资产负债管理模型及在辽宁养老金问题中的应用

在资产负债管理随机规划模型的基础上,根据国内实际情况,改进了模型的约束条件,建立了适合国内情况的资产负债管理模型.进一步以辽宁养老金管理问题为背景,考虑了未来各种资产收益、工资变动以及养老金支付的不确定性,确定出计划期间缴费成本和赤字惩罚最低的缴费率和最佳的资产配置.通过辽宁养老金实际数据的计算,得到符合实际情况的结果.     

Heston模型下基于期权投资的鲁棒最优控制

针对Heston随机波动率模型下的鲁棒最优投资问题,构建了带期权投资的资产负债管理模型.投资者的目标是最大化终端时刻净财富的幂效用,利用随机最优控制方法,分别获得了带期权投资以及无期权投资两种情形下鲁棒最优投资策略、最坏概率测度及值函数的解析表达式,通过数值模拟发现考虑模型的鲁棒性以及进行期权投资能够改进投资者的效用.     

基于仿射模型的我国商业养老年金风险测度分析

本文针对年金管理,综合考虑死亡率随年龄和时间的变动规律,构建基于我国历史数据的Gaussian-Gompertz随机死亡率模型,采用Vasicek模型刻画短期利率风险,采用几何布朗运动随机模型刻画权益风险,采用资产负债比率变异系数、破产概率和偿付能力风险资本系数等指标度量风险。研究发现:个体波动性长寿风险通过扩大投保规模将得到有效分散;集体趋势性长寿风险随时间的延续不断积聚;长寿风险、利率风险与投资风险的综合影响会显著增加保险公司的风险水平,危及公司的偿付能力;相比长寿风险,利率风险和投资风险对偿付能力风险的影响更大。     

银行资产负债管理的模型及其优化

应用银行资产负债管理理论和技术,提出由资产负债结构与信货风险控制两个子模型组成银行资产负债管理模型及其优化方法,以实现银行资产流动性、安全性和盈利性的均衡。银行资产负债管理的第一层子模型以银行法律、法规及银行经营管理规则为约束,资产盈利最大化为目标给出资产安排最佳比例结构。第二层子模型从信贷风险产生的根源——企业破产深层次角度,对企业破产概率进行研究,提出基于生存函数的信贷风险控制模型。实现了银行资产安排在满足法律约束、协调原则及信贷客户选择上的统一,并给出仿真计算案例。     

平行复合实物期权的定价研究

借助随机动态规划方法建立了多阶段平行复合实物期权的定价模型,对平行复合实物期权的定价模型进行了探讨,进而对含有平行复合实物期权的投资项目价值进行评价得出:随机动态规划方法是对以一个投资项目为标的资产的平行复合实物期权进行定价的有效工具.     

随机最优证券投资组合模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为随机变量时 ,证券投资组合模型的优化问题 .并分别建立了证券投资组合决策系统的期望值模型及机会约束规划模型 .最后设计了基于随机模拟的遗传算法 ,该方法有效地解决了证券投资组合模型的优化问题.     

跳扩散模型下基于CRRA效用最大化的资产负债管理

考虑不完备情况下资产和负债对投资者的影响,构建风险资产的价格和投资者的外生负债均服从跳扩散随机过程,利用动态规划和终端时刻资产负债比率的期望效用最大化的方法,得到相应的HJB方程和验证性定理,进而获得最优投资策略和最优值函数的解析表达式。研究发现:(1)当前资产负债比率不影响最优投资策略,但影响最优值函数。(2)最优投资策略与风险资产的预期收益率正相关,与风险资产波动率负相关。跳扩散情形下,风险偏好对最优投资策略没有影响,而无跳扩散情形下,最优投资策略随着风险偏好的增加而增大。(3)值函数随着外生负债波动率σL的增大而增大。不论何种情形最优值函数均随外生负债预期增长率的增大而减小。     

资产负债管理技术述评

针对构成投资组合的资产类型以及负债的具体结构，不同的管理技术适宜不同的应用场合。本文用数学模型的形式对国际金融界流行的资产负债管理技术与发展方向进行一番综合描述，旨在帮助实务界根据具体情况选择适合自己的管理技术，提高资产负债管理的效率。     

基于Nelson-Siegel模型控制利率风险的资产负债组合优化模型

以资产组合月利息收入最大为目标函数,以Nelson-Siegel久期向量零缺口、满足法律法规及银行资产负债管理要求为约束条件,建立资产负债组合优化模型。本文的创新与特色一是基于Nelson-Siegel模型,将利率的变化分解为水平、斜率和曲率因子的变动,更准确地把握利率变化的结构特征,通过Nelson-Siegel久期向量零缺口,能免疫利率期限结构非平行移动产生的风险,比传统久期更具广泛性;二是通过实例对比分析,从资产分配分散化、月度收益和银行净值变化三个方面,证实Nelson-Siegel久期向量模型相比传统久期-凸度模型在商业银行资产负债管理上的优越性。     

基于实物期权的ERP不确定性投资分析

企业资源规划系统(ERP)项目投资具有很大的风险和不确定性,投资决策一直是困扰决策者的难题.ERP项目投资决策是一个带有潜在随机过程和约束条件的多阶段投资决策问题,包含大量内在关联的投资机会.多段随机规划方法可以较好地解决带有潜在随机过程和约束条件的多阶段决策问题,克服了二项式方法和有限微分方法难以求解多段关联复合期权的弊端.运用多段随机整数规划方法结合ERP系统的投资特点建立了基于实物期权的ERP项目投资决策分析模型,设计了合理的模型求解算法.模型很好地考虑了项目投资过程中未来收益和投入成本的不确定性,相对于传统决策评价方法更加适合于ERP投资决策.     

α可靠规划与α可靠解法──解随机规划问题

本文首先论述了一般随机规划的几个概念，即随机约束条件、随机可行域和随机可行解．进而在总结其共性的基础上提出α可靠规划与α可靠解的概念和一种求解一般随机规划新方法—α可靠解法．α可靠解反映了随机规划可行解的特点，使随机规划可行解有了新含义，这在理论上和实际上都非常必要．文中分别讨论了用新方法求解随机约束规划、随机目标函数规划和一般随机规划问题，均有求解实例．同时还叙述了几种情况下的α可靠规划的约束条件换成等价的确定约束条件的问题，并给出了等价转换的证明．     

随机DEA模型及其应用

提出了一种新的随机数据包络分析模型 ,给出了评价单元随机 DEA有效的定义和随机 DEA有效的必要条件 .运用随机规划原理 ,可求解随机 DEA问题 .文中主要讨论了评价单元的投入、产出向量呈单因数对称随机分布时的 DEA模型 ,并用案例说明了随机 DEA的应用前景和具体用法.     

支配机会约束DEA模型

基于决策者的偏好结构和决策单元投入产出指标的概率分布,首次提出了一种新的随机数据包络分析模型－支配机会约束DEA模,给出了评价单元随机非支配DEA有效的定义和随机非支配DEA有效的必要条件,讨论了评价单元的投入、产出向量呈单因数对称随机分布时模型的确定性转换,并用算例说明了该随机DEA模型的应用前景和具体用法。     

求解随机规划问题新方法——优劣解法

随机规划最优化,即使随机规划的目标函数最优化,达到最优值。那么怎样求随机规划目标函数的最优值呢?设随机规划问题min z=c′x,C为n维随机列向量,x为n维列向量,D为约束域。求其在满足约束条件下随机目标函数的最优值z~*=c′x~*。而如何判断随机变量是最小的呢?下面就此讨论,从而提出比较随机变量的方法。     

基于随机规划的虚拟企业风险管理的模型及算法

由于虚拟企业的柔性、成员的多样性及其分布性等特征,虚拟企业的风险管理已经成为其运作中的一个重要的问题。本文提出了一个虚拟企业风险管理的随机规划模型,在该模型中将虚拟企业风险中的随机因素描述为随机变量。具体来讲,该模型是一个机会约束规划模型,运用此种模型可以比较好的描述管理者的风险偏好。在本模型中虚拟企业的总风险是其众多风险因素综合的结果,为了降低虚拟企业的总风险,管理者需要在费用的约束下为每个风险因素选取有效的控制措施。为了求解该随机规划模型,设计了嵌入蒙特卡罗模拟的遗传算法。仿真分析表明了该算法的有效性以及该随机规划模型在虚拟企业风险管理中的重要作用。     

油田开发的多目标随机规划模型及确定性转化

在油田开发实际中,决策者要经常同时考虑多个相冲突的目标,例如利润、投资上限等.假设与这些目标相联系的参数是随机的且服从正态分布,并以投产措施的井次数为决策变量可以建立油田开发的多目标随机规划模型.引入一种机会约束妥协规划模型对其进行确定性转化,并进行求解.文章最后提供了一个例子来说明所提议方法的有效性.     

An Explicit Integer Programming Model of the Minimal Spanning Tree Problem for Digraphs with Asymmetric Weights

1.INTRODUCTIONTheminimalspanningtreeproblemfortheundirectedgraphhasbeenwellstidiedanduntilnowmanyefficientalgorithms[4]havebeenproposed.Ithasbeenobservedbymanypeoplethatastrikingnumberofquitediversemathematicalproblemscanbeformulatedastheproblemsinintegerprogramming.Althoughtheminimalspanningtreeproblemhasbeenformulatedinthisway,suchas[3,5-8],buttheyareallimplicit,thatis,theformulationcontaillssomeunformulatedstatementsintheconstraintsuchasX:spanningtreewhichmakestilefornnllationunsolvabl…     

随机批量问题的两种新模型及其算法

研究随机需求下 ,单层多产品、资源能力受限的批量问题 .对资源能力确定的情形 ,给出机会约束规划模型 .对资源能力不确定的情形 ,基于执行计划的策略提出了一种随机环境下的期望值模型 .本文采用基于随机模拟的遗传算法求解上述两种模型 .通过对算例结果进行方差分析 ,研究各种模型参数和环境变量对目标费用的影响 .最后 ,对该问题的进一步研究工作进行了展望 .     

考虑人寿保险的最优金融决策

不同于以前的最优消费、投资问题研究，本文研究个人投资者的最优金融决策问题——如何决定最优的证券组合、消费和购买人寿保险，使其期望效用最大化。假设投资者死亡事件是一个独立的泊松过程，对投资者生存期间的最优金融决策问题构造了一数学随机模型，运用动态规划原理和随机分析方法，解决对应的最优控制问题，最优策略可通过对应的HJB方程得到。对于效用函数为CRRA(常数相对风险厌恶)类型，显式地得到具有反馈形式的最优投资过程、消费过程及人寿保险购买过程。     

基于相关机会规划的多机器人觅食过程的参数优化

针对随机环境中以觅食为任务的多机器人系统,在建立其整体数学模型基础之上,利用随机规划中的相关机会规划对影响整体系统性能的两个重要参数进行了优化分析,并采用基于随机模拟的遗传算法得到了优化结果.仿真结果表明,利用该方法可以实现随机环境下的系统优化控制,从而可为多机器人系统的行为规则优化提供理论依据.