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基于风险网络的大型工程项目风险度量方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
风险度量是风险管理的基础,提出适合大型工程项目风险的风险度量方法.针对大型工程项目风险因素、风险信息、风险损失之间的复杂联系,构建大型工程项目风险网络,分别采用贝叶斯网络推理和网络层次分析法获得风险发生概率和风险量的估计,从而提出基于风险网络的大型工程项目风险度量方法.方法将风险损失量和风险损失发生概率进行了明确合理的结合,既可用于度量客观风险,也可用于度量主观风险.最后以槽菁头隧道施工风险管理为例说明该方法的具体应用步骤和效果. 相似文献
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本文将非瞬时利率作为状态变量,通过Vasicek双因素期限结构模型得到了随机久期和凸度,并且讨论了考虑违约风险的Vasicek随机久期和凸度,使得对债券进行投资时,用Vasicek模型进行利率风险管理更加符合实际情况。 相似文献
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传统理论认为个体是风险厌恶的,展望理论提出个体是损失厌恶的,对于损失的感受程度比赢得要强烈得多。本文通过实验表明,大部分个体对于股票投资是风险追求,而不是风险厌恶的,而且在两个参考点之外的区间个体更偏好风险,而在两个参考点之内的区间对风险的偏好程度相对要小。 相似文献
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突发事件应对过程中,公众对突发事件的风险感知会在一定程度上决定其行为选择从而影响事件风险的传播。为此,本文通过分析突发事件风险信息、风险感知和风险传播的路径关系,在风险传播过程中引入传染病传播机制,构建基于微分方程的风险传播模型。综合考虑风险传播阈值、媒体报道力度、群体风险感知度、个人风险知识水平四类因素并结合仿真实验分析对风险感知和风险传播行为的影响。最后,通过实例研究表明模型结论的有效性。本文研究结论有助于为相关职能部门调节公众风险感知,制定风险防控措施提供理论依据与支持。 相似文献
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利用凸函数构造了一种新的风险测度,发现它是包含了损失概率、损失期望值、绝对离差、绝对半离差,下偏矩、(α,t)模型、ES等常见方法的更为广泛的风险测度.对其性质的研究发现该风险测度满足凸性和协调性,考虑到凸性以及协调性在投资组合以及风险管理中的重要意义,因此对该风险测度的研究就具有一定的实践和学术价值. 相似文献
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金融机构的尾部风险关联模式及结构在金融系统性风险的形成演化中发挥重要作用。利用CoVaR指标及分位数回归方法,衡量金融机构之间的尾部风险传染强度,进而建立金融机构尾部风险动态网络。分析全连接网络及阈值法下过滤网络的全局和局部拓扑结构特征及其动态演化规律。建立面板数据回归模型,研究网络拓扑结构特征对金融机构系统性风险贡献的影响。实证研究发现,全连接网络的节点强度,能有效地衡量金融机构尾部风险传染强度及承受强度,并揭示其动态变化规律;各机构的尾部风险传染强度及承受强度排序匹配性存在差异;随着时间推进,各金融机构间的平均尾部风险传染路径缩短、系统性风险更易迅速累积和爆发;滞后一期的节点出度、节点入度及聚集系数越大,相应金融机构的系统性风险贡献越小;滞后一期的节点介数和节点接近中心度越大,相应金融机构的系统性风险贡献越大。研究结果对于金融机构的宏观审慎监管及系统性风险管理,提供了一个全新的基于金融机构尾部风险网络的视角。 相似文献
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在本文中, 我们对Haezendonck风险度量进行了修正. Haezendonck风险度量是最小的Orlicz风险度量, 它的命名是为了纪念J. Haezendonck, 实际上, Haezendonck风险度量同样是对风险的一种量化, 它在Orlicz空间中研究, 是用一类函数定义的风险度量, 这种风险度量有一些好的性质. 但是在现实生活中, 当风险增大的时候, 损失或收益会相应地变得更大一些. 所以本文从实际出发, 对Haezendonck风险度量进行了修正, 给出了修正Haezendonck风险度量的定义, 并且论证了它的一些性质. 这是对Haezendonck风险度量的推广和改进, 对实际有一定的指导意义. 相似文献
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本文讨论有风险控制的最优控制组合问题并研究了倍率风险函数及临界风险的性质,最大最小风险的估计,给出了其倍率-风险函数有严格解析形式的例子。 相似文献
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均值-方差期望效用函数下的风险共担 总被引:1,自引:0,他引:1
借助Samuelson提出的风险汇合(Risk Adding)与风险分担(Risk Pooling)的概念,讨论了风险共担(Risk Sharing)机制产生的原理.在均值-方差效用函数下,给出了帕累托有效风险共担原则的具体形式,以及风险共担群体接纳新的个体,从而形成更大风险共担群体的条件.在此基础上,证明在均值-方差期望效用函数下,当考虑风险共担群体的形成条件以后,帕累托有效的风险共担原则等价于条件期望风险分配函数.从而在这一特殊效用函数下,建立了风险共担与风险分配函数之间的等价关系. 相似文献
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VaR风险控制体系的建立与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
目前VaR作为一种新的风险控制工具得到越来越广泛的应用,投资组合理论则一直沿用经典的σ2风险控制体系,虽说有人已经将VaR引入到了投资组合应用中来,但其风险控制尚未脱离对σ2的分解.将在引入股票相对价格的基础上构建了VaR风险控制体系,将投资风险VaRP分解为大盘指数风险VaRI和股票相对价格的风险VaRS之和,并给出了此风险控制体系在投资组合方面的基本应用方法. 相似文献