限制最大损失时的证券投资组合模型及有效边界解析表达式

在有限自然状态的市场环境下,本文利用传统的均值-方差模型研究了限制最大损失时的证券投资组合问题,首先指出了含有无风险资产与不含有无风险资产两种情形在限制最大损失时模型的求解本质上是一样的,然后作为典型代表研究了n种风险资产在限制最大损失时的前沿边界及有效边界存在的充要条件及其本质特征,并根据这些结论给出了确定前沿边界及有效边界解析表达式的具体方法和步骤,最后作为结论的直接应用和说明,给出了一个具体的算例分析。

动能最大损失公式的妙用

在光滑水平面上，物体m1以水平速度v（动能Ek）和原来静止的物体m2碰撞，当它们具有共同速度时，动能损失最大，

巴西干旱致农业产区50年最大损失

巴西圣保罗州农业经济研究所日前说,在遭遇80年不遇的大旱之后,今年巴西农业重要产区圣保罗州可能遭受50年来最大损失。据统计,圣保罗州一些主要农业产地10月的平均降水仅26 mm,远低于120 mm的正常水平。高温和干旱直接影响了圣保罗州咖啡、甘蔗、玉米、大豆等作物的生长和收获,将给该州农业带来数百万雷亚尔的损失。其中咖啡和甘蔗是受旱灾影响最严重的2种作物。

基于POT模型的巨灾损失分布拟合及风险度量

巨灾的频繁发生已引起了社会各界的高度关注。本文应用阈顶点模型(Peaks over threshold,POT)和广义帕累托分布(generalized pareto distribution,GPD),对我国1969—2012年间的地震直接经济损失数据进行拟合,利用不同方法探讨了最优阈值的选取问题,并采用极大似然法对GPD分布的参数进行了估计。经检验发现POT模型拟合巨灾风险厚尾部分的效果较好。文章还探索了POT模型在VaR上的应用,并提出用CVaR、PML这2种风险测度指标来改善VaR。最后利用复合泊松分布的可分解性及实际损失额在不同起赔点下具有的不同分布函数的事实,充分考虑了不同情况下纯保费的计算。

国债期货套期保值策略应用与评估

本文首先对近10年来债券市场出现的6次调整进行了回顾,之后通过比较分析,选取β系数调整的基点价值法作为计算套保比率的方法,设计出最大损失控制法作为评估套保效果的方法,对历次债市调整中不同组合的套期保值效果进行了测算及分析。最后基于实证分析,提出有序扩充国债期货市场规模等建议。

索赔数据的广义Pareto分布拟合

通过对尾部分布何时服从广义Pareto分布(GPD)进行检验,得到了精确的门限值。然后,将该方法应用于保险数据进行实证分析,得到了GPD模型的参数、高分位数和可能的最大损失的估计值。

中国对美直接投资的新趋势及风险控制

据商务部公布的数据,2014年中国海外直接投资实现三十多年以来的巨大转变,对外投资增速已超过外商对华直接投资增速。2014年既是中国企业海外收购满载而归的一年,也是中国企业从＂制造商＂向＂投资家＂转变的一年。

腐败使我们失去了什么

如果腐败开始成为一种人人都要去适应的生活方式,而清廉和正直开始成为被嘲弄的对象,那就是价值的接受或默认。腐败给社会造成的最大损失,也许是无形的“内伤”。

上证50指数及其成分股的绩效研究

投资一般分为积极投资与消极投资两大类型。前者是积极选股的,后者主要是指数化投资,它基于＂有效市场理论＂,通过复制目标指数权重构成组合投资,来获取近似于指数的收益率并分散投资风险。

中美轮胎“特保” 双输性裁决

尽管奥巴马作出的裁决结果似乎略显"温和",但由此给中美经贸易关系造成的新伤痕不可低估,而且这种明显的贸易保护主义行为将给美国同样带去咎由自取之痛。

证券组合投资的最小收益最大化模型

1.引言1952年,现代资产选择理论的奠基者Markowitz首先开创性地提出了现代证券组合理论(Modern Portfolio Theory)。Markowitz的资产组合投资模型为:假设选定N种风险资产进行组合投资,ri为第i种风险资产持有期的收益率,是一个随机变量,Ri是第i种资产的期望收益率,TR=(R1,R2,......RN)为该投资组合的期望收益率向量。

《企业会计准则第41号—在其他主体中权益的披露》架构剖析

按照持续趋同原则,我国于2014年3月14日发布了《企业会计准则第41号——在其他主体中权益的披露》 （以下简称＂41号准则＂）。如何看待＂41号准则＂与2006年所发布的38个具体准则中的8个报告类准则的承继关系,如何理解长期股权投资准则与＂41号准则＂之间的逻辑关系,如何准确理解＂41号准则＂的适用范围,如何快速而全面地把握＂41号准则＂的架构,本文拟分别加以具体剖析。

基于改进的CNN语音识别研究

针对卷积神经网络进行语音识别时识别率较低的问题,结合序列的最大子序列理论,把真实数据和预测数据看作两个序列并计算两者的最大子序列,再使用欧氏距离计算MSLoss损失函数。使用闵氏距离和神经网络反向更新时的参数,提出自适应卷积核ACKS算法,根据网络传播情况动态地改变卷积核大小,改善模型在不同阶段对数据特性的提取效果。设计改进后的网络结构,把改进的网络与循环神经网络和长短时记忆神经网络进行识别率和计算时间的比较,实验结果表明,改进后的模型可以减少2%的运行时间并降低3%的误识别率。

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。

风险识别方法在高速公路机电工程施工管理中的应用

高速公路机电工程在国内已经蓬勃发展了十余年,各地都积累了丰富的经验,但还存在着施工标准不统一、施工工艺不统一、各路段接口标准不统一、资源重复配置等现象,给后期维护及大、中修升级改造工程的实施带来了一定的困难。本文结合多年的设计施工经验,引入风险管理方法,从全寿命周期角度,研究如何进一步提升高速公路机电工程施工管理理论水平。

GARCH模型下的极值一致风险度量

金融市场风险管理问题日益凸现,如何有效地测定和控制市场风险成为金融证券机构,投资者和有关监管机构的亟待解决的问题。传统风险价值VaR的计算,是在收益率服从正态分布的假设下测量风险。这种方法只能衡量市场正常条件下资产未来所可能面临的最大损失。这一方法存在这如下缺陷: 1．在极端情况出现时,正态假设下VaR不能够准确反应真实风险,不能达到有效控制风险的目的。 2．