考虑背景风险的均值-半方差投资组合优化模型

在投资决策过程中,投资者不仅面临金融市场风险,还将面临金融资产价格波动以外的背景风险.针对现有考虑背景风险投资组合模型大部分都是以方差作为风险度量的不足,本文用半方差代替方差作为风险度量,研究同时考虑金融市场风险和背景风险的投资组合选择问题,提出考虑背景风险的均值-半方差投资组合优化模型.然后,给出临界线算法对所构建的模型进行求解并分析其有效前沿.最后,借助数值分析验证了本文所提出模型较现有均值-方差模型的优越性.     

考虑背景风险的均值-半方差投资组合优化模型

在投资决策过程中，投资者不仅面临金融市场风险，还将面临金融资产价格波动以外的背景风险.针对现有考虑背景风险投资组合模型大部分都是以方差作为风险度量的不足，本文用半方差代替方差作为风险度量，研究同时考虑金融市场风险和背景风险的投资组合选择问题，提出考虑背景风险的均值-半方差投资组合优化模型.然后，给出临界线算法对所构建的模型进行求解并分析其有效前沿.最后，借助数值分析验证了本文所提出模型较现有均值-方差模型的优越性.     

基于RR-EP模型的风险量化技术

经典的均值-方差投资组合模型作为现代投资组合理论的基础, 采用方差作为风险度量, 忽略了投资组合收益的非对称性. 半方差模型只侧重于风险部分的度量, 而对于高出期望值的部分 (超额收益)未予考虑. 文章针对方差、半方差方法作为风险测度的不足, 提出了一种新的度量投资风险和收益的RR-EP模型, 该模型不仅能度量投资的相对风险而且还能够对于高出期望值的那部分收益予于充分考虑. 并结合连续型随机变量的情形, 进一步讨论RR-EP模型的性质及其与传统度量风险方法的一致性. 实例分析说明了方法的实用性和有效性.     

中国股市风险CAViaR方法的稳定性分析及其时变建模

在介绍诺贝尔经济学奖得主 Engle 及合作者 Manganelli 于 1999 年提出的 CAViaR 模型理论及实际意义的基础上,采用 Hansen 检验方法重点探讨了中国股市风险 CAViaR 建模的稳定性问题.通过对上证综合指数与深圳成指的实证研究, 认为 Engle 及 Manganelli 所力荐的四个参数 CAViaR 模型用于中国股市风险建模是相当不稳定的,不能很好地适合现实的中国股票市场.鉴于此,提出了具有时变参数的 CAViaR,模型通过失败率检验法得到了相对较好的结果,明显地提高了模型的度量与防范市场风险能力.     

基于Copula函数的金融理财产品风险度量

根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上具有的优势，构建了反映金融理财产品收益实际分 布和相关性的联合分布函数. 为了研究度量收益率的实际分布和相关性对金融理财产品组合选择的影响，采用蒙特卡罗 方法对金融危机前期（稳定期）和金融危机时期（危机期）的投资组合进行了风险分析.     

考虑投机活动和库存信息冲击的国际原油期货价格短期波动

通过分析原油价格波动,探讨库存信息对市场预期的冲击以及非商业交易商的头寸变化是否对原油价格及其波动具有显著的影响,这些因素以及其它影响因素如何影响原油期货的价格和波动;同时探讨原油期货收益率是否与风险相关,金融危机的发生是否增加了原油期货价格的波动等问题. 构建了一个刻画库存信息对市场预期冲击的新指标,并试图将原油期货市场的投机因素纳入到模型中来度量其影响程度.实证结果揭示了市场未预期到的库存变化、非商业交易商的交易活动、美元汇率的变动对原油价格水平有显著影响;但所考察因素对原油收益率的条件方差无显著影响,条件方差存在波动聚集现象;原油期货在下跌趋势下的波动率要远大于上升趋势.     

基于Lévy测度的动态操作风险度量

依据我国商业银行1994-2012年操作风险历史数据,本文引入Lévy测度描述操作风险损失所具有的非连续跳跃行为,利用稀疏序列法产生动态操作风险损失过程,采用了同时考虑损失频率相关性和强度相关性的Lévy Copula模型,给出了具有时变参数和时变相关性结构的动态操作风险度量模型和数值实验技术,计算了不同置信水平上的VaR与CVaR.实证结果表明:Lévy Copula模型能在减少模型设定风险的同时,较好地描述风险单元间的相关性结构;Lévy Copula模型相比于传统Copula模型对相关性结构刻画更为细致,能降低风险资本,并且通过稳健性检验;动态Lévy Copula模型能捕捉到风险的变化趋势,减少由于时变参数导致的风险资本估计偏差.     

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.     

“一带一路”国家金融风险溢出研究——基于TENET网络方法EI北大核心CSCDCSSCI

随着"一带一路"沿线国家间贸易自由度、金融机构合作水平不断提升,"一带一路"国家间金融市场也在逐步增进融合.研究"一带一路"沿线国家间金融市场风险传染关系对保障地区金融健康发展有重要的现实意义.本文借鉴TENET方法构建"一带一路"沿线国家股票市场极端风险网络,探究极端尾部风险情形下带路沿线国家股票市场间的风险特征,风险传导路径以及演变规律.研究结果表明:"一带一路"沿线国家股票市场的系统性风险具有时变特征,且在经济承压时期呈现上升趋势.从分区域来看,2008年受金融危机影响欧洲地区风险较高,2020年新冠疫情期间亚洲地区风险较高.从具体国家来看,受欧债危机影响较大的希腊,塞浦路斯等国股市风险溢出水平较高.中国在"一带一路"金融风险网络中主要接收外界的金融风险,风险主要来源于以色列、希腊和新加坡等国.本研究能够为"一带一路"沿线国家的宏观政策制定者、跨国金融投资机构进行金融风险监测和防范境外输入性风险提供理论指导.     

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.     

Predicting status of Chinese listed companies based on features selected by penalized regression

China’s companies have attracted much attention due to the development of stock market in China. The listing status of listed Chinese companies becomes an important indicator which implies the potential risk of a stock. Thus predicting the status of listed Chinese companies is obviously crucial for stockholders and investors when they make further decisions. According to the four possible listing statuses for Chinese companies, researchers formulate the above issue as a classification problem which is typical in data mining area. Plenty of classification techniques have been implemented to predict the status of the listing Chinese companies based on their financial factors. Usually, there are more than 150 financial factors for each of the listed companies, and feature selection is needed before the implementation of classification methods. In the literature, researcher used t-test with variance inflation factor (VIF) analysis to select relevant factors. However, such method can not be applied in the high dimensional case. In this paper, we apply the idea of penalized regression to select the interested factors based on a logistic regression model, and then apply popular classification methods to predict the companies’ statuses. Our results show that the proposed method can find more representative factors and improves the prediction accuracy of the classification methods.     

多元条件高阶矩波动性建模

类似于二阶矩风险(方差风险)的时变性,高阶矩风险也具有时变性.同时,为讨论多个市场或多个金融资产对应高阶矩风险之间的关系,需要建立多元条件高阶矩波动模型.提出了多元GARCHSK模型并给出其向量表达,用独立成分分解技术来解决多元GARCHSK建模中的“维数灾难”问题,给出多元条件高阶矩波动率的估计方法.最后,利用该模型对我国股市4个主要股指的高阶矩风险进行了动态描述.     

基于多进程的Agent行为描述及其仿真调度研究

在基于Agent的作战仿真中,描述作战实体的Agent的行为异常复杂,采用传统的面向事件例程的仿真策略,会使Agent仿真模型的描述和执行缺乏灵活性和可扩展性,不利于降低建模仿真的复杂度。提出采用进程交互法作为基于Agent的作战仿真的基本仿真策略,将Agent在物理域、信息域和认知域内的行为描述为不同的进程,降低各域内行为描述的耦合性,增强Agent行为模型的可扩展性,并通过进程交互仿真的控制方法约束各行为进程的启动、挂起、继续运行和终止,无需模型开发人员管理Agent行为进程的调度。这种方法使Agent行为描述更加清晰和易于理解,有效降低了Agent行为描述和仿真调度的复杂度。通过一个应用实例,验证了提出方法的有效性。     

基于时变模型平均方法的我国航空客运量预测

机场扩建、政策导向、经济发展等外在因素的变化常常导致航空客运量数据发生结构性改变,其模型的设定也在很大程度上存在不确定性,因此,精准而稳定地预测航空客运量变得十分困难.为了解决以上问题,本文采用了一种时变模型平均方法(TVJMA)(Sun等,2020,2012)对全国Top 5机场的客运量进行了预测研究,该方法在模型平均时基于最小化局部Jackknife准则给出了最优的权重选择,并通过非参数估计,实现了最优权重随时间变化.实证结果表明,本文所采用的TVJMA方法显著优于其它基准模型,包括Hansen和Racine (2012)的Jackknife模型平均(JMA)以及自回归模型(AR),单整自回归移动平均模型(ARIMA),季节性单整自回归移动平均模型(SARIMA)和时变参数模型(TVP)等传统方法.进一步,对不同的预测步长,TVJMA在航空客运量的预测效果同样具有稳健性.因此,TVJMA方法可以有效地降低由于航空客运量的结构性变化和预测模型不确定性等导致的预测风险,进而做出精准而稳定的客运量预测.     

时-频域视角下最优套期保值比率研究——基于集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK模型

针对以往套期保值比率估计模型忽略多时间尺度价值和忽略高阶矩波动时变特征的不足，本文基于时-频域视角，将EEMD方法和GARCHSK方法引入到套期保值比率估计过程中.同时也鉴于分解后的各个时间尺度上建模结果仅能包含单一频率信息，又采用"分解-集成"思想，将各个时间尺度上的建模结果进行集成，最大限度挖掘有效信息，兼容不同时间尺度特征.基于以上工作，本文最终提出集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK套期保值比率估计模型.采用我国沪深300期现货数据，本文进行了套期保值实证检验和分析，结果表明：无论在全样本还是样本外套期保值检验，本文提出的模型在收益、修正后夏普比率、平均套期保值比率、效用水平四个指标上明显优于对照组，但是由于集成EEMD-SJC Copula-GARCHSK模型包含了高频时间尺度信息且多目标集成的原因，在方差减少率指标上表现稍逊色.稳定性检验佐证了以上结论.本研究对于投资者优化资产配置、风险管理以及期现货间相依结构刻画等方面具有现实意义和理论价值.     

考虑风险控制的最优供应商数量确定方法

在考虑控制企业供应风险及成本的前提下,提出一种能有效确定企业最佳供应商数量的风险分析方法.两种风险事件的发生概率、由此而带来的经济损失,以及企业管理其多个供应商的管理成本都得到了综合考虑,得到了一个企业最优供应商数量的计算公式,使用算例对其进行了验证,并分析了各种影响因素对最优供应商数量的影响情况.     

海外油气项目多目标投资组合优化方法

针对中石油海外复杂合同模式及经营环境多变情况下如何实现产量、投资、效益、风险等多个目标优化配置的问题,本文建立了考虑时间维度及风险因子的非线性多目标优化数学模型,表征了海外不同合同模式涉及的复杂商业规则和约束条件,提出了一种全新的求解多目标优化模型的混合优化方法.该方法先通过排队过滤法生成满足目标和约束条件的投资组合解;然后以该解的特征参数作为约束条件进行线性优化,求出投资组合局部最优解;最后以该最优解作为初始投资组合通过遗传算法求解得到一系列投资组合可行解.通过利用该方法对海外油气项目开展多目标投资组合优化,验证了该方法对于海外项目多目标优化的适用性,为海外项目规划方案设计提供了科学适用的思路和方法.     

基于非线性相依的市场间金融传染度量——测度2015年中国股灾对重要经济体的传染效应

针对真实市场间所具有的非线性、尾部极值相依性及时变性等相依特征,本文以2015年6月中国爆发的股灾为背景,从传染效应的存在性、传染强度、传染方向三个视角深入研究中国股市对日本、美国、韩国三个重要经济体股市的金融传染效应.首先,将极值理论(extreme value theory,EVT)与时变Clayton Copula函数相结合构建时变Clayton Copula-EVT模型,估计下尾极值动态相依系数,并进行统计检验,发现中国股市对日本、美国股市存在风险传染效应,而对韩国股市不存在风险传染效应;进一步地,量化中国股市对日本、美国股市的风险传染强度,发现中国股市对日本、美国股市的传染强度都较大,且中国股市对美国股市的传染强度明显强于其对日本股市的传染强度;最后,利用基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析方法研究中国股市与日本、美国股市之间的风险传染方向,发现股灾后市场间风险传导方向发生了改变,风险主要由中国股市传染至日本、美国股市.上述实证结果为深入研究市场间金融风险传染的非线性相依特征机理提供了有益的参考.     

人机环耦合效应下卫星天线装配概率风险分析

卫星天线展开机构装配工序复杂，主要依赖人工装调，装配过程中可靠性安全性风险因素众多且相互耦合，直接影响天线装配质量和效率。为此，提出一种基于贝叶斯网络的概率风险评价方法。首先，在全面识别装配过程风险因素的基础上，构建事件树模型，并采用贝叶斯网络建立考虑人机环风险耦合的中间事件可靠性模型。然后，采用人因可靠性等方法进行模型量化与不确定性分析，并开展敏感性分析与风险重要度排序。最后，以某型星载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)天线展开机构为例，说明了所提方法的工程适用性。该方法可为飞船、运载火箭等人机耦合系统的风险分析与量化提供一定的参考。     

信用危机下可违约债券组合风险集成度量:基于三因子强度定价模型

可违约债券一旦一个信用违约事件突发后,可导致一系列的可违约债券的相续违约,通过对可违约债券组合风险集成度量进行研究,为金融机构进行金融应急管理和科学决策提供理论依据,同时有利于金融机构完善金融系统在这方面应急处置机制.针对可违约债券组合中的信用-市场风险相关性和各债务人信用相关性,可从不同风险类型识别出的共同的风险驱动因子出发构建风险整合框架.假设债券的违约强度仿射地依赖于系统市场风险因子、系统信用风险因子、特质信用风险因子等组成的基础状态向量,推导出了基于三因子仿射强度的可违约债券价格,把可违约债券双因子强度定价模型拓展为三因子强度定价模型.在此基础上,建立了可违约债券组合风险集成度量的Monte Carlo方法,得出同一个风险计算期下反映市场风险和信用风险这两类风险的损失分布,进而能求得组合的VaR值,在同一个框架下同时捕捉可违约债券的两类风险.最后运用提出的基于三因子仿射强度的风险集成度量模型对短期融资券组合的风险进行数值计算,并与基于双因子仿射强度的风险集成度量模型得到的VaR值进行比较分析.