Option pricing when the regime-switching risk is priced

We study the pricing of an option when the price dynamic of the underlying risky asset is governed by a Markov-modulated geometric Brownian motion. We suppose that the drift and volatility of the underlying risky asset are modulated by an observable continuous-time, finite-state Markov chain. We develop a two- stage pricing model which can price both the diffusion risk and the regime-switching risk based on the Esscher transform and the minimization of the maximum entropy between an equivalent martingale measure and the real-world probability measure over different states. Numerical experiments are conducted and their results reveal that the impact of pricing regime-switching risk on the option prices is significant.     

经典风险模型破产概率及其局部渐近解

本文首先研究了分布族S(v)(v≥0)和分布族S*(v)(v≥0)的一些相关性质,然后研究了经典风险模型在调节系数不存在而且索赔分布F∈S*(v)(v>0)的情况下破产概率的-个渐近结果以及破产概率局部解的渐近结果.     

淮河流域某镇农业土壤重金属含量特征及污染评价

通过野外采样和实验室分析,对淮河流域某镇农业土壤中Cd,Cr,Cu,Ni,Pb和Zn等六种重金属的含量特征进行了研究,并利用富集因子法、地累积指数法和潜在生态风险指数法对各种重金属的污染状况进行了评价。结果表明,研究区农田土壤中Cd和Cu的质量分数平均值分别为0.113 5和22.09 mg·kg-1,超过了安徽省土壤重金属背景值0.097和20.4 mg·kg-1,其余四种重金属的平均值均未超过安徽省土壤重金属背景值。地累积指数法和潜在生态风险指数法的评价结果一致表明,研究区域土壤中六种重金属污染程度最强的为重金属Cd,部分采样点土壤中的Cd对于生态系统存在轻微的风险,其他五种重金属均未对采样点生态系统造成风险。整个研究区域土壤属于轻度综合潜在生态风险程度。     

随机需求下考虑风险行为的闭环供应链网络均衡模型

以变分不等式和均衡理论为基本研究工具,研究了随机需求与再制造率不确定条件下多个竞争型的供应商、制造商、零售商及消费市场的行为及均衡条件。对所建立的多级闭环供应链网络均衡模型,通过拟牛顿算法求解变分不等式,并仿真分析了再制造率、回收率以及风险因素对闭环供应链网络均衡结果的影响。结果表明:制造商提高再制造率能实现供应链成员利润的增加、产品价格的降低以及回收量的增加;制造商基于风险最小化和利润最大化相结合的原则进行决策能增加产品的交易量及企业的利润。     

智能电网下考虑风险的供电企业购电优化模型

针对智能电网带给供电企业购电决策的影响,提出了一种考虑风险的购电优化决策方法。智能电网建设并开展运营,发电侧考虑接纳更多的可再生能源发电,用电侧智能用电设备的使用导致主动负荷的出现等,这一系列变化给智能电网环境下供电企业购电决策带来一定程度的风险。首先,考虑了智能电网下负荷与风电出力不确定性给供电企业经营带来的风险,采用风险元传递理论与多目标规划理论,建立智能电网购电优化模型。然后,提出采用约束多目标粒子群优化算法(CMOPSO)对模型进行求解思路;最后,算例说明该模型的可行性,研究成果为我国智能电网运营风险管理提供新方法、新思路。     

考虑决策者给出部分属性期望的风险型多属性决策方法

针对决策者给出部分属性期望的风险型多属性决策问题,提出了一种决策分析方法。在该方法中,首先,依据决策者在各自然状态下给出的属性期望信息,将原始决策问题转化为没有属性期望和具有属性期望的两个独立的风险型多属性决策问题;然后,针对没有属性期望的风险型多属性决策问题,依据期望效用理论,计算各属性下属性值所对应的效用值,进而得到每个方案的综合效用值;进一步地,针对具有属性期望的风险型多属性决策问题,依据累积前景理论,将决策者给出的属性期望视为属性的参照点,进而计算各属性值的前景价值及决策权重函数值并计算每个方案的综合累积前景值;在此基础上,计算得到每个方案的总体效用值,并依据总体效用值的大小对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

最大熵先验下正态分布模型的Bayes模糊假设检验

研究了正态分布总体在方差已知,总体均值为正的条件下,获得最大熵先验分布,并根据贝叶斯风险准则求得多重模糊假设检验问题的最优决策.最后用算例说明其有效性.     

基于g-h分布的操作风险损失强度分布拟合及风险度量

操作风险损失强度分布呈现的"右偏性、厚尾性"特点,使操作风险损失强度的拟合面临着许多困难。为了解决传统损失分布难以拟合损失分布尾部的问题,同时又为了克服极值理论的弊端,将四参数的g-h分布用于操作风险损失强度拟合中,设计当损失强度分布为g-h分布时使用Monte Caro模拟的基本步骤。并以我国的517个风险损失数据为基础,以实证分析的形式验证所提出的方法,将拟合结果与尾部风险及其他4种常用分布进行比较。实证结果显示,在损失强度的拟合中,g-h分布能较好的捕获操作风险损失分布的"厚尾"特性,对操作风险损失分布的拟合效果最好,尾部风险计算较为合理。     

基于Lee-Carter模型的互助养老年金研究

基于经典的双线性随机Lee-Carter模型,采用经济学的协整理论,对中国大陆男性人口死亡率进行预测,克服了ARIMA模型预测的局限性.在随机利率和Lee-Carter模型的基础上度量退休年金和生命年金的长寿风险,并为此提出应对策略,引入由消费者承担系统长寿风险、年金池承担个体长寿风险的群体自助养老年金(GSA),然后对其进行实证分析发现,与普通年金相比,GSA模型分担模式拥有较高的给付额.     

基于EVT-CAViaR模型的原油价格极端风险度量

国际原油价格剧烈波动催生了对油价风险管理需求,在此背景下,科学有效地度量油价风险具有突出的现实意义.以WTI原油每日对数收益率为对象,采用EVT-CAViaR模型度量原油价格极端风险.结果表明:WTI原油市场呈现典型的"杠杆效应"与"高峰厚尾"特征.同时,在测算极端市场风险时,EVT-CAViaR模型有较强的预测风险能力,是一种可靠的油价风险度量工具.