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,使贷款配给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.

证券数目变化时M-V有效前沿的分析

该文在市场存在无风险收益证券且不允许卖空的条件下 ,讨论证券组合的有效前沿关于证券数目增加或减少的变化情况 ,并给出了相应的判定条件。

基于VaR约束的商业银行资产负债组合配给模型探讨

以商业银行各项资产和负债的组合收益最大化为目标函数,以贷款组合的 VaR约束及法律法规约束和经营管理约束为条件,综合应用运筹学中的非线性规划理论,探讨了商业银行资产负债最优化管理问题,系统地提出了基于VaR约束的商业银行资产负债组合配给模型体系。该模型在引入VaR约束的同时兼顾资产和负债两个方面的业务和管理,体现了高度重视资产和负债的内在关联性的基本要求。

单时期下一种新的风险度量方法及其应用

该文给出了一种新的风险度量方法 ,在某些方面克服了传统的均值 -方差的风险度量方法中的缺陷 ,并在此基础上定义了新的资产组合风险值 ,以及它在现实个人投资方案选取中的应用。

新风险概念下的最优证券组合投资模型

剖析了原理论把方差当作风险及运用无差异曲线求解最优证券组合存在的问题 ,提出了临界收益率概念、以损失概率为内涵的新风险概念和在此基础上的证券组合投资原则

线性完备变换的银行贷款组合优化模型

以收益率风险价值限额和贷款组合期望收益率为约束条件,贷款组合风险最小为目标函数,建立了基于收益率风险价值约束的银行贷款组合优化模型.本模型运用线性完备变换方法确定银行贷款收益率选取范围,解决了以往研究中由于贷款组合收益率确定不合理、而导致的优化决策模型无解的问题;解决了复杂约束情况下无法求解贷款最优比例的问题.根据银行风险承受能力原则,通过贷款组合收益率风的险价值为约束条件建立模型,控制了贷款配给的组合风险.根据银行给定收益率风险最小原则,建立贷款组合有效边界,解决银行不能灵活调整贷款组合以保证贷款收益率风险最小问题.

基于VaR约束的带交易费用的商业银行资产负债组合优化模型

在考虑交易费用的条件下,以商业银行各项资产和负债的组合净收益最大化为目标函数,以贷款组合的VaR约束及法律法规和经营管理约束为条件,建立商业银行资产负债组合优化模型,为银行的资产负债管理提供决策方法,并给出具体计算实例,得到最优资产和负债的比例及最大净收益。该模型的特点:一是考虑交易费用,以及贷款利率依赖企业的信用等级,更切合实际;二是同时兼顾资产和负债两个方面的业务和管理。

上证行业指数间的相关性研究及应用

投资组合中各种资产收益之间的相关性对整个投资组合的风险有着非常重要的影响。运用一种简化的GARCH模型,分析了上证行业指数间的相关性。行业指数的GARCH(1,1)模型估计结果显示,各个行业指数对数收益率的方差都明显受到各自方差的滞后值和残差滞后值的影响。通过对各行业指数残差项的分析,给出了行业指数间动态相关系数的解析表达式;并以上证能源与其余行业指数的相关性为例,给出风险投资组合的投资建议。

证券投资组合收益率与风险的统计分析

利用数理统计原理和数学方法对证券投资组合的收益率与风险间的关系进行了深入的分析,并介绍了有效边界函数的确定方法及投资风险的分解.

多风险资产期权定价模型及其应用

为了研究能使投资于多种风险资产的风险最小或收益最大的最优组合投资问题,首先给出了市场的假设条件,根据投资准则建立一个多目标二次规划模型,再利用统计出来的相关数据将此转化为两个单目标规划问题,利用其最大效用函数是随机控制问题对应的HJB方程,给出最优投资策略的线性方程组,所得解即为所寻求的最优组合投资方案.通过实例表明此模型在实际的投资组合中有重大的现实意义.

证券投资组合理论在中国的适用性分析及其改进

对马克维茨 (Markowitz)投资组合 (Portfolio)模型进行了阐述 ,即投资者进行决策时总希望用尽可能小的风险获得尽可能大的收益 ,或在收益率一定的情况下 ,尽可能降低风险·并且针对马克维茨投资组合模型假设条件中的市场效率、风险测度、参数估计时效性、零交易费用等假设条件进行了分析 ,提出了马克维茨证券组合理论在我国运用存在的主要问题 ,并对组合证券投资优化模型的改进提出了自己的思路·

附息国债到期收益率的数学讨论

从不同的角度建立了附息国债的定价模型，并从数学上证明了这一模型的一些性质，进而有助于理解附息国债的价格和到期收益率之间的关系．

一类模糊证券组合投资的最优模型

为了体现投资者对期望水平的满意度,以最小风险对应的最大方差系数为目标,期望临界收益率为约束,建立一类新的模糊证券组合投资的最优模型。运用模糊优化和进化规划方法,研究新风险概念下的模糊证券组合选择,并给出了其相应算法。

收益率曲面预测及其在信用债投资组合管理中的应用

收益率曲线是信用债投资者的重要参考。在市场套利活动的作用下,跨期限和信用等级的债券收益率具有很强的内生联系,其变动规律具有整体性和连续性。以往研究将信用债收益率曲线拆分成无风险利率曲线和信用利差两个部分,前者关注期限的影响,后者关注信用等级的影响,但很少同时考虑两者的共同影响。本文在收益率曲线的基础上增加信用等级维度,将AAA+级到AA级收益率曲线视为一个相互关联的整体,定义为信用债的收益率曲面(Yield Surface)。相比收益率曲线,收益率曲面包含了跨等级的系统性预测信息,通过预测收益率曲面能够构建具有较高收益的投资管理策略。本文以中期票据市场为例,采用卷积神经网络模型预测1周后的收益率曲面,在此基础上计算债券的预测理论价格,发现该价格对未来交易价格的预测有显著作用。基于预测价差,本文提出了信用债投资管理策略,应用该策略的投资组合能够获得显著的正收益。业绩归因分析发现,该策略取得的收益同时来自投资组合在信用风险和久期风险上的暴露,预测价差可以刻画债券市场的"风险前沿"。本文采用了中债估值价格进行稳健性检验,主要结论均保持一致,具有较强的稳健性。

信息熵风险函数在股票投资中的实证研究

熵是不确定性的定量化度量,可作为证券投资的一种风险度量方法,从而体现风险的根本来源是状态的不确定性。由于投资的连续性,几何平均收益率较算术平均收益率更能够反映投资的实际收益。从采用熵衡量风险和几何平均收益率反映收益的角度出发,对证券投资中衡量风险的信息熵-标准差模型进行了简要介绍,在此基础上建立了信息熵风险函数,此函数能够用于进行证券投资中的先期筛选,并对上证A股中的30只股票进行了实证研究,得出有效集。

模糊数在投资组合中的应用

从模糊性的角度考虑选择存在无风险资产的投资组合问题,对于收益率为模糊数的情形,在每一置信水平上,以偏离中心值的程度作为风险的度量。当预期收益率给定时,证明最小风险选择组合的存在性。当风险给定时,证明最大收益率选择组合的存在性并得到其最优解。

基于前馈神经网络的我国股市宏观多因素模型探讨

本文针对传统多因素模型的两个重要步骤:模型形式设定和变量选择问题,结合我国股市的特点,利用前馈多层神经网络和层次贡献分析方法相结合,建立了影响我国股市的宏观多因素模型,并进行了实证研究,证明了该方法的有效性。

我国中小企业板块“羊群效应”的实证分析

"羊群效应"已成为金融理论研究的热点问题.针对"羊群效应"的内在原因对其市场异象展开讨论,运用"羊群效应"模型,更好地剖析隐藏在价格背后的形成机理,并在这些研究的基础上对我国中小企业板市场进行了检验分析.通过度量指标分散度,检验在极端收益率情况下分散度和非极端收益率的情况下分散度是否存在差异并进行验证.最后得出结论:在股价下跌时,中小企业板块表现出明显的"羊群效应",即趋同效应,从而更加合理地解释了价格的异常波动.

基于遗传算法的模糊证券组合投资模型

在不允许卖空的情况下,为了体现投资者对期望收益的满意度,以最小风险对应的最大方差系数为目标,期望临界收益率为约束,运用模糊优化的方法建立了证券组合投资模型,并采用遗传算法给出了模型的求解。

基于CAPM理论的A股投资策略研究

结合国内当前关于“三驾马车”拉动经济增长的政策背景,基于CAPM理论,以预期收益率和波动率作为风险资产投资组合的决策指标,建立起以消费股作为标的资产投资组合模型;然后利用MATLAB编程求解,得出了30万次模拟实验中的一种最优组合,预期日收益率为0.7286%,波动率为0.92%;最后,通过与大盘指数和中证500指数的对比,表明2018年7月26日至9月27日的45个交易日中,此种组合收益率超沪深300指数43.06%,超中证500指数48.79%.