大宗商品市场的信息溢出效应量化地应用到大宗商品行业资产配置问题中. 实证结果表明基于本文所提出的行业配置策略能够为实现大宗商品投资组合收益能力和风险规避的有效匹配提供一个系统而稳健的途径,其效果优于基于市场均衡权重和传统Markowitz 框架下的投资策略. 相关成果为实现大宗商品资产积极组合管理,适应国际投资安全性、流动性、收益性和多元化要求,进而服务于国际资源储备和国家经济安全提供决策支持.     

城乡金融统筹发展水平与居民收入差距的实证分析

从城乡金融统筹发展视角出发,通过城乡金融资源配置规模、城乡金融资源配置结构和城乡金融资源配置效率三维层面构建了城乡金融统筹发展水平,并协整分析了城乡金融统筹水平与城乡居民收入差距之间的关系。实证结果表明,城乡金融资源配置规模对收入增长的拉动影响最大;城乡金融资源配置结构、城乡金融资源配置效率对各自地区居民收入增长的拉动相对较大,意味着随着城乡金融统筹发展水平的提高,城乡居民收入差距会逐渐缩小。     

互联网金融涌现的逻辑:投资人的视角

信息不对称使得传统金融环境下资源得不到最优配置,致使传统投资机构利润空间逐渐变窄.在互联网金融背景下,对由投资机构直接为中小企业提供融资的传统模式加以改进,引入电商平台,从而考虑一种新的三方参与的间接投融资激励模式.并应用委托代理理论,定量研究传统金融机构、电商平台以及中小企业三者间的投资收益分享契约.进一步通过数值算例分析关键参数对投资收益和投资决策的影响.研究结果表明:相对于传统金融模式,在中小企业经营能力处于较低水平时,电商平台的引入,能够降低中小企业融资门槛,增加授信额度;同时减少中小企业获得的信息租金,提高投资机构的投资效率,从而有效缓解投资机构与中小企业间由于信息不对称所造成的中小企业融资难问题.     

基于模糊C均值面板数据聚类的中国省域专利产出分析

本文首先对三维空间中面板数据的曲面几何特征进行了描述,并从"绝对数量"、"增长速度"、"几何相似性"和"空间绝对距离"等几个方面对曲面相似性指标进行了定义和构建,对模糊C均值聚类方法进行了优化.在此基础上,对2000-2010年中国31个省市专利产出活动的类型特征及其地域分异规律进行了探索.实证研究结果表明聚类效果良好,中国专利产出无论数量、绩效还是增速在总体上均呈上升趋势并存在空间异质性和自相关性.创新能力较强的省区虽集中在东部,但正在向中西部地区扩散.同时,创新总体上仍主要来自于政府推动尤其是研发资金投入,并且研发资源投入总量以及研发人员可支配资金的区域配置极不均衡.此外,财政拨款对于东、西部地区创新效率的作用也存在很大差异.因此,政府可根据区域研发能力和资源现状的不同,制定合理的区域科技发展战略与相关政策工具,从而挖掘区域创新动力,提升区域专利创新能力.     

考虑零售商销售努力的供应链融资决策均衡

零售商的销售努力不仅影响供应链资金的支出,而且直接影响到供应链的需求端;但目前并未得到供应链金融研究的足够重视.为此,本文将零售商的销售努力和供应链的运营融资问题相结合,并内生于供应链模型;进而研究资金不足的零售商分别通过银行贷款和股权融资时,供应链的最优运营策略和融资策略,以及零售商融资方式的选择.研究结果表明,初始资金水平对供应链均衡决策及其收益影响很大,有限的初始资金严重制约了零售商的销售努力水平,降低了供应链的运作效率;融资服务能够在一定程度上缓解有限资金的约束,并影响供链的决策均衡,但不同融资方式的影响不同;当零售商进行融资时,若初始资金水平极低,应通过股权融资的方式进行融资,随着初始资金水平的上升,零售商应该选择银行贷款的方式进行融资.     

产品优化设计的资源分配模型

研究产品优化设计中设定设计属性值的资源分配方法．考虑产品设计过程中多种资源的优化分配，在设计预算和资源约束下，设定产品设计属性值，使用户对产品的总体满意水平达到最大．这种方法使产品优化设计的品质功能展开方法从策略计划层扩展到运作计划层，把品质优化设计和资源分配结合起来，使得品质设计计划在部件展开(part deployment)层和运作层的工艺计划(operational process planning)更可行，更易实现．     

云计算环境中SBS应用动态资源分配方法

建立了一个SBS（基于服务的系统，service based system）应用端到端性能评价模型，并在该模型的基础上提出了SBS应用动态资源分配方法，该方法通过将静态的初始资源分配和动态的资源分配方案调整相结合，能够适应用户访问行为的动态变化，保证SBS应用端到端性能. 在SBS应用动态资源分配问题求解中，提出了服务吞吐量约束确定算法并在此基础上 给出了SBS应用动态资源分配算法，该算法根据SBS应用吞吐量约束确定服务资源需求量并在此基础上通过起始服务 到服务间的转移时间计算服务的资源分配时刻，从而能够在保证SBS应用端到端性能约束的同时提高资源利用率. 实验验证了所提出的基于SBS应用端到端性能评价模型的动态资源分配方法的有效性.     

基于系统动力学的企业创新投资决策研究

可持续竞争力逐渐成为企业在动态变化环境中获取成功的重要条件,它体现了企业在创新生态系统中的量级和位置,是现阶段学术界关注度较高的研究问题之一.现有研究回答了哪些因素影响企业可持续竞争力,却很难回答这些因素的影响机制及企业创新资源分配的作用过程.本研究以创新生态系统理论为基础,以"投入-转化-产出"为约束,基于可持续竞争力矩阵,构建结合价值流和知识流的企业创新投资决策系统动力学模型,探究创新战略和资源分配决策对企业可持续竞争的作用机制.研究结果表明:全面创新是优于单一创新的战略决策,且内部创新投资与外部创新投资存在最优回报阈值;知识共享和知识创造需要协同发展才能对企业绩效起到持续地正反馈作用.创新型企业成长过程中优化创新战略和决策,须从上述方面着手管理并持续改进.