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131.
在按订单制造环境中,顾客订单通常是成批订购的,供应商会依赖于总的订单数量给与一定数量的折扣.将折扣环境考虑到中断风险情形下的供应模型,给出不同的成本结构,进一步加强了所给出的模型,使研究更具有实际意义.结合相应的优化软件与改进前的模型的结果做比较,得到相应的结论.  相似文献   
132.
Copula度量投资组合VaR的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文主要研究Copula理论在投资组合风险管理中的应用.简要的介绍了Copula定义和Sklar定理的一些性质,重点介绍了Gaussianl-Copula、t-Copula以及Gumble Copula函数的形式,选取上证综指和深证成指作为研究对象,在等权重投资组合的假设下,结合Copula函数,计算出在不同置信水平下的VaR值.  相似文献   
133.
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。  相似文献   
134.
基于VaR模型的信用担保定价方法   总被引:10,自引:1,他引:10  
陈晓红  韩文强  佘坚 《系统工程》2005,23(9):108-110
随着金融市场的日渐完善,信用担保的使用日趋频繁,目前信用担保定价方法主要采用经验定价法和期权定价法。分析这两种方法在实际使用当中的局限,结合国际通行的VaR风险模型,给出了能根据信用担保风险确定担保价格的定价方法,使用该定价方法,担保机构可以在一定置信水平下至少获得无风险收益。  相似文献   
135.
尾部相关性对投资组合VaR的影响分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过随机模拟,研究两种不同的风险度量(VaR和方差)与相关性之间的关系.当用方差度量风险时,资产收益率之间的线性相关性越小,资产组合的风险就越小.当用VaR度量风险时,收益率间的尾部相关性对VaR也有显著影响.如果资产收益率之间的线性相关性较小,而尾部相关性较大,则风险可能较大.  相似文献   
136.
一个基于非对称Laplace分布和DEA的证券投资基金评价方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对中国开放式基金收益率序列明显的尖峰、厚尾性和有偏性,用非对称Laplace分布来拟合收益率分布,试图更好地度量证券投资基金的风险.在此基础上,使用DEA模型并从一个新的角度设置基金评价的输入输出指标,将基金的长期、中期、短期业绩结合给出评价结果,不仅克服了参数评价方法因市场组合选择不同和理论基础CAPM模型有效性带来的评估结果失真问题,而且满足了投资者根据基金业绩持续性评价的认知需要.  相似文献   
137.
投资者过度信心与处置效应对交易的驱动作用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
刘端  陈收 《系统工程》2007,25(9):1-9
采用向量自回归方法(VaR)和脉冲一响应函数研究交易量与股票收益之间的跨期交互作用,并对股票的流通规模进行分类,深入分析交易行为的驱动因素及其驱动作用。研究发现无论是个股收益还是市场收益受到冲击后,都会经股票市场传递给交易活动,从而给股票交易量带来同向的冲击,且这一冲击具有显著的促进作用和一定持续效应,说明投资者处置效应和过度信心在交易驱动中均产生了影响。它们对小盘股的交易驱动比大盘股更明显,但是持续效应会略弱。过度信心对交易驱动的规模效应不及处置效应大。  相似文献   
138.
风险管理的基础和核心是对风险的定量分析和评价,即风险测量.金融市场风险测量的主要方法包括灵敏度分析、波动性方法、VaR、压力试验和极值理论(EVT).其中,VaR是目前金融现场风险测量的主流方法.但传统VaR方法没考虑随机波动,所以经常高估或低估当前现场条件下的风险.介绍了一种基于随机波动的VaR模型,并给出了评价模型的后验检验方法.  相似文献   
139.
考虑受动态VaR约束时保险公司最优再保险与分红策略问题,假定保险公司盈余服从扩散过程,在分红总量现值的期望最大化准则下,使用动态规划原理建立了动态VaR约束下保险公司分红的数学模型,通过求解HJB方程并使用库恩-塔克条件得到动态VaR约束下的最优再保策略显示解,推广了值函数表达式.  相似文献   
140.
研究了在一般情形下和极端风险下的风险度量,分别采用基于极差、收益率为变量建模的CARR模型、GARCH模型应用于VaR的计算,结合深证成指的实际数据进行实证分析,分别对比在不同分布下GARCH模型和CARR模型计算出的VaR,最终得出基于在广义伽马分布下CARR模型算出的VaR值,能更加真实地反映深证股市极端情形下风险程度,而基于T分布下的GARCH模型更加真实地反映深证股市一般情形下的风险程度.  相似文献   
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