g-期望的凸性及其应用

在倒向随机微分方程生成元满足基本假设的前提下,证明了g-期望的凸性、条件凸性与倒向随机微分方程生成元函数g之间的一一对应关系,从而在g-期望的框架下说明了Detlefsen-Scandolo (2005)与Jiang(2008)中关于动态凸风险度量的两种定义方式是一致的。进一步地,获得了一类时间相容的动态凸风险度量与g-期望凸性之间的对应关系。     

次线性g-期望的性质及其应用

在倒向随机微分方程生成元满足基本假设的前提下,证明了g-期望的次可加性与生成元函数之间的对应关系,获得了g-期望的正齐次性与生成元函数之间的对应关系,从而在g-期望的框架下说明了Detlefsen-Scandolo (2005)与Jiang (2008)中关于动态一致性风险度量的两种定义方式是完全一致的。进一步地,获得了一类时间相容的动态一致性风险度量与g-期望的次线性性之间的对应关系。     

非正态假设下投资组合的风险分解

为提高风险分解结果的准确性,本文给出组合收益分布服从非正态假设下,组合VaR及ES分解的两个新方法：局部线性加权平均;用分段线性函数拟合极端损失情形下,资产与组合回报之间的关系。针对实际金融数据的尖峰厚尾性与杠杆效应,风险度量采用EGARCH-GED模型。实证分析及模型检验的结果表明,新方法能准确、快捷地分解组合风险。     

期望效用函数存在定理的另一种证明

在武康平(2001)的基础上通过抽彩介绍风险选择集,期望效用性质,由此引出期望效用函数的概念.由期望效用函数与偏好关系,以及所引出的期望效用公理,其假设与Markowitz(1991,2000)或Chi-fu Huang和Litzenberger(1998,2003)的有所区别,而证明了一些性质.本文的主要结果是根据概率分布与分布函数一一对应,对风险选择集视为欧几里德空间Rm的有界闭凸子集,利用已得出的若干性质给出了期望效用函数存在定理的另一种充分必要性和唯一性证明.该证明不同于Fishburn(1970)的证明方法.     

g-期望框架下Choquet期望在风险度量中的应用

本文在倒向随机微分方程(BSDE)框架下研究由g-容度诱导的Choquet期望在风险度量领域的相关性质,得到Choquet期望表示为一致风险度量的充分必要条件,即g-容度具有二次交替性。在g-容度满足二次交替的条件下,得到当g-期望受控于Choquet期望时,g-期望关于示性函数具有超齐次性与次可加性。     

抽象凸度量空间上的R-KKM引理及其应用

证明了满足广义KKM映射条件与H0条件的抽象凸度量空间的任意两个邻近对子集之间的集值映射的有限交性质.进一步,在紧性假设条件下,得到了该类集值映射的无限交性质.最后,证明了满足H0条件的抽象凸度量空间的任意两个邻近对子集之间的集值映射的最佳邻近点的存在性.     

相对在险收益限制下的最优投资策略

在Black-Scholes金融市场假设下提出新的风险度量标准——REaR(相对在险收益),并在此风险度量标准下研究了均值(mean)-REaR型的动态最优投资组合策略的选择问题,获得了该模型下的最优投资策略的显式解.     

基于门限CARE模型的股市收益自相关性研究

股市收益率的自相关性是金融计量研究的热点问题,对股市风险进行有效度量具有重要意义.考虑到金融收益率序列存在尖峰厚尾与非线性特征,传统的线性模型(例如均值回归模型、分位数自回归模型、期望分位数自回归模型等)往往难以在该信息特点上分析.因此,以正负向收益方式作为分段机制,建立门限自回归期望分位数(TCARE)模型,刻画收益...     

凸度量空间中的广义凸性

针对凸度量空间中的抽象凸结构,提出了3种新广义W-凸函数,以及利用中点W-凸性研究了凸度量空间中广义凸性的方法。首先,将线性空间中基于标准凸结构的3种广义凸函数概念引入了凸度量空间,定义了3种新广义W-凸函数;其次,在适当条件下,证明了中间点W-凸函数是中点W-凸函数,也是[0,1]∩Q-W-凸函数,进而获得了稠密性定理,并讨论了稠密性定理在极小化问题和多目标规划问题中的应用;最后,在中点W-凸性以及上半连续性或下半连续性或W-拟凸性或W-严格拟凸性或W-半严格拟凸性等条件下,建立了W-凸函数的一些判别准则。获得的稠密性定理与利用中点凸性建立判别准则的方法,可以应用于其他类型凸性或广义凸性相关问题的研究。     

离散过程风险度量属性研究

针对一致性风险度量有限概率空间和静态框架的限制问题,将一致性风险度量公理扩展到广义概率空间动态框架内.根据广义概率空间及其度量函数性质,在风险度量动态框架下给出风险度量可行集和资本需求的概念,并在此基础上证明广义概率空间下凸性风险度量可行集以及风险度量与资本需求映射关系的相关命题,最后提出离散过程风险度量的弱持续性、强持续性和递归性,构建广义概率空间下动态风险度量公理体系.     

随机收益率下带限制的最优证券投资组合

假定收益率遵循几何布朗运动,其运动过程满足的方程与股票价格过程满足的随机微分方程类似。结合资本资产定价模型(CAPM),以收益率表示获利能力,以方差表示风险的度量,在不允许卖空,有交易费用的情况下,根据不同投资者的风险偏好,建立了使线性加权评价函数即期望效用最大的证券投资组合模型,并给出模型相应的算法步骤。     

关于一致凸度量线性空间中的若干性质

本文利用一致凸完备度量线性空间的自反性给出一致凸完备度量线性空间中弱收敛的一个新特征，同时给出一致凸完备度量线性空间中最佳逼近的一个结果。     

凸g-期望的若干性质

在倒向随机微分方程生成元满足基本假设的前提下,证明了一个关于凸g-期望和凹g-期望的Sandwich定理。进一步地,得到了一类凸g-期望全体的极小元的存在性,并给出了其极小元性质的等价刻画。     

Mean—EaR模型的最优解及其有效边界

在Black-Scholes金融市场假设下,利用在险收益风险测度(EaR*)作为风险的度量标准,研究了Mean(均值)-EaR*模型下的动态最优投资组合策略的选择问题,获得了该模型下的最优投资策略的显式解,同时给出了有效边界.     

动态均值-LEL投资组合选择模型

运用优化方法研究动态投资组合选择问题.在标准Black-Scholes型金融市场下,以受限期望损失(LEL)度量投资组合的风险,建立了动态均值-LEL投资组合选择模型,得到了最优投资组合策略和均值-LEL有效前沿的显式表达式.最后,结合算例说明了模型的求解方法,并得到以下结论:在相同的期望终端财富和投资组合策略下,在险价值(VaR)约是LEL的2~10倍.     

跨时随机效用中的优势关系

本文首次将价值的时间度量同时引入现有的效用理论的风险决策之中，提出了跨时随机优势原则，并给出了线性Ｖｏｎ Ｎｅｕｍａｎｎ－Ｍｏｒｇｅｎｓｔｅｒｎ效用和非线性非传递凸效用模型中跨时随机优势条件，为风险形势下的跨时决策提供了理论依据。     

用广义高阶锥方向导数刻画集值优化强有效元

在实赋范线性空间中研究集值优化问题强有效元的最优性条件.利用广义高阶锥方向相依导数,在内部锥类凸假设下,给出了无约束集值优化问题强有效元的广义高阶必要条件,并在没有任何凸性假设下利用凸集分离定理得到了充分条件.     

关于几乎下半连续集值映射的连续选择问题

对定义在紧度量空间上, 取值于n(n>1)维Banach 空间的具有有界闭凸集值的集值映射, 给出一个连续选择定理. 此集值映射满足一个假设, 它不同于弱下半连续. 作为应用推广了集值映射的不动点定理.     

一种计算金融风险在险价值的新方法

如何计算金融风险度量的在险价值(VaR)和预期不足(ES)一直是业界、学术界关心的课题。基于分位数的办法计算在险价值(简称QVaR)直观易于理解,但也有非常大的缺陷:QVaR度量只关注下方风险,即只给出一个损失的分位数,并未给出具体损失程度,而且对尾部极端风险不敏感。研究表明预期不足对尾部极端风险非常敏感而且给出了尾部损失的具体值,但预期不足不象在险价值那么易于理解和便于业界使用。针对上述问题,提出了一种基于2.5次幂期望分位数计算在险价值的方法(简称GEVaR),核心是将非对称最小二乘法的2次幂改为2.5次幂,其定义与传统的期望分位数类似。研究表明一些情形下GEVaR对尾部极端风险的敏感性与ES相当。     

内部锥类凸集值优化的ε-超有效解

通过在局部凸拓扑线性空间中引进集值映射向量优化 问题的ε-超有效解, 在集值映射为内部锥类凸的假设下, 利用凸集分离定理建立了关于ε-超有效解的标量化定理, 并利用择一定理得到ε-Lagrange乘子定理.