我国大宗商品市场的风险估计

在金融风险管理领域,随着金融工具和市场的日益复杂及金融监管的不断强化,研究者和政策制定者常需要识别特定市场上的风险。作为金融机构使用最多的风险指标,在险价值(VaR)在金融市场风险监控中被广泛地采用。本文按照VaR标准技术流程,通过GARCH族模型、CAViaR以及DQR的分位数回归模型对我国大宗商品市场的风险波动进行了估计,并通过模型置信集(MCS)程序进行了估计效果的比较分析,最后通过各类模型间的聚合方式,考虑单一模型在估计效果上的优化问题。本文研究发现：CAViaR-IG在整体上对我国大宗商品市场相关收益序列的预测效果最好,其次为DQR模型。在对GARCH族模型的估计效果比较下,Student-t和Skew-Student-t对收益分布的估计有较大的调节作用。进一步考虑单一模型估计效果的优化问题时,对不同分布下的GARCH模型和GJR-GARCH模型进行聚合,均匀聚合比指数加权聚合更能够发挥出每个单一模型的估计特点,从而优化了在险价值的估计效果。     

基于网络关注度的大宗商品市场预测研究

随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度.     

基于SSA-ELM的大宗商品价格预测研究

随着经济全球化的发展,国际期货市场中各大类大宗商品价格波动剧烈,而全球经济形势不明朗以及货币政策不确定使得大宗商品期货价格难以被准确预测.本文选取玉米,原油,黄金分别作为大宗商品农产品类、能源类、金属类的代表对象,基于奇异谱分析方法(singular spectrum analysis,SSA),对商品期货价格进行分解,结合Kmeans动态聚类技术将分解量聚合成不同特征的价格序列,再采用具有优良特性的极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)对模型进行训练,得到大宗商品期货价格预测模型.实证结果表明,采用序列分解聚类策略能够显著提高模型预测精度,在价格未来的整体水平和变动方向上都能达到较好的预测效果.     

资产配置、治理机制与资产专用性

资产专用性是交易成本经济学中一个核心概念,较为抽象,具体评价和刻画它对于将威廉姆森交易成本经济学理论应用于实践及进一步理论探讨具有重要意义.在一个资产组合和治理选择匹配的框架内对资产专用性进行数理模型化分析,对专用性之于资产组合和治理选择的影响作了深入探讨.资产的高度专用属性导致投资者在签约时加入互相唯一锁定条款,以及由专用投资合约方造成的背约损失或者专用投资合约方背约收益决定的最大惩罚成本条款,这些条款使专用性投资能够实现以及专用性投资者收益得到保障.     

养老基金动态资产配置研究评述

阐述了养老基金动态资产配置研究的背景及意义,分别对收益确定型养老基金、缴费确定型养老基金和两者相结合统一框架下的资产配置问题进行了详细的综述,结果表明,收益确定型养老基金资产配置研究主要集中在运用资产负责管理实现盈余最大化和缴费率风险与偿付能力风险最小化2个目标;缴费确定型养老基金资产配置的研究主要集中在风险控制和收益保证方面;两者相结合统一框架下的资产配置问题主要是体现了期权的思想,最后,提出了目前国内外研究存在的主要问题和未来可能的研究方向.     

航运与大宗商品的跨市场影响——来自铁矿石及其航线的证据

本文首次研究了铁矿石航运市场与其相关大宗商品市场之间的价格和波动溢出效应.对两条铁矿石运输航线和铁矿石、钢材、燃油等大宗商品的格兰杰因果关系检验结果显示,大宗商品市场对航运市场有显著引导作用.以大宗商品市场因素作为外生变量的ARMAX模型结果显示,大宗商品对航运市场有显著预测作用.在风险溢出方面,BEKK-GARCH模型结果显示,航运市场与铁矿石、燃油市场之间存在双向波动溢出特征.同时航运市场与不同大宗商品市场的波动溢出规律存在明显差异.本文对航运与大宗商品的价格和风险形成机制提出了一个跨市场的新见解.     

拓展VaR资产配置模型及其自适应遗传算法

为克服经典Markowitz均值-方差模型的不足,考虑了投资者对风险认知的不同理解以及最小交易量、交易费用、最大投资上限等实际因素,提出了符合我国国情的用VaR度量风险的资产配置优化模型,并设计了一种新兴的自适应遗传算法来求解该模型.通过Matlab语言编写的求解程序进行实例测试,可得到不同风险情况下的多组输出结果.实际算例表明,所提出的模型和算法均是合理、有效的.     

多风险控制目标下的资产配置模型

相比于VaR风险测度,CVaR风险测度因满足次可加性能够更好地描述金融资产组合风险,而广义极值分布和Copula函数较好地拟合了金融资产收益率的厚尾特征和相依性。本文尝试使用CVaR风险测度和Copula-GEV分布描述金融资产组合的极端值风险,并将其作为风险控制目标引入传统均值-方差模型,构建多风险控制目标下的资产配置优化模型,实现在金融资产配置决策中综合考虑期望收益、波动性风险和极端值风险,并设计PSO-MC优化算法对模型进行求解。通过对我国上市公司股票收益率数据的实证分析,验证了模型及求解算法的有效性。     

在不允许卖空市场条件下均值-方差投资者的最优时间一致性资产配置策略

时间非一致性亦称动态不一致性,就是上一期最优的决策到下一期不一定最优。考虑到我国股票市场不允许卖空的实际,在不允许卖空的市场条件下,研究均值-方差投资者的最优时间一致性资产配置策略,时间非一致性来源于目标函数中期望的平方项。由于在时间非一致性条件下,传统的HJB方程不再适用,故利用改进的HJB方程,借助两个关键引理,分别得到了在投资于无风险资产之外仅投资于一种风险资产和投资于多种风险资产两种不同情形下的最优资产配置策略、价值函数的解析解以及有效前沿。并且,经分析可知,最优资产配置策略暗含了两基金分离定理。最后,将所得结果与无卖空限制下的投资收益和风险水平进行了对比。     

基于安全资本增长策略的多阶段资产配置模型

在安全资本增长策略的基础上，建立了安全资本增长的多阶段资产配置模型。并以中国证券市场为依托，对多阶段资产配置进行了实证研究。文中资产配置问题考虑了未来的经济环境的不确定性，采用情景生成的方法采处理不确定的风险资产收益，不同资产间的投资分配比例在每期期初都要进行调整，同时考虑了风险约束，对模型采用遗传算法，得到了控制风险条件下最大期末财富的资产配置策略。     

不确定终止时间和通货膨胀影响下风险资产的最优投资策略

本文基于连续时间均值-方差框架,研究了通货膨胀影响下投资终止时间不确定的最优投资组合选择问题.与以往大多数文献不同,本文所考虑的金融市场仅存在风险资产.首先构建了含通货膨胀及终止时间不确定因素的风险资产均值-方差投资组合选择模型.然后利用随机动态规划方法和Lagrange对偶原理得到了有效投资策略及有效边界的解析表达式,并进一步讨论了本文模型的几种特殊情形.最后,通过数值算例对本文所得结论进行阐述.     

基于Kalman滤波算法的基金动态资产配置能力评价方法

构建了一个可以用于分析开放式基金动态资产配置结构的模型, 并利用Kalman滤波算法对我国54支开放式基金近5年的时间序列样本进行了实证检验. 结果显示: 该模型具有时变特征的状态参数设定能够较好地跟踪和近似拟合现实中基金对股票和债券资产配置结构的变动. 进一步扩展了模型, 提出了直接评价基金在股票和债券资产之间进行动态配置能力的方法. 实证结果显示: 该方法在分析基金投资业绩表现的效果上要优于传统的Treynor-Mazuy模型, 而且能够识别出我国开放式基金总体上具有资产配置能力, 基金长期投资业绩主要来源于资产配置决策.     

基于动态面板回归的基金业绩决定因素

基于我国61家股票型基金200406～200803的16个季度面板数据,使用动态面板回归模型对数据进行了探索性建模,研究了政策性资产配置和基金经理对基金业绩的贡献.主要发现有:① 政策性资产配置与基金业绩之间的关系显著,在控制其他因素的情况下,基金资产配置能力提高1%,约能提高基金业绩0.8%;② 基金经理的学历、年龄、从业时间和从业背景对基金业绩的贡献显著,但贡献度不大;③ 基金业绩存在可能的”反转”现象,反转周期估计半年.     

分整模型在商品价格预测中的应用

首先介绍了时间序列分析中的一个新领域－长记忆分整模型（ＡＲＦＩＭＡ）,分析了该模型与传统时间序列模型相比较所体现出的优越性,及其参数估计和预测方法。本文所给出的分整模型不仅反映了传统时间序列模型所不能反映的时间序列长记忆性,而且解决了利用传统方法预测商品价格中的过度参数化问题,从而显著提高了商品价格预测的可靠性。文章还给出了实际案例分析。     

基于极大熵方法的网格资源分配策略

针对基于市场机制的网格资源分配中的出价问题,提出了一种用于并行任务资源分配的优化策略。该策略先将具有并行任务的多个用户竞争同一资源的行为形式化为一个极大极小问题,然后利用极大熵方法将其转化为一个可微的优化问题,最后通过二分搜索最优解产生一组优化的用户出价,根据这组出价按比例划分资源的计算能力。研究了用户出价函数的特征,给出了求出价组合最优解的具体算法。研究结果表明提出的分配策略具有较低的时间复杂度,从而能够提高资源分配效率,对于动态的网格环境具有更好的适应性。     

测算养老基金内嵌收益保证风险准备金的新方法

针对养老基金嵌入的收益保证,在随机利率的框架下,结合养老基金的资产配置策略,提出了新的测算风险准备金方法,并以养老基金常用的生命周期策略为例,得到了风险准备金的解析解,最后,运用一个数值算例和中国金融市场数据实证研究了新方法的可行性与合理性。运用新的测算方法,所测算出的风险准备金能够反映投资机构所采取资产配置策略的风险偏好,更加真实和精确地刻画了养老基金投资机构所面临的风险。     

基于续航能力需求的新能源汽车产业链补贴策略研究

新能源汽车在产销量获得突破之后,充电基础设施不足成了制约进一步发展的重要因素,依靠新建短期内无法解决,着力提升汽车续航能力成为现实的可行选择.从产业链协调的视角出发,基于消费者续航能力需求,通过构建产业链一体化决策和独立决策模型,研究了新能源汽车产业链中电池生产商和汽车生产商的最优决策与协调问题,分别得出了两种决策下的最优策略组合,并分析了消费者续航能力需求对新能源汽车需求和价格的影响.结果表明:新能源汽车的需求和价格不仅取决于消费者的续航能力需求,还与产业发展水平和产业链决策方式有关,产业链一体化决策比独立决策更有效.为更好的实现一体化决策,引入了产业链内补贴机制实现了产业链协调,在此基础上给出了新能源汽车产业发展的政策建议.     

中国家庭风险资产配置的理论与实证——基于信息不确定性视角下的研究EI北大核心CSCDCSSCI

本文研究了理性疏忽下(rational inattention)家庭最优资产配置,从理论推导出了信息不确定性与家庭最优资产配置的关系,并运用中国家庭金融调查(CHFS)数据进行了实证,选择自身信息处理能力和外在信息获取能力作为信息不确定性下降的渠道,研究了两者对家庭金融市场参与和家庭资产选择的影响.结果表明两者的增强不仅提高了家庭参与金融市场的可能性,而且也提高了家庭持有风险资产的比例.实证结果也进一步发现,信息处理能力越强的家庭越倾向于参与股票这类高风险市场,同时也会提高家庭持该类资产的比例;外在信息获取能力对家庭风险资产配置的影响在股票和基金资产上表现为倒U型关系,在债券资产上表现为U型关系,实证结果还发现自身内在信息处理能力与外在信息获取能力在影响家庭风险资产配置上存在着一定的替代效应.     

商业银行最优资本配置、股利分配策略与操作风险

随着商业银行风险管理实践与理论的逐步发展,操作风险受到了越来越多的关注,已成为与信用风险、市场风险、流动性风险并列的第四大风险来源.但相对而言,该领域的理论研究还较为匮乏.本文在Jarrow的研究范式下,对商业银行操作风险进行了更进一步的理论研究.首先,本文建立随机过程模型,对当存在操作风险时的银行资产进行描述,并利用随机动态优化方法求解了银行最优资本配置和股利分配策略;在此基础上,本文对银行最优策略与风险资产期望收益、波动性以及操作风险强度和频率之间的关系进行了探讨.本文的研究对操作风险的理论框架起到了补充和完善的作用,并为商业银行在操作风险存在条件下的资本配置和股利分配方案制定提供了一定的理论参考.