基于CVaR方法的风力发电项目投资风险度量

风力发电项目具备较为独立的特点,将CVaR方法引入风力发电项目的投资风险度量,不仅可以全面衡量技术风险、经济风险、政策风险等相关风险因素,同时可以最大限度地考虑投资者的损失承受底线。借助蒙特卡洛方法模拟风力发电的上网电量,很好地计量了风力发电的不确定性所带来的风险。以内蒙古地区某一风力发电项目为实例,分别计算了其VaR值和CVaR值。计算结果表明,CVaR方法能够更加谨慎有效地估计风力发电项目投资者的潜在损失。文章进一步研究了贴现率和电价等风险因素对风力发电项目整体风险的影响,认为较低的贴现率和较高的电价水平能够帮助投资者很好地规避投资风险。

基于模糊CVaR理论的水火电系统随机调度多目标优化模型

为解决负荷不确定性对水火电力系统安全调度的影响,实现系统发电能耗、污染物排放和梯级水电站蓄水量最优的目标,首先引入多目标CVaR方法,将负荷需求实际值与预测值偏差作为随机变量,重新定义了含置信水平要求的调度目标函数。结合系统运行约束条件,构建了考虑存在不确定因素情景下的水火电多目标调度优化模型。然后,为了求解所提模型,在对非线性约束条件进行线性化处理后,分别应用模糊满意度理论和熵权理论模糊化和加权多目标函数,形成了属于混合整数线性规划的熵权模糊多目标CVaR模型。最后,选用6个火电厂和3个梯级水电站作为水火电调度系统,对所提模型进行算例仿真。结果表明,多目标CVaR方法适用于解决水火电调度优化问题,能够较好地反映调度结果的风险水平;熵权模糊满意度求解算法可以有效简化模型求解过程,得到最优的调度运行方案。

基于CVaR投资组合优化问题的光滑化方法

对选定的风险资产进行组合投资,以条件风险价值(CVaR)作为度量风险的工具,建立单期投资组合优化问题的CVaR模型。目标函数中含有多重积分与plus函数,产生情景矩阵将多重积分计算转化成求和运算,提出plus函数的一个新的一致光滑逼近函数并给出求解CVaR模型的光滑化方法,最后的实证研究表明了本文算法的优越性。

资金约束下基于CVaR的供应链协调性研究与融资策略选择

在零售商的资金约束下,供应商愿意提供贸易信用融资或者信用担保下的银行贷款。在考虑双方均为风险规避型的情况下采用CVaR风险度量方法建立了双方以及供应链的风险收益值模型,给出了两种融资模式下的供应链协调条件,最优订货量以及批发价格,并且研究了银行贷款利率对供应链协调以及供应商融资方式选择的影响。结果表明实现供应链协调的条件取决于生产成本、银行利率以及双方的风险规避程度,不同的银行利率会导致实现供应链协调的条件不同,供应商将根据双方风险规避程度选择提供给零售商的融资方式。

CVaR鲁棒均值-CVaR投资组合模型与求解

传统的均值-风险(包括方差、VaR、CVaR等)组合选择模型在计算最优投资组合时,常假定均值是已知的常值,但在实际资产配置中,收益的均值估计会有偏差,即存在着估计风险.在利用CVaR测度估计风险的基础上,研究了CVaR鲁棒均值-CVaR投资组合选择模型,给出了另外两种不同的求解方法,即对偶法和光滑优化方法,并探讨了它们的相关性质及特征,数值实验表明在求解大样本或者大规模投资组合选择问题上,对偶法和光滑优化方法在计算上是可行且有效的.

基于极值理论的沪深股市VaR和CVaR分析

将VaR和CVaR结合起来能全面描述金融时间序列与尾部相关的风险。考虑沪深股指收益序列胖尾特性,极值理论方法能够对沪深股市VaR和CVaR进行较好估计,运用基于Boot strap和极大似然估计方法解决极值理论数据不足的缺陷,从而给出对VaR和CVaR的点估计和区间估计。

基于CVaR的相对鲁棒投资组合问题研究

鲁棒优化方法是处理不确定环境下决策问题的有效技术,已在众多领域得到广泛应用.为降低现有鲁棒投资组合选择模型的鲁棒性成本,避免结果过于保守,本文提出了具有优良特性的相对鲁棒CVaR风险度量,探讨了其计算等问题.由其所导出的鲁棒投资组合选择模型的转化、简约与求解等问题,为求解实际的金融投资决策问题奠定了基础.

基于CVaR投资组合优化的迫近束方法子问题及其对偶

束方法是求解非光滑优化问题的一种较为完善的有效方法.介绍了束方法中较为常见的一种方法——迫近束方法,给出了基于单期投资组合优化问题的CVaR模型,利用非光滑优化束方法对该模型进行研究.利用与迫近束方法相类似的研究方法,从原空间和对偶空间角度出发,分别对与CVaR模型相关的优化问题、对构造的原子问题及对偶子问题进行分析,找到了两者解之间的关联,同时得到了一些衍生结果.这些结果对算法设计和收敛性分析具有重要意义.

基于CVaR的债券投资组合模型及求解

针对债券投资组合中的风险度量难题,用CVaR作为风险度量,构建了基于CVaR的债券投资组合优化模型.考虑了一种光滑化技术,将非光滑的债券投资组合优化模型转化为一种光滑化的优化模型,该模型具有全局最优解.针对模型的求解,给出了光滑化方法和基于线性规划的方法,数值结果表明光滑化方法具有更好的计算性能,并且两种方法都能有效地求解债券组合投资优化模型.

应用门限分位点回归模型估计VPIN条件下CVaR

知情交易概率(probability of informed trading,PIN)是市场微观结构中度量知情交易的一种重要度量方法.给出了一种基于交易量的PIN估计方法VPIN(volume-synchronized probability of informed trading).并应用门限分位点回归模型分析了VPIN与收益率之间的非线性结构关系,给出了VPIN条件下市场风险(conditional value at risk,CVaR)的度量方法.最后对上证综指数据进行了实证分析,实证结果表明VPIN和日收益率之间存在着较为显著的关系,VPIN越大,相应的市场风险CVaR越小.

基于CVaR的债券投资组合模型

针对债券投资组合中的风险度量难题,用CVaR作为风险度量方法,构建了基于CVaR的债券投资组合优化模型.采用历史模拟算法处理模型中的随机收益率向量,将随机优化模型转化为确定性优化模型,并且证明了算法的收敛性.通过线性化技术处理CVaR中的非光滑函数,将该模型转化为一般的线性规划模型.结合10只债券的组合投资实例,验证了模型与算法的有效性.

基于K-means聚类和广义熵约束的CVaR投资组合模型

构造带有广义熵约束的CVa R投资组合线性规划模型,采用K-means聚类法产生投资组合中各个资产收益率的情景及概率,并把它们代入模型中,得出投资组合的最优投资权数.通过选取深市的8只股票作为投资组合进行实证分析,并与MV模型对比,发现本模型不仅更能体现分散化投资的原则,且收益表现更好,具有较强的实用性.

基于广义g-h分布模型的Monte-Carlo法求CVaR

建立广义g-h分布模型.利用Monte-Carlo模拟估计金融变量资产的CvaR值.

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。

基于Mean-Variance-CVaR准则的保险公司最优资产配置与再保险策略

本文研究了连续时间下保险公司基于均值-方差-CVaR准则选择最优资产配置和再保险策略的问题.我们运用鞅方法求解优化问题并得到了相应的显示解.基于数值模拟,我们分析了在不同参数值下最优财富、资产配置和再保险策略随市场条件变化而变化的趋势.

基于CVaR的一类随机拟变分不等式的逼近算法

主要考虑基于CVaR的一类随机拟变分不等式问题的逼近算法.将随机拟变分不等式问题的正则gap函数看作一个损失函数,将随机拟变分不等式问题转化为损失函数CVaR值的最小化问题.利用光滑技术和蒙特卡洛方法,获得CVaR最小化问题的逼近问题,并考虑了逼近问题的最优解和稳定点的收敛性.

基于CVaR的逼近算法求解一类随机逆变分不等式

随机逆变分不等式是变分不等式领域的重要分支,其被广泛的应用于交通均衡、网络经济均衡、电力系统、物流供应链管理等实际问题.主要工作是通过定义随机逆变分不等式的正则化间隙函数,研究了基于CVaR的一类随机逆变分不等式的逼近算法,并在一定条件下,运用拟蒙特卡洛方法得到这类随机逆变分不等式的解.

求解WCVaR的光滑化方法

聚焦基于WCVaR下,风险——利润的组合优化模型的计算问题,在随机变量服从离散界约束和损失函数为线性的条件下,根据已研究的半光滑化方法,将化简后的模型光滑化,并建立了SQP光滑化算法,并验证了该算法的全局收敛性.

规避制造商产品质量风险的保险策略及价格决策

产品质量作为影响企业品牌形象、顾客忠诚度及核心竞争力的关键要素,已被越来越多的制造企业所重视。然而,生产工艺的复杂化,外包策略及供应链管理模式的应用加剧了产品质量的不确定性。为了缓解产品质量风险引发的财务危机,制造商可利用金融工具实现避险。文章以单周期制造商的产品价格决策模型为基础,借助CVaR风险测度方法,研究了制造商购买商业保险规避产品质量风险的边界条件及最优保险策略,并分析了保险策略对制造商产品价格决策的影响。最后,给出商业保险规避产品质量风险的价值分析。研究结果表明:(1)制造商保险购买意愿由安全因子,贴现率和风险承受能力决定,与其它因素无关;(2)当制造商风险承受能力较高而保险安全因子较低时,购买保险可以帮助制造商进入市场;(3)当制造商风险承受能力和保险安全因子均比较低时,购买保险可提高制造商的CVaR值;(4)制造商的投保额度随单位外部故障成本或缺陷率分布上界的上升先增加后降低,随缺陷率分布下界的上升而降低;(5)购买保险可降低产品价格提高消费者剩余;(6)当安全因子和贴现率足够低时,购买保险不仅提高了CVaR值还为制造商带来更高的期望利润;(7)当保险提高制造商的期望利润时,期望利润的增长比率随单位外部故障成本的上升而上升,随产品质量的降低(即缺陷率分布边界的上升)而降低。

风险规避偏好下农副产品自然风险管理策略的选择:外部采购还是农业保险?

在农副产品加工行业,自己种植原材料有利于企业控制产品质量、获取低成本优势。然而,随着全球气候的变暖,恶劣天气等自然风险事件频发,这无疑加剧了农副产品制造商面对的自然风险。实践中,制造商可通过外部采购策略或农业保险策略降低自然风险带来的损失。然而,这两种策略各有利弊,对于风险规避制造商而言究竟哪种策略更为有效需进行深入探析。为此,本文以单周期风险规避农副产品制造商的计划产量决策模型为基础,研究企业自然风险管理策略的选择问题。通过比较研究,找出两种策略的实施条件,并给出农副产品制造商应对自然风险的占优策略。研究结果表明:(1)当制造商风险规避程度较低时,利用外部采购策略避险是无效的。这时,如果农业保险的安全因子足够低,农业保险策略可完全补偿缺货成本,并帮助制造商降低计划产量节约种植成本,进而提高CVaR值、改善运营状态;(2)当制造商风险规避程度较高时,外部采购策略可完全消除自然风险造成的产量波动并帮助企业进入该产品市场,而农业保险则是通过补偿自然风险引发的缺货成本帮助企业进入该产品市场。哪种策略更有效取决于外部采购价格和安全因子的大小关系;(3)随着原材料单位种植成本、不利事件发生概率、最终产品单位收益及单位缺货成本的上升,外部采购策略占优区域逐渐扩大而农业保险策略的占优区域逐渐减少。