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.     

证券风险度量理论方法的评述

对现有的风险度量理论与方法进行了简单的评述,指出它们的优点与不足,并进一步提出了两个风险度量的新观点:首先,上(正)偏差对投资者来说具有正效应,对风险具有负面影响,也应该纳入风险度量的范畴,由此提出了风险度量的组合偏差模型;其次,风险度量与投资者所(拟)选的交易策略有关。     

两种带有能力（Capacity）约束的报童风险模型最优策略

考虑了两种带有能力(capacity)约束的报童风险模型. 在这两种模型中,零售商是风险厌恶的(risk averse)并且能力是有限制的,采用了两种风险度量方法:下游风险度量和CVaR风险度量,在这两种风险度量方法下研究了零售商在能力约束条件下的最优订货策略,并进一步分析了零售商的风险厌恶程度对零售商的最优订货策略的影响.由于考虑到能力约束,使得问题最优策略更具有一般性.而且,研究表明经典报童模型是所研究的模型的一种特例.     

均值-CVaR模型下的两基金分离定理

两基金分离定理对资本资产定价模型的研究有重要意义.经典的理论以方差为风险度量方法,而CVaR是近年来提出的一种新的风险度量方法.本文基于CVaR风险度量方法,研究了正态情形下风险资产组合的均值-CVaR模型,得到了此模型下的两基金分离定理及其有关性质,并与均值-方差模型进行了比较.最后通过实例分析表明均值-CVaR模型下的两基金分离定理更能满足投资者不同的风险忍受水平.     

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.     

流动性风险与市场风险的集成度量方法研究

传统市场风险度量方法没有考虑由于变现资产而产生的流动性风险.针对指令驱动市场提出一种流动性风险和市场风险的集成度量方法,该方法使用连接函数构建流动性风险和市场风险的联合分布,能够兼顾这两种风险的非正态特征和它们的相依性.在基于中国股市的实证研究中,度量了不同规模公司股票的集成风险.与集成风险度量方法相比,传统VaR方法将低估或者高估风险;而对于个股,只有选择最优变现期或最优变现策略才能最小化集成风险.     

非理想反馈MIMO信道发射功率的信息论分析

研究了发射端只有非理想信道状态信息反馈的单用户多输入多输出(MIMO)无线通信系统的最优发送策略。当发射端具有信道协方差矩阵信息时,使得平均信道容量达到最大的发射方向和信道状态协方差反馈矩阵的特征矢量相一致,而相应的发射天线上的最优功率分配则难以解析获得。通过研究舒尔-凹函数的性质,对平均信道容量函数进行理论分析,并推导了输入协方差矩阵特征值分布达到信道容量的最优条件,以此探究发射天线上的最优功率分配方案。数值结果验证了上述结论的正确性。     

基于时间持续性的动态风险度量模型

基于一致性风险度量公理建立的CVaR方法缺乏多时期风险度量属性,特别是动态持续性.针对这些问题,本文在动态一致性风险度量框架下,提出动态风险度量方法(DVaR),并利用我国深市和沪市数据对VaR、CVaR和DVaR方法进行实证比较研究,通过回测方法比较3种方法的有效性.     

Weibull分布下操作风险监管资本及度量精度灵敏度

根据操作风险价值不确定度的合成机理，假设操作损失强度为Weibull分布，导出高置信度下重尾性操作风险监管资本的标准差与置信区间. 进而以弹性分析方法对监管资本及其度量精度变动的灵敏度进行理论探讨后发现：随着分布特征参数的变动，监管资本及其度量精度的变动具有规律性，其灵敏度的变动仅与形状参数和频数参数有关，示例分析进一步验证了理论命题的有效性. 根据该理论命题，不仅可判别操作风险的监控参数，简化操作风险监控系统，而且可为监管资本提取方式的改进提供有价值的参考建议. 本文的研究在理论上进一步完善了损失分布法在操作风险度量与管理中的应用.     

随机变量信息度量研究

指出在决策理论等领域的研究中,直接应用Boltzmann-Shannon熵或其泛化形式来度量随机变量信息时,存在2个缺点;随后提出了随机变量信息函数所应满足的4个条件.在此基础上,导出了度量离散随机变量信息的一种新方法,并证明了其函数形式的唯一性.这种度量方法保留了信息熵度量的大部分性质,并具有一些新的性质.最后将其推广到连续随机变量.将这种信息度量方法应用于决策理论的研究,收到了良好的效果.