均值—条件风险价值模型有效前沿分析——以含无风险资产和持有期为研究视角

从有效投资组合的角度构建持有期下含有无风险资产的均值—条件风险价值模型,用Lagrange乘子法对该模型求解,可得到:一定条件下,新模型的有效前沿与均值—方差模型有效前沿是一致的;且当借贷利率不同时,新模型的有效前沿可以根据组合预期收益率与借贷利率的不同关系,由线段、双曲线以及射线三个部分组合而成。

现货市场环境下考虑条件风险价值的风电场最优售电模型

随着我国电力市场的逐步开放,风电产业进入市场成为必然的发展趋势,风电场的售电决策和风险评估是其适应市场的关键。为根据风电场在现货市场环境中对风险和收益的不同偏好,提出相应的售电决策,使得收益最大化和风险最小化。提出了一种考虑条件风险价值的风电场最优售电双层优化模型。将风电场在现货市场中的报量和报价分别作为模型上下层的优化目标进行求解,考虑了预测偏差对售电计划的影响,并以偏差惩罚的形式并入目标函数,同时运用条件风险价值法来控制风电场出力的不确定性,得到风电场不同风险偏好下的报量报价曲线以及综合效用。最后,以某地区工程实际数据为例,利用所提模型就不同的风险系数和偏差价格系数对风电场在日前市场中的报量和报价进行了仿真,验证了所提模型的有效性与合理性。

两级电力市场环境下考虑条件风险价值的新能源场站最优售电模型

为充分发挥能源资源优化配置作用,我国正逐步建成“统一市场、两级运作”的两级电力市场。在两级电力市场建设初期,新能源场站参与省间电力现货交易的计划电力缺乏指导性是目前亟须研究的问题。对省间-省内两级电力市场的现行机制进行了深入研究,探讨了其运作框架。考虑省间电力现货交易与辅助服务市场的多时间、多空间耦合特性,构建了两级电力市场下新能源场站的售电决策双层优化模型,并基于条件风险价值法对下层模型进行转化,实现对新能源场站出力不确定性的控制。依托东北某省工程实际数据进行了算例分析,结果表明该模型能够在两级电力市场环境下提高新能源场站的市场收益。

基于实际收益率分布的均值-方差-条件风险价值多目标投资优化模型

为改善均值-方差模型不能充分反映金融资产实际收益率分布的不足,在不对金融资产收益率分布做任何假设的基础上,引入条件风险价值度量金融资产重大损失风险,建立均值-方差-条件风险价值多目标投资优化模型,提出计算模型有效前沿的理论基础和算法步骤。基于上证50指数成分股的实际数据计算了该模型的有效前沿。计算结果表明:所提出的算法具有满足投资实践所要求的可操作性;投资组合实际收益率不服从正态分布,均值-条件风险价值模型有效集并不是均值-方差模型有效集的子集;相对均值-方差模型和均值-条件风险价值模型,均值-方差-条件风险价值模型能够更好地反映金融资产的实际收益率分布,提高投资者管理投资风险的能力。

计及风电出力相关性和条件价值风险的电力系统概率可用输电能力评估

针对风电出力预测误差对区域间可用输电能力(ATC)评估的影响,提出一种计及风电出力相关性和条件风险价值(CVaR)的电力系统区域间ATC概率评估方法。首先,通过基于历史风电出力数据的相关系数矩阵和Copula函数,构建计及风电场出力空间相关性的风电出力预测误差概率模型;接着,基于获得的计及风电出力空间相关性的风电出力预测误差修正风电场出力预测值;然后,提出一种计及风电出力相关性和CVaR的ATC概率评估双层优化模型,下层模型以基态下发电成本和风险费用最小为目标,上层模型以极大化区域间ATC为目标,通过基态下和极限状态下机组的出力作为上下层模型间的交互信息;在此基础上,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优条件,对下层模型进行转换,将双层优化模型转换为均衡约束的数学规划(MPEC)模型;进一步,将MPEC模型转换为混合整数二阶锥规划问题,进而实现概率ATC的求解;最后,通过PJM-5节点测试系统和吉林西部电网进行算例分析,结果验证了所提方法的可行性和有效性。

中国上市银行增量长期条件风险价值估算研究

防控系统性金融风险的前提在于风险趋势的动态监测,该趋势决定于长期条件风险价值溢出传染。为有效测度中国上市银行的增量长期条件风险价值指标并评价其系统重要性和系统脆弱性,选用GARCH-MIDAS模型估算其长期波动率、短期波动率及总波动率,使用DCC-MIDAS模型测度长期相关系数和总相关系数。将所测算出的长期波动率与长期相关系数相结合,计算出增量长期条件风险价值、长期风险溢出指数和长期风险吸收指数。对比分析增量长期条件风险价值和以往研究中所使用的增量条件风险价值之间的差异和联系。考察剔除短期扰动下的风险价值溢出的长期趋势特征,并根据构建的长期风险溢出指数和长期风险吸收指数,稳健地识别出剔除短期扰动下的系统重要性银行和系统脆弱性银行。研究表明:其一,金融资产波动可以显著分解为长期波动和短期波动,长期波动决定着银行收益率波动趋势;金融资产间的相关系数则主要由其长期相关系数决定,并受到短期因素的干扰;其二,长期风险价值确实能够有效测度银行风险价值变化趋势,且增量长期条件风险价值决定增量条件风险价值的变化趋势,是银行风险溢出传染的核心要素;其三,通过增量长期条件风险价值构造的长期风险溢出指数LSRE与长期风险吸附指数LSRR可以稳健地识别系统重要性机构和系统脆弱性机构,从而为审慎监管精准施策提供指导。

基于条件风险价值的投资组合优化模型

采用RTRockafellar和SUryasev的一种优化算法,构造了一个以条件风险价值代替标准差度量风险的投资组合优化模型.选择沪、深股市6种股票构成一个投资组合,用Matlab软体对模型进行优化计算,得到了该投资组合的有效前沿和投资权重,并与用传统的均值方差模型的计算结果进行了比较.结果表明,这2个模型优化得到的有效前沿非常相近,与国外研究获得的有效前沿图形也非常相似,但这2个模型优化得到的投资权重却有较大差异.

考虑条件风险价值的多源协调优化运行策略

为实现双碳目标,电力系统呈现多种电源广泛接入的趋势。提出一种多源协调双层优化运行模型,上层模型将光伏、燃气轮机、储能等多种电源聚合为虚拟电厂,通过优化实现虚拟电厂整体的调度成本最小,针对光伏出力的不确定性,采用条件风险价值理论对风险进行度量;下层模型为系统出清模型,该模型以系统总成本最小为优化目标,考虑虚拟电厂与火电机组、柴油机组参与竞标,输出虚拟电厂实际中标容量返回给上层,使得虚拟电厂可根据实际中标容量调整各电源出力。为求解所构模型,采用卡罗斯−库恩−塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件和强对偶理论将双层模型转化为单层模型。最后,通过算例验证模型有效性,结果表明,多源协调运行参与系统调度,能有效减少系统运行成本,提高可再生能源消纳率。

基于模糊条件风险价值的水资源系统规划模型

针对水资源系统的不确定性和复杂性,开发了一种基于模糊条件风险价值的交互式两阶段随机规划模型,并将其应用于水资源系统规划问题。该模型在解决参数不确定性问题的同时,能将系统损失的风险定量化,最终得到不同约束可信度α和风险置信水平β下的系统收益和水资源分配量,使决策者可以根据风险偏好和可信度需求对配置方案进行调节;城市用水和农业用水的最优分配量对α和β的敏感度不高,但是工业用水的最优分配量会随着α或β的增大而减小。

基于方差和条件风险价值的期货套期保值优化模型

文章以方差和条件风险价值(CVaR)分别衡量套期保值策略的整体风险和期货合约的重大损失风险,建立了基于方差-条件风险价值的期货会期保值优化模型,将该模型等价转化为可以有效求解的凸二次规划模型,并基于实际铜现货和期货价格数据计算出模型的有效前沿。研究结果表明,该优化模型增强厂套期保值者有效讦估和控制期货重大损失风险的能力,提高了套期保值策略的可靠性和套期保值者根据自己实际风险承受能力合理选择会期保值策略的灵活性。

套期保值条件风险价值模型最优期货量的算法实现

条件风险价值（CVaR）是指损失额超过VaR部分的期望损失值，它具有VaR模型的优点，同时在理论上又具有良好的性质，如具有次可加性、凸性等。在期货组合套期保值的决策中，以CVaR风险达到最小为优化目标，建立数学模型，并且在Matlab7．0下设计优化算法求解模型，得到CVaR风险最小的最优期货量。投资者可以使用这一算法得到的最优期货量设计套期保值策略，管理和控制现货交易的价格风险。

风险价值量测算──条件异方差模型在金融预警中的应用

风险价值量ＶＡＲ（ｖａｌｕｅ ａｔ ｒｉｓｋ）的测算方法对金融机构实时监测其风险资产的迫切要求来说是至关重要的，特别是随着巴塞尔银行风险监管委员会对风险价值量评估方法的不断完善和对各签约国越来越紧迫的要求，各国金融机构开始逐渐将资产的风险监管系统建立在ＶＡＲ方法的基础之上。本文使用广义的条件异方差ＧＡＲＣＨ模型构造ＶＡＲ的计算与检验，不仅给出了ＧＡＲＣＨ在现代金融理论中的又一个应用，也为ＶＡＲ的新计算方法探索了一条新路。

中美银行市场之间风险溢出效应分析——基于GARCH-Copula-CoVaR模型

十八大以来,随着我国金融服务业的全面开放,中国银行市场与国际金融市场的联系日益紧密,对国际间银行市场风险溢出效应的定量分析,将有助于我国银行业应对国际金融风险的冲击。文章基于2018~2022年间中美银行指数日收益数据,采用GARCH-Copula-CoVaR模型,对美国与中国银行市场之间的风险溢出效应进行了实证分析。结果显示:1) 美国银行市场对我国银行市场存在较强的正向风险溢出效应,2) 大型银行的风险外溢强于中小型银行,3) 传统商业银行的风险溢出效应强于非传统商业银行。这些结论为管理当局进行宏观审慎监管、为中国银行业应对国际金融风险冲击提供了启示。

基于GAN场景模拟与条件风险价值的独立型微网容量随机优化配置模型

为了考虑风光不确定性给微网运行带来的风险,针对独立型微网的容量优化配置,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)场景模拟和条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的容量随机优化配置模型。首先利用GAN模拟大量风光出力场景,再用K-medoids聚类进行消减得到若干典型场景;其次,以微网供电可靠性为约束,以经济性和可再生能源利用率为目标函数,通过CVaR度量因风光资源不确定性给微网系统带来的运行风险,并将其以平均风险损失的形式与目标函数相结合,构建微网电源容量随机优化配置模型;最后,采用电源损失风险和负荷风险损失指标对配置结果进行评价。仿真算例表明,相比于仅采用典型年风光资源数据进行配置的传统方法,文中提出的模型对于规划周期内可能出现的运行场景适应性更好。

基于ARMA-GARCH模型的风险价值与条件风险价值计算

基于ARMA-GARCH模型,给出风险价值VaR、条件风险价值CVaR的计算公式,分别在标准正态分布、student'T分布、Skewed-T分布、广义误差分布条件下对模型进行数值模拟,并用上证A股、大同煤业股票相关数据拟合模型来进行实证分析.结果表明,利用ARMA-GARCH模型给出的计算公式能够准确地估计VaR值与CVaR值,并且随着给定概率水平p的减少,VaR与CVaR的值增大,对于给定同一概率水平的CVaR值比VaR值大,CVaR比VaR更能体现风险度量的大小.

简论均值-条件风险价值(CVaR)

近年来,在金融全球化和自由化以及资本市场不断发展的背景下,越来越多的投资者加入到金融市场中,对于投资组合理论和方法的研究获得了广泛关注.金融风险研究成为了国内外金融实务界、理论界共同关注的对象.条件风险价值(CVaR)是近几年发展起来的金融风险量化工具,CVaR弥补了VaR的一些缺陷且满足一致性风险度量的标准,相比于VaR,CVaR能够对尾部风险进行很好的控制.本文主要介绍了均值-CVaR模型及其隐式解.

索赔额服从指数分布的聚合模型条件风险价值研究

利用随机变量和的分布函数的卷积算法,得到了聚合风险模型中,个体索赔额服从指数分布时,总理配额的条件风险价值的计算公式.

平稳序列的POT模型及其在汇率风险价值中的应用

经典的极值模型要求数据是独立同分布的,本文考虑平稳序列,引入极值指标,并利用分串方法,建立POT模型,对VaR和CVaR进行估计,最后对日元/美元的汇率进行实证研究。通过比较发现,引入极值指标后,提高了VaR估计的精度。

基于多元t分布和均值-方差模型的投资组合风险分析

以四只不同行业的热门股票为例,选用多元t分布拟合具有尖峰厚尾性的日收益率数据,运用均值—方差模型和最大化夏普比率找出其最优投资比例,计算最优投资组合在不同置信水平下的风险价值、期望损失和中位数损失.数据分析表明:期望损失和中位数损失均可以弥补风险价值的不足,且中位数损失比期望损失更稳健.利用三个尾部风险指标值可以为投资者控制风险提供多方位的参照,以达到防范风险减少损失的目的.

动态风险型的奥斯顿保险经济价值模型

Houston模型[1]没有风险分析,魏力仁[2]将他推广到风险分析的情况,并从两个角度对保险费率的取值进行了讨论。本文在[2]的基础上将Houston模型推广到动态的情形。Houston模型已被经济发达国家的企业采纳作为投保决策的参考依据。随着经济改革深入发展,我国企业也将面临一个经营投保决策问题。所以Houstort模型的研究有着它的现实意义。