基于联合违约概率的资产组合投资优化方法

投资组合的资产联合违约概率(joint,probability of default,JPoD)是一种有效的系统风险测度工具.基于JPoD分析,提出了一种新的资产组合选择优化方法,即通过计算资产池中每两种资产的JPoD值得到JPoD矩阵,利用遍历算法逐次筛选,得出具有最小系统风险的多资产组合.实证分析首先利用2014 2015年的上证综指和深证成指数据验证了JPoD方法的有效性;其次,分别利用中国股票市场数据和美国股票市场数据将所提出的资产组合选择方法与马科维茨均值-方差组合理论、随机组合方法进行比较,结果表明无论是在中国股票市场还是美国股票市场,JPoD方法都明显优于其他两种方法.     

固定支付利率的抵押贷款定价理论——限于在支付日提前支付或违约

建立限于在支付日提前支付或违约的固定支付利率抵押贷款的定价问题的数学模型,通过沿着利率特征线方向差分偏微分方程,建立模型的离散计算方法,同时根据一些计算实例所得的数字结果,分析和讨论它的风险特性与风险管理方法.     

一种考虑补偿信用风险资本要求的算法

基于现行法定资本体制不考虑信用投资组合的多样化和限制空头信用风险头寸的补偿能力，设计了一种考虑补偿的信用风险资本要求的计算方法．该算法根据信用等级决定风险权重，可以更精确地测定信用风险资本．采用期限分段方法建立一个期间结构，区分当前和远期信用风险，考虑多头与空头信用风险头寸间的补偿．     

带有约束的缺省逻辑

提出了一种改进缺省逻辑的方法，讨论了这种缺省理论的性质，证明了每个缺省理论都有扩充，具有半单调性和累积性，并讨论了处理多扩充问题的一种方法．     

同时有短期和长期债券的公司债券定价

主要考虑公司同时发行短期和长期零息票债券的定价问题.利用随机分析方法,在短期债券到期日,由于偿付短期债务会引起公司资产的跳跃,所以,长期债券的定价需要分两个时间段进行.在结构化模型下给出了公司在短期债券存续期间没有违约的概率,以及在此条件下公司资产的条件概率分布,得到短期债券和长期债券的定价公式.通过数值计算,分析债券价格随各个参数变化的金融意义.     

非完备策略的少数者博弈

提出一种全新的非完备策略的少数者博弈模型,它允许参与者的策略包含部分随机位,并且规定当主规则随机选择时,由次规则顶替指导。计算分析和数值模拟表明,该模型通过两种效应,即缺席的等级制度和扩展的最大无关联策略集,以更小的记忆步长和更稳定的策略组成,获得优于基本MG模型一个数量级以上的系统性能。     

基于条件蒙特卡罗方法的信用违约互换合约定价

多标的资产违约相关性结构的度量及其联合违约时间的模拟是信用违约互换合约定价的关键.Copula函数和蒙特卡罗模拟是解决此关键问题的有力工具,被广泛应用于信用衍生品定价.本文基于因子t-copula模型,结合条件蒙特卡罗模拟,构建了计算第7n次信用违约互换合约的条件蒙特卡罗算法.该算法能够捕捉多标的资产违约的尾部相关性,更准确地度量标的资产组合的违约风险及提高违约事件的模拟效率.数值结果表明,在考虑尾部相关性的情形下,采用重要抽样技术的JK算法和改进的JK算法是不稳定的,不能达到减方差的目的;而本文新构建的定价算法更稳定,在高斯copula和t-copula模型下,都能够有效减小估计量的方差,提高信用违约互换合约的定价精度和可靠性.     

诉讼离婚背后的法律问题及司法建议

“80后”闪婚、闪离、逼婚的现象在社会中愈来愈常见，尤其是闪离事件的频发，引发了社会的广泛关注，在此过程中也出现了各种法律纠纷。本文立足于诉讼离婚案件，分析了诉讼离婚的现行标准及缺陷、离婚诉讼中缺席判决和公告送达的弊端，并且提出了离婚诉讼标准、诉讼离婚中缺席判决和公告送达的司法建议。     

Retail default prediction by using sequential minimal optimization technique

This paper employed sequential minimal optimization (SMO) to develop default prediction model in the US retail market. Principal components analysis is used for variable reduction purposes. Four standard credit scoring techniques—naïve Bayes, logistic regression, recursive partitioning and artificial neural network—are compared to SMO, using a sample of 195 healthy firms and 51 distressed firms over five time periods between 1994 and 2002. The five techniques perform well in predicting default particularly one year before financial distress. Furthermore, the prediction still remains sound even 5 years before default. No single methodology has the absolute best classification ability, as the model performance varies in terms of different time periods and variable groups. External influences have greater impacts on the naïve Bayes than other techniques. In terms of similarity with Moody's ranking, SMO excelled over other techniques in most of the time periods. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

一般Levy过程下带违约风险的可转换债券定价模型

对可转换债券的相应标的股价S_t=S_0exp[(r-q)t+X_t],在X_t是Levy过程的假设下,运用傅立叶变换和残数定理,得出了带有赎回和回售条款的可转换债券的定价公式;同时,结合Duffie关于衍生产品带违约风险的定价方法,给出了带违约风险的可转换债券定价公式.