基于条件风险价值(CVaR)的油气勘探投资组合决策模型研究

以现代投资组合理论为基础,引入条件风险价值(CVaR)相关理论和方法,构建了基于CVaR的油气勘探投资组合决策模型。该模型运用CVaR代替方差度量勘探投资组合的风险,利用线性规划求解各项目的最优投资比例。通过算例分析了预期收益、置信水平及约束条件对投资组合的影响。研究结果表明CVaR投资组合决策模型不仅继承了传统均值—方差模型分散投资风险的优点,同时有效克服了方差在勘探项目风险度量上的缺陷,有助于决策者更好地了解勘探投资组合的潜在风险,使得投资决策过程更加科学,为制定合理的油气勘探投组合提供了一种新的思路和方法。

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.

基于条件风险价值的购电组合优化及风险管理

以条件风险价值为市场风险计量指标对供电公司收益?风险进行量化,建立了以收益最大化为目标的多市场购电组合优化模型。以在3个电力市场中购电为例,将上述模型转化为线性规划问题进行求解。计算结果表明,所提出的模型为供电公司的购电决策与风险评估提供了新方法,可使供电公司在满足一定风险约束的前提下具有最大购电收益。

考虑条件风险价值的虚拟电厂多电源容量优化配置模型

虚拟电厂中风、光等可再生能源出力及市场电价的不确定性会导致其收益具有一定的风险性。合理配置虚拟电厂中风电、光伏、储能以及常规机组的容量,能够降低系统成本,使投资者的利益最大化。以投资和运行成本最小为优化目标,采用条件风险价值作为风险量度的指标,建立了一种基于投资组合理论中计及风险量度的虚拟电厂容量优化配置模型。在此基础上,探讨风险偏好对规划虚拟电厂多电源容量配置的影响,以及环境成本、自然资源及负荷之间的相关性对配置结果的影响。以美国德克萨斯州某地区附近的风、光资源,电价及负荷数据为实例,采用场景技术模拟不确定性。算例结果表明了该模型的正确性,可为不同风险偏好的投资商在规划建设虚拟电厂时面对多电源容量配置问题提供定量依据。

主动配电网中考虑条件风险价值的智能软开关的规划方法

针对高比例可再生分布式能源的接入造成主动配电网运行电压越限和支路过载问题,提出了计及网络重构基于条件风险价值理论(conditional value-at-risk,CVaR)的智能软开关(soft open point,SOP)三层规划模型。首先,为了模拟分布电源出力不确定性,建立了基于Wasserstein距离的最优场景。其次,上层模型兼顾了综合成本最小化、安全风险最小化两个目标以确定SOP位置与容量;中层模型以每个场景运行成本最小化为目标进行网络重构;下层运行优化模型中考虑了有载调压变压器、投切电容器组、需求响应以及SOP功率传输多种主动调节措施。为了降低模型求解复杂度,采用基于灰靶决策技术的LDBAS算法和二阶锥优化的混合方法进行求解。最后,以修改的IEEE 33节点配电系统为例,对提出的规划模型进行了验证和分析。

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.

基于条件风险价值的动态多阶段电力资产配置模型

在开放的电力市场环境下,电力金融市场具有随机性特征,风险控制和资产管理策略是影响电力市场资产配置效果的两大关键因素。根据投资组合的风险分散化原理,文中建立了基于条件风险价值的动态多阶段电力资产配置模型,分析了不同资产调整策略对电力资产配置效果的影响。应用该模型模拟了某电力市场参与者采用不同资产调整策略时投资组合的有效前沿和组合收益率分布情况。实证研究表明,通过电力实物资产、电力衍生产品和相关能源衍生产品的投资组合,并采取合理的动态多阶段资产调整策略,可以有效规避电力市场风险。

极值理论在高频数据中的VaR和CVaR风险价值研究

高频数据具有与低频数据明显不同的特征。本文引入广义帕雷托分布代替传统的正态分布等,精确描述金融高频数据收益的厚尾特征;并且计算高频数据下的VaR和CVaR,然后利用深成A指数据进行返回检验。两种返回检验方法的结果表明,极值理论方法可以比较精确地度量VaR和CVaR。

基于条件在险价值法的量化基金市场系统性风险研究

以条件在险价值法和分位数回归法为基础,对我国量化基金市场的系统性风险进行实证分析。研究结果表明,自2013年以来量化基金市场的系统性风险有增加趋势,量化基金对市场风险溢出效应显著但与自身风险不存在高度一致关系,系统性风险取值在各量化基金之间存在差异。以上结果均通过了统计检验,对监管部门监控量化基金市场风险有一定的参考价值。

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。

基于面板GARCH的汇率风险联动条件在险价值测算

现有对汇率风险的研究在在险价值测算方面已比较成熟,但在条件在险价值测算方面仍比较匮乏。实践中由于金融机构等与汇率操作直接相关的部门往往面临不止一种货币的汇率风险,因而在深入研究条件在险价值的同时注意其联动性成为必要。文章引入面板GARCH模型并与普通一元GARCH模型以及多元GARCH模型中常用的DCC模型、BEKK模型进行比较,发现特定条件下其对金融机构主要经营币种的汇率风险联动条件在险价值测算更为准确,有利于汇率风险的管理。

基于条件风险价值的供应链期权契约协同

考虑由一个风险中性的供应商和一个风险偏爱的零售商组成的二级供应链系统,运用条件风险价值(CVa R)的方法描述零售商的风险偏爱,建立了期权契约的供应链契约模型,分别得出了风险中性条件下零售商的最优期权订货量和风险偏爱条件下的最优期权订货量以及二者的关系,并分析了风险中性条件下,期权订货量与期权价格、期权的执行价格以及零售商销售价格的关系,最后给出了在两种情况下,要想实现供应链协同的条件。

指数-伽马模型下在险价值和条件在险价值贝叶斯估计的中偏差原理

本文考虑指数-伽马模型下在险价值和条件在险价值的贝叶斯估计量的渐近行为,本文得到了在险价值和条件在险价值估计量的中偏差原理.最后,本文给出一些主要结论的随机模拟结果.

基于CVaR的电价敏感用户组合购电风险模型

智能电网背景下的实时定价机制可以提高整个社会的福利水平,而对于电价敏感用户则具有两面性,机遇与挑战并存。以条件风险价值(CVaR)为风险测度,建立了电价敏感用户为规避购电风险在电力金融市场与现货市场进行组合购电的优化模型,并针对模型中的非光滑函数提出一个新的一致光滑逼近函数,将模型转化为光滑凸规划问题。仿真分析验证了模型的合理性与算法的有效性。

矩信息下条件在险价值和期望短缺的最坏可能值

研究了在仅有概率分布的部分信息可用的情况下,条件在险价值(CoVaR)和条件期望短缺(CoES)的最坏可能值。在边缘分布的前两阶矩已知时,给出了CoVaR和CoES的最坏可能值以及显式解。并研究了均值和协方差信息下的CoVaR和CoES的最坏可能值。

基于GARCH模型的CVaR信贷风险度量方法研究

文章针对VaR方法不是一致性度量,不满足凸性,尤其是该模型不能体现尾部事件发生时其可能损失的程度等一系列缺陷;同时针对金融时间序列具有偏性和尖峰厚尾两大特性,用修正的VaR方法——基于GARCH模型的CVaR方法来度量风险。该方法的优点在于可以反映出损失超过VaR时可能遭受的平均潜在损失的大小,解决了VaR方法无法进一步识别风险是可以忍受的还是灾难性的问题,弥补了VaR不能反映损失尾部信息的缺陷,能够防范小概率极端金融风险,降低了银行发生灾难性风险的可能性。

基于CVaR核估计量的风险管理

条件风险价值(CVaR)是近几年发展起来的金融风险量化工具.构建基于CVaR核估计量的风险优化和风险对冲模型,并设计数值算法对其进行求解,实现金融风险的估计与风险的优化同时进行.中国A股市场历史数据的算例分析说明,非参数核估计方法能够捕捉风险因子分布的尾部特征,给出更为准确的风险估计结果;基于CVaR核估计量的风险优化模型能够找到真实的最小风险组合和最小风险值;相对于CVaR估计的方差协方差法和Cornish-Fisher展开,基于CVaR核估计量的风险对冲效果最佳.

基于CVaR约束的单位风险收益最大投资组合模型及实证

文章以条件风险价值CVaR为约束控制风险,建立了以组合收益率与方差之比的单位风险收益最大的投资组合模型,该模型给出了在决策者可以接受的CVaR风险水平下,单位方差收益最大的投资组合最优选择;针对这个模型给出了一个改进的粒子群优化算法,实证结果表明了在不同的CVaR风险水平下,投资组合的最优选择不同,符合实际情况,可以为决策者提供投资决策参考。

基于VaR和CVaR风险控制下的M-V投资组合优化模型

文章以风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)分别作为约束条件,结合均值-方差模型,得到了新的最优投资组合模型,并利用我国的股票市场进行了实证分析,验证了新模型的有效性,为制定合理的投资组合和控制风险提供了一种新的有效途径。

基于GARCH-CVaR与GARCH-VaR的人民币汇率风险测度及效果对比研究

运用GARCH-CVaR和GARCH-VaR方法,在不同模型、不同分布、不同置信水平的假定下,对人民币汇率风险进行测度,测度结果表明:GARCH模型的种类对CVaR和VaR的计算结果影响不明显,而分布假定和置信水平对CVaR和VaR的计算结果影响显著;同时,还对GARCH-CVaR和GARCH-VaR的风险测度效果进行了对比研究,对比结果表明:分布假定和置信水平会显著影响CVaR对VaR的改进效果.