需求依赖价格下港口存货质押业务中质押率研究

港口与银行合作办理质押贷款业务,不仅能增加港口的存储收入和金融收入,同时也能吸引更多的客户,从而增加其主营业务收入。在银行统一授信港口情况下,本文分析了质押物品的需求依赖价格条件下,风险中性的港口质押贷款业务中的最优质押率计算方法。并分别分析了在乘积型和加型随机需求函数条件下,质押产品价格、企业违约概率和质押物品数量以及质押期限对最优质押率和港口最大期望收益的影响,并通过数值分析验证了所有结论。

需求约束下集装箱码头装卸设施配置逆优化模型

为了解决需求不足的条件下,集装箱码头装卸设施配置优化问题,构建了集装箱码头装卸设施配置的逆优化模型,并给出了基于互补松弛定理的求解方法.研究结果表明,以效率最大为目标,以现有资源为约束的优化模型,在面临市场需求不足时,存在资源浪费.不同资源消减方案的成本不同,逆优化模型可以找到成本最小的资源消减方案.

航运市场金融动态避险研究

航运金融衍生品的出现使得航运期现货价格具有马尔科夫性质,导致现有理论或模型无法准确预测航运期现货价格波动特征。相比于既有研究,本文所用方法考虑了航运期现货收益率波动特征难以预测问题,并且克服了现有动态套期保值模型普遍无法解决的现货收益率波动不连续导致的期现货收益波动错位问题,以及用历史数据估计收益率波动特征失真问题。即本文通过估计因素模型计算时变贝塔系数进而得出动态套期保值率的方法本质上是一种理性预期,更适合于航运市场避险方面。本文计算了澳大利亚至中国航线海岬型船的离散时变套保率,并且与其他4种常用套期保值模型计算结果进行比较,发现相较于其他方法,本文模型可以用最低成本锁定同等水平风险。这种低成本不仅体现在可用尽可能少的期货头寸对冲现货波动风险,而且离散时变套保率避免了连续模型频繁改变组合中期货头寸而增加手续费和保证金成本问题。

基于情境变动的港口吞吐量预测模型

情境变动是影响港口吞吐量预测的重要因素。然而现有关于港口吞吐量预测建模的研究对此问题的关注度相对较少。因此本文构建动态惩罚支持向量回归模型,通过动态调整每个数据的惩罚系数,使预测模型快速适应新情境下的事物发展规律,从而提高预测模型的预测准确率。采用1980-2014年大连港和天津港的年货物吞吐量数据进行实证研究,并与传统支持向量回归模型和ARIMA模型进行对比分析,实证结果表明本预测模型与其他两个预测模型相比具有以下两个特点:1、当影响港口吞吐量的情境发生变化时,该模型能够快速适应新情境,从而提高预测准确率;2、该模型的预测性能更加准确、平稳,从而提高实用性。