绝对离差风险控制下log-最优资产组合模型

本文提出了基于绝对离差风险控制下的log-最优资产组合模型,讨论了其最优解的存在性与唯一性,设计了求解此模型的遗传算法,并进行了数值模拟。     

CVaR度量下基于安全第一的最优投资组合

为了让证券投资者更好地按照自己的安全标准进行投资,根据H.Pyle和S.J.Turnovsky提出的安全第一标准,给出了在条件风险价值(CVaR)度量下如何选取最优证券组合的方法,其结论对投资者在选择证券投资组合时具有理论上的参考价值.     

基于CVaR的投资组合优化模型及实证

以条件风险价值CVaR为风险度量,建立以CVaR为目标函数,VaR为约束条件的二次规划模型,该模型给出了在决策者可以接受的VaR风险水平下,使得CVaR为最小值的投资组合最优选择;实例表明投资组合的最优选择降低了投资组合发生灾难性风险的可能性。     

Ln-最优资产组合投资模型的几个性质

研究了金融市场中无风险控制下Ln-最优资产组合单周期投资模型的基本性质,在此基础上经过分析得到了独立市场和平稳市场中的几个有用的性质.实例表明这些性质是有效的.     

基于CVaR的投资组合优化

由VaR模型的非一致性风险度量缺点引出CVaR模型,分析了CVaR的计算方法,并利用遗传算法对我国股票的实际数据求出了投资组合的最优解。     

允许卖空的最优资产组合投资模型

研究了允许卖空的离散时间金融市场，从有风险控制和无风险控制两个方面得到市场满足p-混合序列的条件下，其log－最优资产组合的几个性质。     

最优资产组合选择的模型分析

在投资者的风险资产的收益不确定的条件下,给出了最优资产组合选择的投资模型.分析了投资者的风险厌恶程度的变化导致投资于风险资产的变化趋势.     

基于单位风险收益的资产退出投资组合模型研究

投资者进入证券市场后决定退出的时间是不确定的,因此承担着退出风险,且风险资产退出时需要一定的费用.为此在摩擦市场环境下,提出了利用单位风险收益最大化作为目标函数,构建了基于单位风险收益的资产退出的投资组合模型,并把此模型转化为线性规划来解决.最后用实例说明了此模型的可行性.     

基于CVaR的电价敏感用户组合购电风险模型

智能电网背景下的实时定价机制可以提高整个社会的福利水平,而对于电价敏感用户则具有两面性,机遇与挑战并存。以条件风险价值(CVaR)为风险测度,建立了电价敏感用户为规避购电风险在电力金融市场与现货市场进行组合购电的优化模型,并针对模型中的非光滑函数提出一个新的一致光滑逼近函数,将模型转化为光滑凸规划问题。仿真分析验证了模型的合理性与算法的有效性。     

CVaR约束下最优投资组合

提出了在CVaR约束下,投资组合优化模型,在收益向量服从正态分布的条件下,讨论了不含无风险资产和含无风险资产两种情况下最优解和可行解存在的条件,给出了最优解的解析表达式.     

基于ARMA-GARCH模型的风险价值与条件风险价值计算

基于ARMA-GARCH模型,给出风险价值VaR、条件风险价值CVaR的计算公式,分别在标准正态分布、student＇T分布、Skewed-T分布、广义误差分布条件下对模型进行数值模拟,并用上证A股、大同煤业股票相关数据拟合模型来进行实证分析.结果表明,利用ARMA-GARCH模型给出的计算公式能够准确地估计VaR值与CVaR值,并且随着给定概率水平p的减少,VaR与CVaR的值增大,对于给定同一概率水平的CVaR值比VaR值大,CVaR比VaR更能体现风险度量的大小.     

CVaR准则下考虑过度自信行为的报童模型研究

为研究风险厌恶零售商对随机市场需求的信念有过度自信行为时的订货策略,以CVaR作为风险度量准则,建立了CVaR下过度自信的报童模型.探讨风险厌恶程度和过度自信行为对零售商的最优订货决策及相应条件风险值的影响,分析过度自信零售商和完全理性零售商的信念条件风险值与实际条件风险值.研究结果发现:在一定风险水平下,过度自信导致零售商条件风险值降低且订货量偏离完全理性时的情形.数值算例验证了模型的有效性,为现实中零售商的订货决策提供了理论支持.     

中国文学史叙事模式与中国古代文学理论的离与合

在中国文学史叙事模式的转变过程中,中国古代文学理论一直参与其中。中国文学史叙事模式与中国古代文学理论的三个互动期：上世纪初为似离实合的＂暗合期＂,既吸收西方体系化、理论化的思维方式和著述体例,同时与中国传统文化、文学理论保持着紧密联系。上世纪40至60年代,受时代政治思潮影响,与传统的文化、文论渐次疏远,形成似合实离的＂迎合期＂。上世纪末至现在,随着学术界和国人反思思潮的涌起,文学史叙事模式逐渐向传统文化、文学理论回归,进入了＂融合期＂。陶渊明的叙事部分在中国文学史叙事模式与中国古代文学理论的＂离合＂互动关系中尤其值得注意。     

基于预测有效度的优性组合预测模型研究

针对基于预测有效度的组合预测模型提出了新的优性组合预测、预测方法优超和冗余度的概念 ;指出了简单平均组合预测方法至少是非劣性组合预测 ;并探讨了优性组合预测存在的充分条件 ;给出了冗余信息出现的两个判定定理     

市场变化条件下的最佳投资组合模型研究

VaR(ValueatRisk)是一个在当前的金融市场条件下,各种不同的风险测量一个确定投资的获利的重要方法。近年来,套利研究被用来开发这种风险的可行方法。提出了VaR估计并提出新问题。假设给定一个可接受的VaR,如何确定一组给定证券的组合投资的最大收益,并且同时满足的约束条件。假设市场条件是变化的,如何在保证的投资组合下,在给定的范围内,获得一个投资重组(重新平衡)策略,使其在一系列投资组合中相应的收益最大。为了解决这些问题,采用并进一步开发了一种算法来进行这些投资组合的优化问题。     

基于博弈论组合赋权云物元模型的城市道路交通系统风险评价

为保障城市道路交通系统安全运行,降低城市交通事故发生概率,提出一种基于博弈论组合赋权云物元城市道路交通系统风险评价模型。从城市道路交通系统风险因素出发,结合《城市道路交通管理评价指标体系》,选取实习期驾驶员比例等15个风险评价指标,构建“人-车-道-环”评价指标体系。基于云物元模型,解决评价指标中存在模糊性与随机性的问题,同时采用博弈论将C-OWA有序加权算子处理的专家打分值和改进熵权法求出的权重进行组合优化,围绕待评物元与风险等级之间的隶属度,计算得出风险等级。将该模型应用于我国西部某城市A道路交通系统,展开风险评价,同时将该模型的评价结果与C-OWA云物元模型和熵权云物元模型的评价结果进行对比。结果表明:该模型得出城市A道路交通系统中各指标风险评价结果与实地走访调研结果及实际情况基本一致,且博弈论组合赋权云物元城市道路交通系统风险评价模型更加具有实用性和有效性,可为城市道路交通系统风险评价提供新思路。     

串联式组合模型在基坑监测中的应用

在传统模型基础上提出串联式组合模型,选择灰色模型对基坑监测数据的趋势项进行拟合,时间序列模型对监测数据的随机项进行拟合,发挥两者自身的特点,进行有机地组合预测分析。通过工程实例预测结果分析表明:串联式组合模型不仅能够预测出基坑的变形趋势,而且相对于时间序列模型、灰色模型有着较好的预测精度,体现出将串联式灰色时间序列组合模型应用于基坑监测的合理性和有效性。     

基于灰色聚类的组合预测单项模型选择

建立组合预测模型关键是单项预测方法的筛选,本文将采用灰色聚类分析方法对单项预测模型组进行筛选.首先依据所研究的实际问题,建立多个单项预测模型,然后计算每一个单项预测方法的点拟合相对误差,最后再利用这些数据,借助灰色聚类方法实行对比评估,构建组合预测模型需求的各个单项模型,以增强该模型预测的准确性.应用实例的分析表明该方法是可行的和有效的.     

渣油加氢处理反应动力学模型的建立

针对渣油加氢过程中不同功能催化剂级配装填的特点,运用中试装置对不同功能催化剂的渣油加氢处理动力学进行了分段和联合(3段合成1段)建立模型的研究。通过合理方法求解了动力学参数,并采用实测数据分别对分段和联合模型进行了验证。结果表明:所建立的两种模型都具有较好的预测能力和外推性,而分段建立动力学模型可为每段反应器操作条件及催化剂的级配装填优化提供更多的技术参考。     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.