基于投资组合关联的金融系统性风险影响因素研究?

基于Caccioli等的金融网络模型构建了一个银行-资产网络模型来研究具有资产重叠的金融系统的风险传染机制.用金融系统发生危机(大规模破产)的概率表征金融风险的频度,用发生危机时机构实际破产比例表征金融风险的强度,并视风险频度和强度为金融系统稳定性的基本特征.通过模型模拟发现,金融系统的稳定性受到投资组合分散化程度、市场拥挤度、机构财务杠杆率、机构投资组合相似度、初始市场冲击等因素的影响.特别地,尽管持有资产种类的多样化有利于独立金融机构的运营,但过度的多样性会威胁金融系统整体的稳定.     

基于风险价值的证券投资组合

在风险价值(VAR)模型一种计算方法--德尔塔正态法的基础上,采用了投资组合比例随机搜索的方法,即对于一个投资组合,利用随机数搜索和变换步长搜索两种方法调整其权重,以得到最小的VAR值,从而为投资者降低风险,并在VAR计算方法上做出新探索.     

最大化非减次模集函数问题的近似算法及其性能保证

次模集函数的最值问题在组合优化问题中有广泛应用,次模集函数的增减性对该问题的分析具有一定的简化作用．给出了求解非减次模集函数最大值问题的一种近似算法,并讨论了所给算法的性能保证．     

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。     

基于组合投资的混合风险度量模型

对2种风险度量方法均值-VaR模型和均值-CVaR模型进行混合.首先对在险值(VaR)和条件在险值(CVaR)具有的性质如次可加性进行论述和比较,其中在计算条件在险值(CVaR)时,同时也能得到在险值(VaR),因此CVaR可对风险进行双限监管,比单纯的VaR更加保险;然后对均值-VaR模型和均值-CVaR模型赋予不同的权重,得出混合后的模型的相关性质,使混合后的模型在某种程度上优于单个模型的投资组合;最后对深市股票进行实证分析.     

基于非光滑优化的投资组合问题

采用HT∞(X)风险函数衡量组合风险,建立新的双标准优化模型.该模型所反映的均衡关系,可作为投资者进行投资组合的依据.由于风险函数是不可微的,故传统的优化方法在此并不适用.利用非光滑优化方法可以很好地解决该问题并得出其有效前沿.     

一种基于L-函数的非单调自适应信赖域算法

利用函数L-就无约束优化问题提出了一种非单调自适应信赖域算法。算法中信赖域半径自动更新依赖函数L-,步长的求解采用了非单调wolfe线搜索技术。在一定条件下,证明了算法的全局收敛性,数值实验表明算法稳定有效。     

无罚函数无滤子的非单调无二次规划方法

提出了求解光滑不等式约束最优化问题的非单调无罚函数无滤子的无二次规划非可行域方法.通过乘子和非线性互补函数,构造一个等价于原约束问题1阶最优条件的非光滑方程组.在此基础上,通过牛顿-拟牛顿迭代得到满足1阶最优条件的解,在迭代中采用了无罚函数无滤子的非单调线搜索方法以避免罚函数的选取和滤子的存储,使得目标函数或者约束违反度函数具有充分的非单调下降,试探步更易于接受.算法不要求迭代点和初始点严格可行.该算法是可实现的,具有全局收敛性.另外,在较弱条件下可以证明该方法具有超线性收敛性.     

基于pair copula-LMSV-t模型的投资组合风险研究

提出了LMSV-t模型并以其作为边缘分布的估计,来构建pair copula-LMSV-t多元投资组合模型.采用LMSV-t模型估计边缘分布能够更好地刻画资产收益率的波动性和长记忆性等非线性特征,从而更精确地估计投资组合的VaR.同时通过对中国股市开放式基金的实证分析,证明该投资组合模型在描述单个资产的非线性特征和资产之间的相依性方面都有进步.     

基于Copula-GARCH的投资组合风险度量的实证应用

通过Va R模型对我国的上证指数和深成指2010年1月25日至2012年12月28日的收盘价的波动性加以实证分析,进行模型检验,从而得出模型有效的结论。用Copula函数刻画上证综指和深成指之间的相关结构进而得到投资组合收益率的联合分布,建立了GARCH(1,1)-t模型,利用各项资产收盘价、成交量的历史数据,通过Monte Carlo模拟生成具有Copula相关结构的收益率分布,得到组合的风险价值。应用Copula-Va R-GARCH模型通过Monte Carlo模拟计算投资组合的Va R值,对探讨股票市场波动(风险)以及与预期收益之间的关系具有重要的理论意义和实用价值。     

基于混合指数型损失厌恶函数的投资组合模型

结合前景理论的核心思想,该文从期望效用最大化的角度研究不同风险资产的配置问题.在线性损失厌恶函数的基础上,该文结合指数效用函数的性质,提出了一个新的效用函数——混合指数型损失厌恶函数,建立了混合指数型损失厌恶投资组合(MELA)模型,并对中国股票市场数据进行实证研究,得出MELA模型优于均值-方差模型的结论.     

基于Copula函数对简单相依系统单调性的研究

在应用Copula函数来表示系统可靠度的基础上, 用判断函数单调性的方法通过判断可靠度函数的单调性去判断系统的单调性, 并通过这种方法对部件具有相依性的串联系统、并联系统以及并串、串并联系统的单调性进行判断, 得出这几种简单相依系统为单调系统的结论.     

基于组合赋权法与集对分析的装配式建筑施工安全风险评价

针对装配式建筑施工工艺复杂、施工阶段风险概率高、传统的风险评估方法不能预测其发展态势等问题,综合考虑人为因素、设备与材料、施工技术、安全监督与管理以及周边环境共5个影响因素,通过确定拟评价样本的隶属函数,采用层次分析法和熵权法的主客观组合赋权方法计算安全风险评价指标权重,建立基于同异反分析的安全风险评价模型,对装配式建筑施工安全风险进行评价,并利用集对理论分析评价指标的四阶发展趋势。研究结果表明:案例中的装配式建筑施工项目安全风险评价等级为中等风险,与调研结果相吻合;评价方法能真实可靠反映装配式建筑施工安全风险评价过程中的模糊性和随机性,提高了装配式建筑施工安全风险评价的精度;该综合评价模型不仅能够对装配式建筑施工安全风险等级进行判定,还能准确预测风险变化的趋势,实现静态评价和动态评价的有效结合。     

基于组合赋权-集对分析法的城市人员密集场所风险评价

为科学评估城市人员密集场所风险,提高城市人员密集场所安全性,运用扎根理论方法对25起典型城市人员密集场所事故案例进行3级编码,提取出16个风险因素,建立了城市人员密集场所风险评价指标体系;然后运用序关系法(G1)和熵权法(EW)提出了基于主客距离的组合赋权方法确定各指标的组合权重,运用集对分析法(SPA)评价和预测城市人员密集场所的风险水平,构建了基于组合赋权-集对分析法的城市人员密集场所风险评价方法;最后,以城市旅游景区为例,评价景区的风险状况和发展态势。结果表明：该评价方法可以减少主观随机性,消除单一的客观误差,弥补了两者之间的信息误差,具有较强的操作性和实用性,为城市人员密集区域安全风险有效预警及管控提供有力的参考依据。     

基于当前价格的风险收益证券组合投资策略

基于当前价格和风险收益的证券组合策略不仅考虑基于当前价格的风险，而且考虑风险与收益的关系。这一策略通过使风险收益尽可能大来解出证券组合比例，并证明所求的证券组合比例具有较好的性质，改善了传统的证券组合策略的效果。该策略还为判断当前价格是适合买入还是适合卖出提供理论基础。     

基于CvaR风险度量的证券组合投资决策模型研究

利用VaR以及Rockafeller和Uryasev提出的CvaR这一概念，并把它作为风险度量，建立了与马柯维茨的均值方差模型相类似的证券组合投资的均值——CvaR模型，在正态分布的条件下，导出了具体的模型，研究给出了其最优解的具体表达式。     

基于不同风险度量的投资组合模型实证分析

利用上海证券市场的实际交易数据对半绝对离差模型,基于分位数的绝对离差模型（Ruszczynski＆Vanderbei,2003）以及MV模型进行了实证比较．通过分析各模型的全局最小风险组合,计算发现,半绝对离差模型比其他模型具有更好的样本外业绩．     

基于非对称阿基米德Copula模型的投资组合风险度量

基于几何平均和加权平均的结合,构造非对称的加权混合阿基米德Copula模型,使得所建立的模型既能考虑资产组合内部各资产非对称的影响,又能捕捉到资产组合的上下尾相互作用的差异性.在实证研究中,以旅游业的金融投资组合作为研究对象,将非对称的加权混合阿基米德Copula模型和混合Copula模型在资产组合VaR计算精度方面进行了比较,结果发现非对称的加权混合阿基米德Copula模型真实反映资产组合相关结构非对称的差异性,具有较好的准确性及有效性.     

基于一致性风险价值的投资组合优化模型研究

证券市场上收益率分布存在严重的偏峰厚尾现象;同时风险价值方法本身不符合次可加性．这使得进行组合优化时它的局部最优解并非全局最优．针对这些问题,我们从一致性风险度量理论出发,提出了一种新的风险度量技术——一致性风险价值——来度量投资组合的信用风险,在此基础上建立了一致性风险价值的投资组合优化模型,并运用线性规划技术进行组合优化．最后我们通过实证研究,发现运用基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果,优于运用基于风险价值的优化模型．     

基于复合Copula函数的动态投资组合选择模型的研究

利用加权平均法定义了复合Copula函数.基于复合Copula函数的性质定义了投资组合的风险测度值相对Copula-CVaR(RCCVaR).利用RCCVaR风险度量方法建立动态的均值-RCCVaR的投资组合选择模型.