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。

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。

聚合风险模型下Esscher风险度量的估计及其大样本性质

Esscher度量是一种重要的风险度量,在金融风险管理、保险精算中有广泛的应用,然而大部分关于Esscher风险度量的文献均在个体风险模型下考虑的.本文建立了聚合风险模型下Esscher度量的估计模型,得到了相应的非参数估计,并证明了估计的强相合性和渐近正态性,最后,通过数值模拟的方法验证了估计的大样本性质.

提升新能源消纳含风险度量的输-储优化规划

双碳战略目标下,输储协同优化规划有利于支撑新能源富集地区实现新能源高效经济汇聚外送。采用基于条件风险价值的投资组合优化模型,刻画输储规划方案在新能源出力与负荷需求不确定条件下的风险成本,计及网架结构和系统调峰对新能源本地消纳和外送的影响,针对新能源富集外送区域建立外送输电通道和储能的协调优化规划模型,并基于多日协调的场景法将含条件风险价值的输储随机规划模型转化为混合整数线性规划模型。算例验证了模型可度量不同风险厌恶程度对输储容量配比及储能布点优化规划方案的影响,有利于提升输储协调规划效率和经济性。

基于POT模型的股票市场风险度量研究

股票市场风险度量是规避股市风险的关键所在,文章基于广义帕累托分布的POT模型对股票市场风险度量进行了研究。针对POT模型中阈值确定困难的问题,在对峰度法、Hill估计法分析的基础上,提出了斜率变点检测的阈值确定方法。研究发现,将POT模型应用于股票市场分析中,95%CI与90%CI相比,VaR更具可信度,且股市的流动性较低,其市场风险也就越大。

计及利率与碳价相依性的碳市场风险研究

为准确度量碳市场风险,利率与碳价之间的相依性纳入考虑范围。选取有代表性的区域试点及全国碳市场的碳价数据,并结合银行间同业拆放利率数据进行分析。首先,利用ARMA-GARCH(Auto-regressive and moving average-generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)模型对碳价和利率2个风险因子的边缘分布进行拟合,在此基础上,分别采用历史模拟法、蒙特卡罗模拟法、正态模拟法和极值分布法,计算未考虑碳价与利率相依性的碳市场单一风险VaR(Value at risk)。为全面评估碳市场风险,进一步地构建Copula-VaR模型,测度考虑碳价与利率相依性的碳市场集成风险。通过研究发现:碳市场集成风险具有区域异质性,风险由大到小排序为:北京、天津、全国、广东、湖北、深圳。此外,将集成风险与碳市场单一风险VaR进行对比分析,发现忽视碳价格与利率的相依性将导致风险高估。

基于正则变换条件下的尾部失真风险度量的渐近行为

本文对在正则变换条件下的失真风险度量的尾部进行了讨论,得到了该尾部失真风险度量的一些渐近性质.

基于熵度量法的兰州地铁盾构施工风险评价

结合兰州轨道交通1号线施工特点和难点,对盾构施工技术风险、周边环境风险、水文及地质风险、组织管理风险进行分析。根据风险评价的需要,制定熵度量法的风险等级评定准则;组织人员对工程项目进行深入细致地调查,识别很多风险因素,确定风险评价指标体系;建立基于熵度量法的盾构施工风险评价模型;以奥世区间为实例分析,计算可知该区间盾构施工过程中的总体风险为可接受风险,进而提出针对性的风险管控措施。结果表明,熵度量法对地铁盾构施工风险问题的研究不仅有理论上的意义,而且在实际工程中具有可操作性,能够指导实际工程规避风险。

基于LSTM-EGARCH组合模型的VaR碳交易风险度量研究

基于碳交易价格收益率信息,从深度学习理论视角研究碳交易市场系统风险,构造了LSTM-EGARCH波动率动态预测模型,分别采用EVT半参数方法,正态分布、T分布参数方法估计标准化收益率分位数,建立LSTM-EGARCH-VaR风险度量模型。模型对比传统EGARCH-VaR模型,克服了波动率变化的线性假设和残差序列的独立同分布假设,其基于风险预测失败的LR检验结果表现,其风险度量结果的准确率均提升38%以上,显示出了深度学习理论在预测领域的优势。

供需关系转换中新疆特色林果业的产销风险及其度量

新疆特色林果业作为新疆维吾尔自治区调整农业产业结构、实现优势资源转化战略的重点,自21世纪以来得到了良好的发展。随着林果种植规模不断增大,以往供不应求的局面被打破,供需关系的转换使林果业发展的风险因素增多,由生产风险向产销系统风险转变。在此背景下,文章深入调查新疆特色林果业产销风险,构建产销风险指标体系,对新疆特色林果业产销风险进行度量评估。

基于风险度量的机械加工设备自动控制方法

常规的机械加工设备自动控制方法大多采用免疫反馈算法,对设备自动控制项目风险损失做出度量与预测,度量周期较长,延长了设备自动控制的时间,不利于提升工业加工生产效率。为此,本文引入风险度量方法,提出了一种全新的机械加工设备自动控制方法。首先,建立机械加工设备状态量化分析模型,定量计算与分析机械加工设备的运行状态。其次,利用风险度量方法,分阶段度量自动控制项目的风险损失,整合处理结果,得出精度较高的风险度量结果。在此基础上,根据自动化控制原理,设计机械加工设备自动控制平台,多维度地实现设备自动控制的目标。由实验结果可知,通过提出方法自动控制机械加工设备,控制效率较高,耗时较短,能在最短时间内使设备达到最佳运行状态。

核密度估计在地质灾害风险度量中的应用

介绍了地质灾害损失密度函数估计的方法,利用所得的密度函数测算出最大可能损失值,以此对地质灾害风险进行度量,以湖南省的地质灾害损失数据为样本进行实证分析.结果表明,在对地质灾害损失密度函数进行拟合时非参数核密度估计比参数估计效果更好,最大损失达到420.3万元的概率为1%.由此可以看出,我国地质灾害的防灾减灾工作还面临着严峻的考验,政府的各个部门应引起重视,加快完善相关体制的步伐.