导读:本文包含了组合损失分布论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:投资组合,风险因子分布,VaR和ES,随机性
组合损失分布论文文献综述
林杨珺[1]（2017）在《风险损失分布为高峰厚尾的模糊投资组合研究》一文中研究指出针对风险因子分布是高峰厚尾且不精确情况,研究了线性投资组合的Va R和ES的计算问题.根据Yosida观点,将风险因子作为模糊随机变量,同时处理变量的随机性和模糊性.将Yosida模型扩展到一般化的梯形模糊随机变量,给出了不精确情形下的Va R估计表达式.在数值计算中给出了中国股票市场中3个投资组合计算的实例,证明了模型的有效性.(本文来源于《高师理科学刊》期刊2017年12期）
王明高,孟生旺[2]（2017）在《尖峰厚尾巨灾损失数据的组合分布模型》一文中研究指出具有尖峰厚尾特征的巨灾损失数据,通常的损失分布模型很难对其进行拟合,这给巨灾风险管理带来了极大挑战。近几年,关于组合分布模型的研究为巨灾损失数据的拟合提供了一种新的建模思路。组合分布模型是两个普通损失分布的平滑组合。本文将逆威布尔分布分别与帕累托分布和广义帕累托分布进行组合,构建了叁个新的组合分布模型,即固定权重的逆威布尔-帕累托组合分布模型、可变权重的逆威布尔-帕累托组合分布模型以及可变权重的逆威布尔-广义帕累托组合分布模型。与现有的组合分布模型相比,这叁个组合分布模型结构更加简洁,为拟合尖峰厚尾的巨灾损失数据提供了新的备选模型。(本文来源于《保险研究》期刊2017年12期）
王佳,金秀,苑莹,王旭[3]（2016）在《基于损失厌恶和模糊厌恶的分布鲁棒投资组合模型》一文中研究指出从行为金融学的角度,考虑投资者的损失厌恶和对资产收益均值的模糊不确定特征,研究风险资产收益分布未知条件下的分布鲁棒投资组合问题.假设收益率均值属于椭球不确定集,构建基于损失厌恶和模糊厌恶的鲁棒投资组合模型,并得到满足最坏可能分布的最优解.进一步应用数值算例分析投资者的动态损失厌恶特征及不同的初始损失厌恶和模糊厌恶程度对模型的影响.结果表明:在模糊中性和模糊厌恶条件下,积极投资者在最优期末财富方面的投资绩效优于保守投资者;损失厌恶和模糊厌恶系数越大,投资者的最优期末财富越低.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2016年02期）
周运金[4]（2014）在《多元Laplace分布情形下非线性组合的期望损失模型研究》一文中研究指出近年来，随着中国人民银行不断推进利率市场化进程，金融机构面对的市场风险变得更复杂，风险管理也越来越得到金融机构的重视。而随着国内金融市场的成熟，各种金融产品不断涌现，如国家外汇管理局推出的人民币外汇期权等。这些新的金融产品的出现对于金融机构而言是一把双刃剑，一方面，这些金融产品能够实现套期保值、价值定位、风险管理等一系列功能；另一方面，由于人民币外汇期权等产品自身交易杠杆高、交易成本相对低廉的特性，因而很大程度上会带来新的金融风险。所以，对这类非线性投资组合进行有效合理的风险测度是一个需要面对的现实问题。在险价值（VaR）是一种最为常用的风险管理办法，但VaR不满足次可加性这个缺点，使之不能反映出分散投资减小风险这一结论。因而在投资组合的风险测度中，缺陷是明显的。期望损失ES弥补了在险价值VaR不满足次可加性的缺陷，尽管目前应用并不广泛，但它具备的完好特性，符合金融机构对风险进行集中化、数量化管理的要求。此外，在以往的模型中往往假设金融市场中的市场变量收益率分布呈正态分布，其厚尾性体现不足。再者，在求解VaR或期望损失ES中，往往只采用历史模拟法或蒙特卡洛模拟法，无法得到解析解。针对上述的问题，本学位论文从提高准确性的角度，提出了一种求解期望损失的解析法，主要探讨的内容如下：一、先从Laplace的理论研究开始，根据Laplace分布的概率密度函数以及分布函数，作出了不同参数下的Laplace分布的图形并与正态分布对比，得知Laplace分布确实具有尖峰厚尾偏态的特征。再通过极大似然估计得到了参数的一致渐近正态有效估计。并且做了K-S拟合优度检验，结果表明：叁种主要的外汇汇率收益率序列都服从Laplace分布。二、解释为何选用期望损失ES作为本文的风险度量指标。首先从风险管理理论界的开创性论文的说起，引出来了一致性风险度量的四大公理并作出了经济学含义。接着分析和研究了风险管理中常用的两大风险度量指标在险价值VaR和期望损失ES，通过对比它们之间的联系区别以及相应的优缺点，结合本文研究主体的特性，最终选择了期望损失ES作为本文的风险度量损失。叁、根据Delta-Gamma-Theta模型将投资组合的风险敞口分解为一些基本的风险因子，进而得到期望损失的数学表达式。再经过Delta-Gamma-Theta模型变换分析，将求解期望损失转化为先求Q的矩母函数和特征函数。为了得到Q的矩母函数和特征函数，首先分析了多元Laplace分布的矩母函数，再通过借助辅助函数，将求解Q的矩母函数转化为求Q x的矩母函数。根据得到的Q x的矩母函数，并结合Geary（1944）的研究结论， Q的概率密度函数可由Q0与V的联合矩母函数求得。最终得到了期望损失的表达式。四、对基于美元的叁种主要货币英镑、欧元、日元叁个欧式外汇期权建立投资组合，以对数收益率的时间序列得到叁种货币的协方差矩阵，算出各货币期权的希腊字母值，利用Laplace分布下的期望损失模型最终得到投资组合下一日的期望损失值。为了对比分析，采用了蒙特卡洛模拟方法也得到了期望损失值。通过对路径分割的段数的调试，得到了一个“稳定”的结果。为了检测模型的准确性，还做了期望损失的回测检验。计算出每日的外汇期权组合的实际损失值与模型得到的ES进行对比并计算出似然比率。结果说明多元Laplace分布下非线性组合的期望损失模型通过了检验，是一个有效的模型。(本文来源于《浙江财经大学》期刊2014-12-01）
孙云龙,陈伶俐[5]（2011）在《组合信用损失分布的蒙特卡洛模拟》一文中研究指出组合损失分布的确定是测量各种组合信用风险的一个先决条件.本文通过对信用风险损失理论进行分析的基础上,分析阐述了利用蒙特卡罗方法模拟组合信用损失的原理和方法,并基于Matlab语言结合实际问题进行仿真实验,实验结果表明该模拟方法能较好地反映组合信用损失的分布特征,具有有效性和实用性.(本文来源于《河南师范大学学报(自然科学版)》期刊2011年04期）
詹原瑞,刘俊梅[6]（2010）在《信用组合损失分布计算方法的比较分析》一文中研究指出信用风险管理中,组合损失分布尾部的估计精度对确定组合风险量度有着重要的影响。文章对现有的两种可以提高组合损失分布尾部估计精度的方法——鞍点近似和重要性抽样进行了数值比较。结果表明:在相同的计算时间内,鞍点近似计算的信用组合损失分布尾部概率偏低,波动性较小,而且这种低估会随着损失水平的增加而逐渐减弱;而重要性抽样计算的信用组合损失分布的尾部概率则比较准确,但波动性较大。(本文来源于《生产力研究》期刊2010年01期）
王国栋,詹原瑞[7]（2009）在《回收率随机的信用组合损失的极限分布》一文中研究指出估计组合损失常用且有效的方法是蒙特卡洛模拟,但是这种方法需要耗费大量时间。文章假设回收率是随机变量,且与违约率是相关的,得到了组合损失的极限分布函数,拓展了V asicek关于组合损失极限分布的模型。根据模型还求得了组合损失的期望、方差、受险价值和预期短缺。对比发现将回收率看做常数而忽略其波动性会低估组合损失的V aR。另外还与用蒙特卡洛模拟具体组合的结果进行对比,发现得到的模型可以很好地近似包含资产个数较多组合的损失分布,可方便地用来估计大型信用组合的损失。(本文来源于《系统工程》期刊2009年07期）
俞晓红,周爱平,周家海,肖霄[8]（2004）在《吸压组合型气力输送机压力损失分布的规律》一文中研究指出本文介绍了吸压组合型气力输送系统中的压力损失组成,通过试验研究压力损失分布的变化规律以及压力损失分布对气力输送性能的影响,在吸压组合型气力输送系统中寻找出参数匹配的新规律(本文来源于《水运科学研究所学报》期刊2004年04期）
组合损失分布论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
具有尖峰厚尾特征的巨灾损失数据,通常的损失分布模型很难对其进行拟合,这给巨灾风险管理带来了极大挑战。近几年,关于组合分布模型的研究为巨灾损失数据的拟合提供了一种新的建模思路。组合分布模型是两个普通损失分布的平滑组合。本文将逆威布尔分布分别与帕累托分布和广义帕累托分布进行组合,构建了叁个新的组合分布模型,即固定权重的逆威布尔-帕累托组合分布模型、可变权重的逆威布尔-帕累托组合分布模型以及可变权重的逆威布尔-广义帕累托组合分布模型。与现有的组合分布模型相比,这叁个组合分布模型结构更加简洁,为拟合尖峰厚尾的巨灾损失数据提供了新的备选模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
组合损失分布论文参考文献
[1].林杨珺.风险损失分布为高峰厚尾的模糊投资组合研究[J].高师理科学刊.2017
[2].王明高,孟生旺.尖峰厚尾巨灾损失数据的组合分布模型[J].保险研究.2017
[3].王佳,金秀,苑莹,王旭.基于损失厌恶和模糊厌恶的分布鲁棒投资组合模型[J].系统工程理论与实践.2016
[4].周运金.多元Laplace分布情形下非线性组合的期望损失模型研究[D].浙江财经大学.2014
[5].孙云龙,陈伶俐.组合信用损失分布的蒙特卡洛模拟[J].河南师范大学学报(自然科学版).2011
[6].詹原瑞,刘俊梅.信用组合损失分布计算方法的比较分析[J].生产力研究.2010
[7].王国栋,詹原瑞.回收率随机的信用组合损失的极限分布[J].系统工程.2009
[8].俞晓红,周爱平,周家海,肖霄.吸压组合型气力输送机压力损失分布的规律[J].水运科学研究所学报.2004