Kelly模型及其在高频交易中的应用

本文研究了在交易成本约束下的基金财富动态最优增长.我们建立了基于Kelly理论的投资组合模型,它能确保采用该模型的基金的财富长期沿最优路径增长.随着投资组合中资产数量增加,目标函数变得非常复杂,如果按照Kelly原始的表达方式,模型无法求解.本文利用大数定律与对数效用函数可加性推导了连续时间情形下投资组合中资产的最优资金配置比例,并分析了模型的性质和效用函数.基于期货市场高频数据的实证结果显示该模型具有较高实用价值.     

景德镇区域品牌的历史型构与资产价值批评

作为一种特殊的生态系统,区域品牌的型构要素包括3大类型:地理区域要素;社会文化要素;产业基础。由于型构要素不断变迁,区域品牌的资产价值必然产生改变。因此,景德镇区域品牌的资产价值创新应以加强文化价值建构为指向,以创意与创新为动力,发掘新的差异性型构要素,以强化品牌的差异优势。     

资产、价值与评估

研究了资产,价值与评估概念的形成与发展过程,指出资产的价值表现在其未来使用过程中的效用,市场在经济交换中扮演着价值发现的角色,资产在流动和重组中优化配置,资产与其价值并非一一对应,资产评估是资产经营的基础和前提。     

基于滑动窗口 MF-DFA 的股票风格资产收益多重分形分析

风格投资已逐渐成为基金构建投资组合的一种主流量化投资方法. 本研究在分析风格资产收益呈分形特征的基础上, 通过引入滑动窗口技术对传统的多重分形消除趋势波动分析法 (MF-DFA) 加以改进, 并对中信标普公司推出的 6 种股票纯风格资产指数日收益率序列的波动特征进行研究, 实证结果发现: 滑动窗口技术能有效减少因分割连接点处的不连续性而产生的伪波动误差; 风格资产指数日收益率序列均具有相关多重分形特征, 即原始序列具有持久性, 位置重构序列均具有反持久性, 且位置重构序列的多重分形特征显著弱于原始序列的多重分形特征, 表明风格资产指数收益序列的持久相关性是形成多重分形特征的主要原因; 价值、成长型比规模型风格资产具有更规律的多重分形特征, 表明价值、成长型比规模型风格资产的分形规律更明显. 本研究对基金公司、基金经理及时准确地把握股市风格动向以便构建适度风格漂移策略具有重要的理论价值与现实意义.     

战略联盟视角下技术研发与企业价值的实证分析

探讨了高科技企业战略联盟模式、技术研发支出对长期无形资产价值的影响。基于合理的假设,构建了企业无形资产蓄积的多元回归模型,并以美国高科技公司为例进行实证分析。结果显示:当公司进行涉及股权的战略联盟行为时,会降低企业无形资产的价值蓄积;而企业进行非涉及股权的战略联盟行为时,长期而言会促进企业无形资产价值的蓄积等,为提高我国高科技企业经营绩效提供重要的依据和建议。     

国有资产流失的现状及对策

介绍了国有资产的涵义,分析了国有资产流失的原因,提出了防止国有资产流失的对策。     

资产证券化风险预警系统的构建

为了对资产证券化风险进行有效控制,需要建立一个灵敏、有效的实时风险预警系统,及时察觉风险隐患。证券化风险预警系统主要由3个模块构成:风险识别分析模块、风险预警处理模块、风险对策模块。3个模块的科学运作,能够有效识别和度量证券化风险,减少风险损失。     

关于最大熵期权定价的应用分析

关注最大熵原理的期权定价模型,首先应用Black-Scholes公式的虚构数据验证完全风险中性市场条件下该模型的适用性,然后应用中国市场中"宝钢认购权证"实际交易的数据进行实证分析,并探讨了投资者预期对期权价格的影响,表明了最大熵期权定价模型的实际可行性.     

基于VaR约束的银行资产负债管理优化模型

在CreditMetrics方法和资产负债管理技术的基础上，以银行各项资产组合收益最大化为目标函数，以VaR风险限额为约束，以法律、法规和经营管理约束为条件，建立了基于VaR的银行资产负债管理优化模型，为银行的风险管理提供了决策方法，本模型的特点之一是利用VaR技术建立约束条件，通过在一定置信水平下的最大损失限额来控制贷款组合的违约风险，使贷款配合的风险限定在银行的承受能力和贷款准备金的范围之内；二是运用资产负债管理比率建立约束条件，通过法律、法规和经营管理约束控制流动性风险；使贷款的分配决策满足银行监管要求和银行经营实际；三是直接利用各企业贷款收益率的历史数据求解各贷款之间的收益率相关系数，进而求解组合的方差，而不是利用企业资产的相关系数求解，更直接地反映了贷款收益率之间的相关性。     

推动资产证券化市场建设的策略分析

资产证券化是以证券形式出售资产的结构性融资活动。资产证券化对于深化我国的金融体制改革、推动经济的发展具有重要意义。但是从目前的试点到资产证券化市场的深化,需要充分发挥政府的作用、完善相关法律法规、培育发行和流通市场、强化监管、构建社会信用体系。