基于多元Laplace分布的外汇期权组合非线性VaR模型

为了克服多元厚尾分布情形下的非线性VaR数值计算的困难,用多元Laplace分布来描述汇率回报分布厚尾性,引入风险函数转换技术和关于多维Laplace多重积分近似计算的结果,来解决多元Laplace分布情形下的反映外汇期权组合价值变化的矩母函数问题;进一步将重要抽样技术发展到多元Laplace分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型中,使得该情形下不再是稀有事件Monte Carlo模拟,从而减少Monte Carlo模拟计算工作量,更精确地估计出组合的损失概率.数值结果表明该算法比常用Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差.     

多元混合正态分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型

提出了一种多元厚尾分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型.用多元混合正态分布来描述汇率回报分布厚尾特征,推导出多元混合正态分布情形下的反映外汇期权组合价值变化的矩母函数;在此基础上, 利用特征函数和矩母函数关系,进一步将概率分布的Fourier-Inversion方法和数值积分近似计算的迭代算法------自适应Simpson法则发展到多元混合正态分布情形下的外汇期权组合非线性VaR模型中,估计出期权组合的VaR值. 数值结果表明:使用Fourier-Inversion方法得到的VaR值与使用Monte Carlo模拟方法得到的VaR值相差不大,但使用Fourier-Inversion方法的计算速度明显快于Monte Carlo模拟方法.     

预期短缺ES估计的稳定性分析

在风险管理中,风险量度估计的稳定性对金融机构的经济资本确定及风险分配起着重要的作用.本文从预期短缺(ESα)估计的稳定性角度分析重要性抽样技术和Monte Carlo模拟在估计信用资产组合ESα方面的差异.结果表明,由于组合损失分布尾部事件的稀有性,与传统的Monte Carlo模拟方法相比,运用重要性抽样方法估计的ESα比较稳定,且生成的风险贡献能够明显地体现出资产间不同的风险特征.     

基于Copula方法的开放式基金投资组合的VaR研究

Copula已被广泛地应用于金融领域,特别在金融市场上的风险管理,投资组合的选择,资产定价等方面,并成为解决金融问题的一个有力工具.本文以南方高增长基金的前10支股票为例,建立了投资组合风险分析的Copula-GARCH模型.结合Monte Carlo模拟技术,利用Copula理论计算投资组合的VaR,并与传统的VaR方法进行比较,实证结果表明基于Copula的VaR方法能够更加有效地测量开放式基金投资组合的风险.     

基于重要抽样技术的稀有事件仿真方法

传统的Monte Carlo方法仿真稀有事件需要较长的时间,而重要抽样技术可以有效的缩短仿真时间,提高仿真效率。因此,提出一种新的重要抽样实现方法,用来估计仿真模型中的稀有事件的概率。先选取经典的指数变换方法构造重要抽样分布类,再利用极小化重要抽样估计量方差的方法寻找最优重要抽样分布函数。仿真结果显示了该算法在估计稀有事件概率方面的有效性。     

Burr-XII分布在具有随机移走逐步增加截尾模型下可靠性指标的Bayes估计

在具有随机移走的逐步增加Type-II截尾模型下, 假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布, 当Burr-XII分布中两个形状参数均未知时, 分别在q-对称损失函数和LINEX损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计, 并给出了参数估计的容许性证明. 最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.     

Burr-Ⅻ分布在具有随机移走逐步增加截尾模型下可靠性指标的Bayes估计

在具有随机移走的逐步增加Type-Ⅱ截尾模型下,假定每一个失效时刻移走的未失效样本数都服从二项分布,当Burr-Ⅻ分布中两个形状参数均未知时,分别在q-对称损失函数和LINEX 损失函数下给出了两个未知形状参数、移走概率以及可靠性指标的Bayes估计和Bayes后验区间估计,并给出了参数估计的容许性证明.最后利用Monte Carlo方法对各种估计结果进行了模拟分析.     

基于Monte Carlo 模拟和VaR 约束的银行资产组合优化模型

在Monte Carlo模拟和CreditMetrics方法的基础上,以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险限额为约束,以法律、法规约束和经营管理约束为条件,建立了基于Monte Carlo模拟和VaR约束的银行资产负债管理优化模型.其特点一是利用Monte Carlo模拟预测出贷款期限内各年度的收益率及标准差,将其平均值作为该项贷款总体的年平均收益率及其标准差,从而考虑了各项贷款期限不同的因素,可以对不同期限贷款的收益率进行同等的比较,在总体上对信用风险的不确定性有了较可靠的把握.二是利用VaR技术建立约束条件,使贷款配给的风险限定在银行的承受能力和贷款准备金的范围之内.三是直接利用各企业贷款收益率的历史数据求解各贷款之间的收益率相关系数,进而求解资产组合的方差,而不是利用企业资产的相关系数求解,更直接反映了贷款收益率之间的相关性.四是运用资产负债管理比率建立约束条件,通过巴塞尔协议内容和众多国际惯例的法律、法规和经营管理约束控制流动性风险,使贷款的分配决策满足行业监管和银行经营的实际要求.     

Burr-ⅩⅡ部件可靠性指标的贝叶斯估计

基于逐步增加Ⅱ型截尾样本,讨论了Burr-ⅩⅡ分布的Bayes估计及其性质.在不同的先验分布及刻度平方误差损失函数下给出了参数,可靠度函数以及失效率函数的Bayes估计,并证明了估计的容许性.最后运用Monte Carlo方法对各结果的MSE进行了模拟比较.结果表明,本文给出的估计结果精度高.     

基于Pair Copula模型的资产组合VaR比较研究

运用多元相关结构研究领域新出现的pair copula方法估计资产组合的非线性相关结构,并结合能较好模拟金融资产分布的广义逆高斯分布(NIG)来估计资产的厚尾偏态特征,构建新的VaR计算模型。为了检验本文模型,运用国内5类行业股票价格的数据对其效果进行了实证分析。结果显示:相比基于正态分布的VaR模型和基于传统Copula方法的VaR模型,本文模型在描述高维相关结构时更加灵活,由此构建的VaR模型更接近实际发生的损失。     

Optimal Model of Hedge Ratio based on Incremental and Existing Portfolio of the Maximum Return Probability

Putting forward the Maximum Probability Principle for the return of total assets portfolio larger than 0, hedging decision-making model of incremental and existing portfolio based on the maximum return probability is set up. The contributions and innovations of the model are as follows: First, through the analysis of the central limit theorem, it comes into two basic conditions which can ensure the maximum probability of total assets portfolio return greater than 0 during the hedging: maximum return per unit risk of total assets portfolio and the return rate of total assets portfolio larger than 0. Second, by identifying incremental portfolio hedge ratio, the maximum probability for the return of total assets portfolio greater than 0 can be obtained. How to decide the hedge ratio on the new portfolio to make the probability maximum of total assets profit larger than 0 can be solved, whereas the hedge ratio of existing portfolio is invariability. Third, by building the function of non-linear risk overlap between the incremental and existing assets portfolio, the problem of how to ensure the risk of the total assets portfolio while allocating incremental hedging asset has been solved.     

组合证券投资的概率准则模型

从概率角度出发，提出一种概率准则的新型组合证券投资模型，在此模型中，把实现预期收益的概率作为目标函数，使之达到最大，在证券收益率服从正态分布的条件下，给出了概率准则证券组合投资模型的确定性等价类模型，研究分析了概率准则证券组合投资模型与已有的传统证券组合投资模型的区别。另外，给出了模型最优解的必要条件以及目标值的范围估计，并给出数值算例。     

基于多期动态优化的银行资产组合决策模型

以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,运用多期资产分配的逆向递推原理和非线性规划方法,建立了多期银行资产组合动态优化模型.一是通过逆向递推,使本期资产的最优配给建立在下一期资产的最优配给的基础上,解决了现有研究只是在单期里求解而忽略了各期之间的联系与影响的问题.二是考虑到本期的贷款收益率期望值将受到上一期贷款信用等级迁移的影响,利用不同等级贷款收益率期望值和一年期迁移概率矩阵,计算出各类企业各年份的相应的贷款收益率期望值及标准差,更加客观地反映了贷款的真实收益和风险,解决了现有研究只是简单求解各笔贷款收益率期望值或将其设为常数的问题.三是用贷款组合的VaR控制多期贷款的组合风险,解决了现有多期研究中对银行风险承受能力和资本监管的客观要求考虑不足的问题.     

考虑边信息的在线投资组合指数梯度策略

在线投资组合问题是计算金融领域的基本问题之一.金融市场瞬息万变,投资者需要根据各种资本市场信息动态地调整资产头寸.在不对资产价格做任何概率假设的前提下,研究了带边信息的在线投资组合策略.用相对熵函数定义两个投资组合向量之间的距离,提出了一种带边信息的在线投资组合指数梯度策略,并从理论上证明了它是一个泛证券投资组合策略,即与离线的最优状态定常再调整策略具有相同的渐近平均指数增长率.采用实际股票数据对该策略进行了测试,并分析了交易费用对策略的影响,结果表明其能获得更高的收益.     

尾部相关性对投资组合VaR的影响分析

通过随机模拟,研究两种不同的风险度量(VaR和方差)与相关性之间的关系.当用方差度量风险时,资产收益率之间的线性相关性越小,资产组合的风险就越小.当用VaR度量风险时,收益率间的尾部相关性对VaR也有显著影响.如果资产收益率之间的线性相关性较小,而尾部相关性较大,则风险可能较大.     

随机利率下寿险保单组的均衡保费模型

在随机利率的背景下,对寿险保单组均衡保费的确定问题进行了研究.证明了当保单数趋于无穷多时,平均损失变量按概率收敛于某一个随机变量,推导得到了该随机变量的近似分布函数.通过计算两类相关系数,证明了该近似分布函数的合理性.在实例中,分析了其应用价值.     

基于Copula-TARCH的开放式基金投资组合风险的实证分析

以华夏基金的前10支股票为例,建立了AR(1)-TARCH-t(1,1)模型。分别采用正态Copula函数、t-Copula函数完成单个资产收益的边缘分布到资产组合联合分布的过渡。并结合Monte-Carlo模拟技术计算基金组合的VaR。比较实证结果得出Copula函数的选取影响投资组合风险值;由t-Copula函数仿真得到的VaR更保守。     

安全等级对信息系统安全技术策略的影响研究——以防火墙和IDS技术组合为例

以防火墙和IDS技术组合为例,利用博弈论研究了信息系统安全等级对该安全技术组合与配置策略的影响,发现安全等级越高对黑客威慑越大,从而可降低黑客入侵率.单一地提高其中一种技术配置并不一定能提高安全等级,只有在两种技术配置相协调时才能提高安全等级,说明安全等级越高对安全技术组合与配置的要求越高.研究还对比了未考虑安全等级和考虑安全等级的均衡策略,认为未考虑安全等级的均衡策略只是考虑安全等级时的一个边界,且这个边界特例在现实中通常无法或无需达到.     

单阶段R&D项目与有价证券投资组合优化的情景生成模型

不确定性是市场的本质, 分散投资于不同种类的资产可以降低投资整体的风险, 并增加在长期投资中获得更多收益的可能性. 基于矩近似方法, 建立了单阶段R&D项目与有价证券的投资组合优化问题的情景生成模型, 并通过一个实例来说明该模型的分析过程. 研究成果为进一步研究单阶段R&D项目与有价证券的投资组合问题奠定了理论基础和决策支持.