可转换债券风险测度的新方法——GAVaR模型

通过ARMAGARCH模型模拟出可转债收益率的分布,然后使用遗传算法的数据挖掘技术对此分布进行了有效的优化,结合Bootstrap算法将优化结果应用于VaR测度,得出了GAVaR模型下的风险值.对中国和台湾可转债市场进行实证研究,发现GAVaR模型压力测试和回顾测试的结果都优于历史模拟法等常用VaR模型,控制风险的能力适合可转债市场的需求.     

狄氏型关于狄氏型的扰动

本文在狄氏型扰动的经典意义基础上，首次提出了狄氏型关于狄氏型的扰动的概念，并得到了若干使得扰动后的狄氏型具有拟正则性的条件，最后给出了一些应用。