基于旋转算法的随机模糊均值-方差投资组合优化

Markowitz首先采用方差度量风险,并应用于投资组合优化中,大多数的均值方差模型仅对随机投资组合优化或模糊投资组合优化进行研究,然而,实际投资组合优化问题既包含随机信息也包含模糊信息。本文首先定义随机模糊变量的方差,并用其度量风险,提出了具有交易成本、借贷约束和阀值约束的均值-方差随机模糊投资组合优化模型。基于随机模糊理论,将上述模型转化为具有线性等式和线性不等式约束的凸二次规划问题,并得到其KKT条件。本文还提出改进的旋转算法求解上述模型,该算法消掉KKT条件中部分变量,减少计算量。最后,采用中国证券市场的实际数据进行样本内分析和样本外分析,验证了上述模型和算法的有效性。     

动态高阶矩风险稳健性测度与参数化组合投资决策研究

针对已有高阶矩组合投资模型中风险测度与模型求解的不足,本文构建动态高阶矩参数化组合投资决策模型(B-S-K)并给出其求解方案。首先,运用混频数据抽样分位数回归(MIDAS-QR)模型,充分挖掘高频数据信息,提高动态高阶矩风险测度的及时性、准确性和稳健性;其次,采用参数化组合投资策略,将资产特征变量、动态偏度风险和动态峰度风险纳入组合投资权重函数,大幅缩减待估计参数数目,提高模型求解效率。分别对中国股票市场的个股和行业板块指数进行实证,研究结果一致表明：第一,基于MIDAS-QR模型的动态高阶矩风险稳健性测度,不仅充分考虑了金融风险的时变特征,而且测度结果受异常值影响较小,是一个稳健且有效的测度方法;第二,市盈率、账面价值比、动态偏度风险与组合投资权重显著正相关,条件波动率、动态峰度风险与组合投资权重显著负相关,这些为组合投资决策提供了较好的机理性解释;第三,与等权方案、M-V模型、基准(B)模型和B-S模型等相比,本文构建的B-S-K模型,在收益、风险和风险调整收益等三个方面均表现出显著且稳定的优势。     

基于损失相依保费原则下的最优再保险-投资策略

本文研究了基于损失相依保费原则下的最优再保险投资问题。该保费原则是基于过去的损失和对未来损失的估计来动态地更新保费,是传统的期望值保费原则的一个拓展。我们假设保险公司的盈余过程遵循C-L(Cramér-Lundberg)模型的扩散近似,保险公司通过购买比例再保险或获得新业务来分散风险或增加收益。假设金融市场由一个无风险资产和一个风险资产组成,其中风险资产的价格过程由仿射平方根随机模型描述。我们以最大化保险公司的终端时刻财富的期望效用为目标,利用动态规划,随机控制等方法得到CARA效用函数下的值函数的解析解,并得到最优再保险和投资策略的显性表达式。最后通过数值算例,分析了部分模型参数对最优再保险投资策略的影响。     

水平圆管中受压扭作用管桩屈曲后的解析解

首先建立了考虑自重、受水平圆管约束的管柱在压担组合作用下的屈曲方程：此方程为四阶强非线性常微分方程，难以直接精确求解；通过管柱的正弦屈由分析，找到了方程中的小参数；利用小参数摄动法求解了强非线性屈曲方程，得到了管柱螺旋屈曲后的实际屈曲构形解析解，由此可进一步得到管柱发生螺旋屈曲的临界载荷；所得解析结果与数值计算结果及本文结果退化后与文献中的相关结果比较都有良好的一致性．     

高精度惯性平台十六位置自标定方案

针对惯性平台系统多位置自标定的误差系数个数还较少的现状,提出了一种平台十六位置自标定方案。通过对惯性平台系统惯性器件输出误差模型和惯性器件安装误差的详细分析,推导出了包含51项误差参数的平台系统误差模型。结合方程组有最小二乘解的理论,提出了适合平台多位置自标定系统的可观测性分析方法,并以此为指导,提出了平台多位置自标定系统的优化指标。根据此指标,结合平台信息矩阵的特点,得到了一种最优位置组合的数值搜索算法,并得到十六位置自标定方案。仿真结果显示,此十六位置自标定方案可以较高精度的估计出平台系统的全部51项误差参数。研究结果表明,用尽可能少的位置来高精度的辨识出尽可能多的平台误差参数是可实现的。     

投资组合保险CPPI策略研究

随着期权理论应用的发展,投资组合保险在国外已成为一种盛行的资产配置策略, 常数比例投资组合保险策略(CPPI)以其模型简单、参数的设置又能充分反映投资人不同的风险偏好、而且易于实施,成为大型安全型基金的基金经理首选的投资策略.本文研究并推广了CPPI策略,找出CPPI与期权的关系,讨论了借贷限制对(CPPI策略的影响,最后对CPPI策略在中国市场的可投资性进行了评测.     

具有Pareto最优性的风险投资项目组合选择方法

为解决现有风险投资项目组合选择方法未考虑资本不可细分和投资收益率难以预测的问题,首先在借鉴MV模型思想的基础上结合风险投资项目评价指标体系定义了项目组合偏好率及其方差,并将二者分别视为项目组合的产出与投入,然后基于DEA相对效率评价原理构建了能够评价出具有Pareto最优性的项目组合优选模型即VCP-DEA/AR模型,最后通过一个数值验证案例证明了该模型的科学有效性和应用可行性。     

混合效应模型中的D-最优设计

本研究的是混合效应-Ⅱ模型，首先，给出二阶模型存在D-最优回归设计点的必要条件。其次，组合D-最优回归设计和D-最优区组设计BIBD构造D-最优设计并给出寻找新的D-最优设计点的方法。以两种有代表性的组合误差分布为例，阐明新的D-最优设计点的获得过程，并给出了数值结果。     

基于免疫算法的组合预测方法

利用免疫算法搜索全局最优解能力,提出了一种其于免疫算法的组合预测权系数确定的新方法,并给出了具体算法.仿真实验结果表明了免疫算法在组合预测方面具有很好的可行性和有效性.     

基于Pareto最优风险转换的联合共保模型及其破产概率

本文从联合保险市场Pareto最优风险转换出发,考虑保险公司不仅是分出再保险自己公司承保的风险,也可以分入再保险以分保其他公司的风险,整个保险市场的各公司之间是相互承保的,形成一个联合共保的市场整体,依据Borch的市场均衡理论,建立了保险公司之间联合比例分保模型,同时给出了风险转移矩阵的基本性质、各保险公司的安全荷载系数、各公司之间相关度以及各保险公司的破产概率,最后给出了有关联合共保及Pareto最优风险转换的实例分析.