有限概率空间下的动态Coherent风险度量

在动态Coherent风险度量的公理化定义和有限概率空间的假设条件下,证明了一个动态Coherent风险度量满足Relevant性质和Time-consistent性质,当且仅当它由一族乘积型概率测度所定义。

F_τ-Coherent风险度量

该文提出了一个风险度量的新概念,即定义在任意停时τ上的Fτ-Coherent风险度量.对任一满足Fatou性质的Fτ-Coherent风险调整值度量(即一个Fτ-Coherent风险度量的负值)φτ:L∝(F)→L∞(Fτ),我们都可以用一个Fτ-凸概率测度集来给出它的显式表示.同时我们还证明了一个Fτ-Coherent风险调整值度量叮以用它的可接受头寸集合来表示.

现金流上的Coherent风险度量

本文讨论现金流情形下的Coherent风险度量的表示定理,给出了初始时刻的Coherent风险度量的表示定理,还给出了现金流期内任一时刻t的F_t-Coherent风险度量的表示定理.

L^p(Ω)空间上的Coherent风险度量

本文在Banach空间Lp(Ω)上定义Coherent风险度量p:Lp(Ω)→R,证明了P是下半连续的Coherent风险度量当且仅当存在Banach空间Lq(Ω)中的一个弱闭凸概率测度集Q使得 ,其中 ,推广了[3]中的部分结果.

基于网络演算的复杂产品系统供应商风险度量

复杂产品系统研制过程中供应商之间协同设计制造复杂性高,风险通过供应商间的协作关系相互作用和传导。面向复杂产品系统,构建供应商层次网络,考虑供应商风险累积与风险应对及时性的交互影响,通过引入通信领域网络演算理论,基于积压和时延性能指标刻画风险的特征,将不确定的供应商风险量化问题转化为最坏边界求值问题,实现风险的确界度量。以航空复杂产品系统为例对模型进行验证,可以辨识供应商在协同研制过程中面临的重要风险,为复杂产品系统供应商风险管理提供参考依据。

基于黎曼流形的健身APP风险度量方法

随着智能设备的普及,其应用系统已成为恶意软件攻击的主要目标,存在巨大的网络安全隐患。健身App因其获取数据的隐私性和敏感性,面临的数据安全问题更加严峻,其安全度量模型成为解决这一挑战的关键点。目前的安全度量模型多数基于静态特征构建,未能全面考虑智能设备的动态网络行为。为了弥补这一不足,提出一种基于网络行为的健身App安全度量模型,运用协方差矩阵对网络空间进行转换,提高了对恶意软件攻击识别的准确率,根据健身App的动态网络行为特征,更全面地揭示了其安全状态,同时结合黎曼度量,有效描述了网络安全风险,并计算其值,从而构建出一个基于恶意软件攻击识别与黎曼流形的风险度量模型,以实现更安全的数据保护。

基于扭曲风险度量的鲁棒投资策略

投资组合策略在很大程度上取决于损失的基本分布.因此当损失的分布信息只能通过有限的数据样本来观察时,投资组合策略模型的稳健性是至关重要的.假设损失的基本分布具有已知的均值和方差且位于一个以经验分布为中心,以Wasserstein距离为半径的球内,本文建立了一个基于扭曲风险度量的稳健投资组合策略模型,并将其转化为更简便的等价形式.此外,本文运用模拟和实证研究证明了该模型的有效性.

基于分数阶矩和分片Wasserstein距离的鲁棒风险度量优化模型

鲁棒风险度量优化是一类随机风险分析度量的重要问题,其对不确定分布信息的捕捉需依赖不完善的假设和估计,分布尾部的反映直接影响分布预测的精准性,尾部模型误差在实际风险管理决策中会造成严重的后果。文章以一种对尾部模型误差具有稳健性的方式建立鲁棒风险度量优化模型。在构造模型不确定集时,提出基于Wasserstein距离的分布估计方法,克服了已有参数分布无法反映真实分布尾部行为的限制。鉴于分数阶矩对分布尾部信息具有精准刻画的能力,在解析分布估计的基础上,建立分数阶矩约束的鲁棒风险度量模型。为优化Wasserstein距离忽略分布几何结构造成的尾部模型误差,基于纤维丛理论思想,提出分片Was⁃serstein距离解析约束的分片鲁棒风险度量模型。最后,通过规范数据进行仿真分析,数值实验结果显示,该模型能够精准量化突发性极端损失风险。

金融市场风险度量方法的发展

本文综述有关市场风险度量方法的发展过程和前沿问题.在分类概述基于收益分布矩信息的风险度量、随机优势准则、VaR、Coherent风险度量、凸风险度量和多期动态风险度量等定量模型的基础上,指出各类模型的优点、所存在的问题及可能的解决办法,并对未来风险度量方法的研究进行展望.

基于DCC-GARCH模型对中国不同行业系统性风险的度量研究

本文基于2007年9月26日至2023年7月13日的日度数据,利用DCC-GARCH模型分别构建保险业、银行业、证券业三大行业的条件在险价值,并分析不同时间段下三大行业与金融系统的动态相关系数,最后对比三大行业与金融系统在险价值的关系。建议在构建系统性风险指标时,可更多关注银行业的金融机构,并选择更多的银行机构作为样本。在防范系统性风险时,需格外注意由大型银行机构引发的信用风险等情况。此外,可构建和完善系统性风险传染监管网络,实现实时监管,并及时对陷入危机的金融机构采取相关措施。

基于R Vine Copula的VaR模型期货市场的风险度量

按照传统投资组合的观点,投资者通过投资于低相关性的不同资产可以起到分散风险的作用,资产与资产之间的关系一般以线性相关性来衡量。然而,不同资产之间的关系并非纯粹的线性相关,现实中不同资产之间具有不同的线性相关,但又往往在同一个时间点发生极端的风险损失。构建基于R Vine Copula的VaR风险度量模型,采用Copula模型获得了不同期货资产收益率的相依结构,测算出不同期货资产之间的尾部相依系数,并计算出这些期货资产之间的联合分布和条件分布,在此基础上对各资产在条件相依结构下的VaR进行估计,最后对这些期货资产的VaR进行Kupiec检验,检验结果验证了该模型估计风险的准确性和有效性。

关于系统性金融风险度量的研究回顾

面对世界百年未有之大变局,世界发展的不确定性更加突出,其深刻影响着我国的经济发展。行稳方能致远,在此大背景下,我们应当坚持“稳中求进”的总基调以有效应对各项挑战。金融稳,经济才能稳,守住金融安全底线必须增强防范意识,准确度量系统性金融风险,对可能的风险隐患点早预判、早处置。近年来,系统性金融风险度量已经成为金融领域的研究热点,文章从微观度量和宏观度量两个角度分类整理了现有文献的系统性金融风险度量方法,并展望了后续系统性金融风险相关研究的成果,从而为系统性金融风险的监管防控提供理论依据,保障我国经济的稳定增长。

PTA期货风险度量——基于GARCH-VaR模型

随着全球金融市场的不断扩张,各类金融市场的风险度量和管理越来越受到投资者和研究人员的重视。文章采用VaR方法来度量PTA期货市场中的风险,利用Eviews软件建立GARCH-VaR模型来进行风险度量,并分析其效果。文章以郑商所的PTA期货为研究对象,选取了两年内的期货价格信息作为研究样本,通过计算收益率序列并进行一系列检验,建立模型并计算VaR,最终得出结论。

基于KMV模型的Y公司债券违约风险度量研究

本文以房地产行业的Y公司为例,利用KMV模型计算出Y公司债券2013年—2019年的违约概率,来度量Y公司的债券违约风险。实证结果表明:Y公司的债券违约风险的萌芽期始于2014年,从2016年开始风险慢慢积蓄起来。而到了2018年,信用等级很有可能会继续下降到C级,债券违约的风险慢慢凸显,债券出现违约。2019年就进入了风险应急处置期。因此,KMV模型是度量债券违约风险的好工具,Y公司要化解和防范债券违约风险,需要规避战略发展脱节、加强公司财务管理以及加强KMV模型风险度量的运用。

对外承包工程企业的外汇风险度量与控制分析

随着全球化经济的加速发展,对外承包工程企业在国际市场的参与程度不断加深,面临的外汇风险也日益增加。为防范对外承包工程企业在国际业务中遭遇的外汇风险,文章首先分析了外汇风险度量的重要性,强调了在国际工程承包领域中,准确识别和度量外汇风险的必要性。其次细分了外汇风险的类型,如交易风险、经济风险及转换风险,为风险管理提供了分类基础。最后从对外承包工程企业的角度出发,进一步提出了外汇风险度量与控制策略,以实现风险最小化及经营效益最大化的双重目标。

考虑模糊聚类特性的电网运营风险自动预警系统

当前风险自动预警系统通常采用基于经验值的人工方法设置自动预警阈值,给出的是统一阈值,导致系统虚警率较高。因此,提出基于模糊聚类特性的电网运营风险自动预警系统。设计信息采集器和显示器,应用决策级融合原理和神经网络模型,整合实时采集的电网运营多源异构数据。从购电维度、输配电维度和售电维度入手,确定电网运营风险度量指标,得到风险度量结果。依托模糊聚类特性建立动态聚类图,对风险预警对象进行分类,分析电网运营风险的内容,作为自动预警阈值。根据预警阈值定义风险自动预警线,对比风险度量结果生成包含预警等级的自动预警信息。实验结果表明,所提系统的虚警率为2.67%,满足了电网运营风险自动预警要求。

项目风险的多维描述与度量

分析了项目风险描述的传统方法,分别就概率分析法和模糊逻辑方法的优缺点进行了讨论;提出了多维结构风险描述方法,从风险事件的发生概率、风险损失、风险的可预测性、风险的可管理性、风险因素在交易双方的信息不对称度等5个方面的特性全面描述了项目风险.分别建立了风险事件各特性的风险度函数和项目风险度量函数,最后给出了项目风险度量实例.结果表明,采用多维结构描述和度量项目风险不仅兼顾了定性和定量2个方面,同时能够更加全面地反映出项目风险的真实面貌,有利于认识和把握风险规律.

信用风险度量和管理方法研究

近年来 ,随着国际金融环境变化 ,金融机构对于信用风险管理更加重视。本文首先简单回顾了现代违约证券估价理论的发展 ,然后着重对市场上三种主要信用风险度量和管理方法 :CreditMetrics模型、KMV模型和CreditRisk +模型进行比较分析 ,阐述了它们的基本原理与相应优缺点。

基于谱风险度量的大用户直购电组合模型分析

针对大用户在多个市场上的购电组合问题,从期望收益和风险角度进行综合分析,建立了考虑大用户主观风险厌恶程度的以期望收益最大、谱风险度量的风险最小的电能购买优化模型并求解。算例结果表明:同VaR、ES相比,谱风险度量不用先验地选择置信水平,大用户可以根据自己的风险厌恶程度自由选择谱风险函数,基于谱的风险度量方法更加灵活实用;所建模型可以为大用户在各个市场间的购电比例和风险评估提供决策支持。

风险价值方法在金融风险度量中的应用

风险价值方法 (Value- at- Risk)是近年来发展起来的用于测量和控制金融风险的量化模型。本文提出了计算风险价值的一种新方法——完全参数方法 ,它本质上是参数方法和极值理论的结合运用 ,在证券市场上的实证研究表明该方法优于目前流行的 Risk