椭球不确定集下具有消费的投资组合鲁棒优化模型

针对含有不确定参数的优化问题,鲁棒优化作为一种有效的优化手段引起了人们的普遍关注。本文主要介绍了CVaR风险投资纽合模型,并在模型中加入消费,将椭球不确定集下鲁棒优化应用到该模型中,这不仅解决了该模型由于参数的不确定性所造成的缺陷,而且也比较符合实际情况。     

金融风险的最坏VaR方法与投资组合优化

在股价及其走势均不确定的情况下,采用最坏VaR方法,对投资的潜在损失进行最保守的度量,并得到其等价的优化形式为一个二阶锥优化问题.接着考虑相应的投资组合优化问题:如何选择合适的头寸,使得当股票组合的期望收益达到给定水平的情况下,风险最低,即最坏VaR值最小,最后对模型进行实证分析.     

鲁棒半监督ν-支持向量分类机

支持向量机在近十年成为机器学习的主要学习技术,而且已经成功应用到有监督学习问题中。Fung和Mangasarian利用支持向量机对于既有已标类别样本又有未知类别样本的训练集进行训练,方法主要是利用少量已标明类别的样本进行训练得到一个分类器的同时对于未标明类别的样本进行分类,使得间隔最大化。此优化问题中假定样本是精确的,而在现实生活中,样本通常带有统计误差。因此,考虑样本带有扰动信息的半监督两类分类问题,给出鲁棒半监督v-支持向量分类算法。该算法的参数v易于选择,而数值试验也表明该算法具有良好的稳定性和较好的分类结果。     

基于鲁棒二阶随机占优的投资组合优化模型研究

本文主要考虑一类经典的含有二阶随机占优约束的投资组合优化问题,其目标为最大化期望收益,同时利用二阶随机占优约束度量风险,满足期望收益二阶随机占优预定的参考目标收益。与传统的二阶随机占优投资组合优化模型不同,本文考虑不确定的投资收益率,并未知其精确的概率分布,但属于某一不确定集合,建立鲁棒二阶随机占优投资组合优化模型,借助鲁棒优化理论,推导出对应的鲁棒等价问题。最后,采用S&P 500股票市场的实际数据,对模型进行不同训练样本规模和不确定集合下的最优投资组合的权重、样本内和样本外不确定参数对期望收益的影响的分析。结果表明,投资收益率在最新的历史数据规模下得出的投资策略,能够获得较高的样本外期望收益,对未来投资更具参考意义。在保证样本内解的最优性的同时,也能取得较高的样本外期望收益和随机占优约束被满足的可行性。     

基于动态参照点的鲁棒投资组合模型及其拓展

鲁棒投资组合模型是一种适用于收益不确定条件下寻求最优决策的方法。首先考虑投资者对底线的重视,根据当收益触及底线时,激进者和保守者在参照点上的不同变化情况,建立动态参照点模型。接着,一方面将动态参照点作为划分获益和损失的界限值,改进现有的Worst-case Omega(WOmega)模型。另一方面结合投资者对下侧风险更为厌恶的特点,以动态参照点作为下侧风险的基准,改进现有的Relative Robust Portfolio Optimization(RRPO)模型。实证研究中,对于WOmega类模型,结果表明激进行为模型在样本内表现较好,而保守行为模型在样本外表现较好。对于RRPO类模型,结果显示激进行为的收益表现良好,保守行为对标准差及最大损失值的控制较好。随着约束的放松,所有模型的收益都能得到可观提升。     

非对称不确定投资组合问题的鲁棒优化模型(英文)

本文研究了一类回报率不确定的投资组合问题.利用鲁棒优化方法,提出了一种鲁棒平均绝对偏差模型.现有的研究通常假设回报率是呈对称分布的不确定数据,本文提出的模型可处理非对称分布的不确定数据,适用范围更广.     

鲁棒投资组合选择优化问题的研究进展

对近年来投资组合研究优化研究的热点问题——鲁棒投资组合优化研究的现状和发展趋势作了综述性研究．在投资组合选择优化的均值-方差模型的基础上,回顾了鲁棒投资组合选择优化问题的发展历史;详细地介绍了鲁棒投资组合选择优化的研究热点及国内外研究现状,就鲁棒投资组合选择优化问题的未来发展方向和主要研究内容,提出了新的观点,以期为相关领域的研究工作提供参考依据．     

期望和残差收益估计不可靠的鲁棒模型

投资优化问题的最优策略会随着输入参数的扰动而出现敏感的变化,针对投资优化问题中出现的随机变量的参数估计不可靠的情况,本文引入不确定集合描述随机收益的有关矩信息,提出了投资优化问题的一个鲁棒性模型,并采用数学规划的理论和方法,给出了该模型的最优策略和有效前沿的解析表示。本方法能够为采用保守策略的、对不确定性厌恶的投资者提供一种最优的投资策略。     

鲁棒均值-CVaR投资组合模型及实证:基于安全准则的视角

考虑证券市场的不确定性,将资产的收益率看成区间随机变量。利用鲁棒优化方法,构建鲁棒均值-CVaR投资组合模型。采用对偶理论,将鲁棒均值-CVaR投资组合模型转换为线性规划问题,降低了模型的求解难度,有助于计算大规模的资产组合。进一步地,考虑投资者的安全性需求,在模型中引入最大违反概率,控制模型的保守程度,并直观反映投资者的安全性要求。采用实证的方法,研究模型的有效性。结果表明:鲁棒均值-CVaR投资组合模型具有较好的稳健性,且满足投资者的安全性要求,在实际的投资决策中具有可行性。     

基于鲁棒均值-下半偏差模型的供电公司购电组合策略

电力市场中,日前市场购电电价的随机波动,给供电公司的投资带来了一定的收益风险,因而供电公司需要在不同的市场中合理分配购电电量分散投资,以实现自身收益率尽可能大的同时承受的风险最小.供电公司在多市场中购电电价呈随机波动的特性,本文用均值-下半偏差作为购电风险测度,并用鲁棒优化处理电价的不确定性,建立了供电公司鲁棒均值-下半偏差(Robust Mean Semi-Deviation)购电策略优化模型.最后利用广西电网公司提供的数据进行实证分析,验证了模型的有效性和适用性,表明此模型对供电公司的投资组合决策具有一定的参考价值和指导意义.     

(Un)Conditional Sample Generation Based on Distribution Element Trees

Recently, distribution element trees (DETs) were introduced as an accurate and computationally efficient method for density estimation. In this work, we demonstrate that the DET formulation promotes an easy and inexpensive way to generate random samples similar to a smooth bootstrap. These samples can be generated unconditionally, but also, without further complications, conditionally using available information about certain probability-space components. This article is accompanied by the R codes that were used to produce all simulation results. Supplementary material for this article is available online.     

平台合作模式对出租车公司利润的影响研究

基于改进的Salop环形城市模型, 研究了专车公司参与运营的多寡头出租车行业中, 出租车公司为改善利润水平, 可采取的两种合作模式, 即共享需求信息的共享信息模式和共同推出概率性服务的联合行动模式, 并进行对比分析。基于专车公司的在线平台, 采用共享信息模式可提升出租车公司利润水平, 条件是支付一定的平台使用费;采用联合行动模式则一定会提升出租车公司的利润。将两种平台合作模式进行对比分析, 发现当出租车公司有较高的相对运营效益时, 合作程度更深的联合行动模式能给公司带来更高的利润。     

On the complexity of the Unit Commitment Problem

Annals of Operations Research - This article analyzes how the Unit Commitment Problem (UCP) complexity evolves with respect to the number n of units and T of time periods. A classical reduction...     

基于条件事件代数系统的条件证据组合与条件信任组合

讨论基于条件事件代数系统上的条件证据与条件信任问题,给出了条件证据的组合方法,由此可作出在条件下对目标支持的判断,我们还给出了综合各条件证据的无条件目标语据组合,它可看作是从全局角度对目标支持的判断,最后我们给出了基于多值映射的条件信任的组合。     

基于图对策的收益分配

基于具有交流结构的合作对策,即图对策,对平均树解拓展形式的特征进行刻画,提出此解满足可加性公理。进一步地,分析了对于无圈图对策此解是分支有效的。并且当连通分支中两个局中人相关联的边删掉后,此连通分支的收益变化情况可用平均树解表示。这一性质是Shapley值和Myerson值所不具有的。最后,我们给出了模糊联盟图对策中模糊平均树解的可加性和分支有效性。     

基于二维正态分布的条件VaR研究

基于条件收益率的VaR测算方法.在假定股票价格对数与收益率服从二维正态分布的基础上,对每一价格水平,得到条件收益率的分布特征,进而计算条件VaR值.通过分析证明了条件收益率分布与价格水平高低有关,一般价格升高会使条件收益率分布向左侧移动,反之向右侧平移.     

基于二维t分布的条件VaR研究

根据多元t分布的定义及性质,推导出二维t分布随机变量差的条件分布仍服从t分布.在假定股票价格对数与收益率服从二维t分布的基础上,利用该性质,可以得到不同股票价格水平条件下,收益率的一维条件t分布,进而计算出价格条件VaR.利用多元t分布研究价格条件的收益率分布问题,与正态分布相比,较好地刻画了证券收益率分布的尖峰厚尾现象.     

基于组织承诺的企业员工激励机制设计

通过建立数学模型,在传统委托代理理论基础上,将组织承诺纳入企业员工激励机制研究。首先,在员工的组织承诺类型可被观测的信息对称情形下,讨论最优的显性与隐性激励机制。进而,在员工的组织承诺类型无法被观测的信息非对称情形下,探讨依据企业员工的不同外在特征,如风险厌恶程度、工作成本和工作能力等,选择最优的激励机制。最后,进一步考察了企业生产中依赖于人力劳动程度的高低,对员工激励机制设计产生的影响。本研究不仅在理论上完善和拓展了传统委托代理理论,也从组织行为学视角为切实解决企业员工激励问题提供了新的思路与对策。     

基于代理成本的供应链利润分配研究

针对不对称信息带来的代理成本对供应链利润分配的影响,文章以委托代理理论和合作博弈为基本研究方法,引入虚拟第三方为利他的委托人,研究基于代理成本的供应链利润分配问题。结果表明:为了实现对供应商逆向选择的激励和销售商道德风险的激励,当虚拟第三方提供给供销双方的转移支付之和等于供应链总期望销售收入时,供销双方则得到自身预期的收益,否则,双方需在差额上进一步进行谈判协商,最后结合算例进行了分析论证。     

基于销售商串货的供应链利润模型

为分析供应商采用数量折扣作为激励机制后,销售商串货对供应链整体利润及成员利润的影响,研究一个供应商和两个销售商组成的供应链,构造销售商无串货和串货两个Stackelberg博弈利润模型,通过模型推导确定供应商和销售商的最优决策,并用数值实验分析折扣率、销售成本与制造成本等参数的变化对无串货和串货两种情形下供应链整体利润差值和成员利润差值的影响.研究结果表明:在一定折扣率区间内串货能同时提高供应链整体利润及成员利润.因此,供应商作为供应链主导方,可通过设置不同折扣率调控销售商的串货行为,实现供应链整体利润及成员利润的提高.