导读:本文包含了风险谱论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:幂风险谱,蒙特卡洛模拟,信用等级迁移,贷款组合
风险谱论文文献综述
迟国泰,张亚京,丁士杰[1]（2019）在《基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟的贷款优化配置模型》一文中研究指出极端风险对于银行资产配置至关重要,尤其是次贷危机之后尾部风险以惨重的代价引起了金融机构的重视,传统条件风险价值CVaR、风险价值VaR不能有效度量尾部极端风险,因此本文基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟构建了贷款组合优化配置模型,同时控制尾部极端风险和信用风险。本文一是通过损失-X_i越大、其风险权重φ_i也就越大的思路,构建幂风险谱PSR(Power Spectral Risk)最小的目标函数对极端风险进行控制,即弥补了CVaR同等看待尾部风险、忽略风险较大的损失应予以更大权重的不足,也同时弥补了VaR仅提供某一置信水平下资产损失的最大值、无法反映一旦超过这一数值的可能损失的弊端。二是通过蒙特卡洛模拟信用等级迁移引起贷款收益的变化情景,并以信用等级迁移后贷款组合损失越大、则风险厌恶权重越大的思路构建幂风险谱PSR最小为目标函数,以贷款组合的收益大于目标收益为约束,构建贷款优化配置模型,改变了现有研究贷款配置时没有同时控制信用风险和尾部风险的不足。对比分析结果表明:本文模型能够实现更高的收益风险比,即在单位幂风险谱PSR下能够实现较高的收益。(本文来源于《中国管理科学》期刊2019年09期）
韩萱[2]（2014）在《风险谱函数在金融风险度量中的应用》一文中研究指出由于亚洲金融危机的爆发,自上个世纪,如何防范金融风险问题已成为全社会关注的焦点。风险谱函数的出现为金融风险的防范和度量提供了一种新的、很有发展潜力的思路。由于参与金融市场中的投资者都有个各自不同的对风险的偏好态度,而风险谱函数构造出的新的金融风险度量模型能够引入这些对风险的偏好态度。通过风险谱函数得出的谱风险度量能够改进传统金融风险度量方法的不足之处,更合理的反映出投资者对风险的真实态度,得出的风险度量结果更满足当前金融机构和投资人的需要。于是乎,在金融风险度量的大框架下,风险谱函数有杰出的发展前景。本文创新的建立了具有差别的几种风险谱函数,这几种性质不同的风险谱函数是结合投资者不同的偏好、效用函数和风险避归手段构造出来的；针对不同的风险谱函数研究其函数性质,最后运用实证研究,将推出的新的风险谱函数运用在股票市场的投资组合优化中,分析在真实的金融环境下风险谱函数是否能成为一个良好的金融风险度量工具。主要工作如下：1、介绍谱风险度量的基本概念和计算方法,以及在金融风险度量中几种常用的风险度量指标；2、详细说明效用函数和风险厌恶系数的概念,给出一些常用效用函数的表达形式并分析它们各自的性质。构造出一种混合的效用函数,它能够反映出一种特殊投资者的偏好态度；3、基于风险厌恶系数和效用函数建立五种类型的风险谱函数,这五种风险谱函数分别为指数风险谱函数、幂风险谱函数、对数风险谱函数,双曲风险谱函数和混合风险谱函数,并分别对建立的风险谱函数分析其函数性质；4、将股票数据代入风险谱函数中,这些数据都来源于真实的金融市场,并构建出风险谱函数的投资组合优化模型,得出在单一的资产和多个资产的谱风险度量下的计算结果。分析引入风险谱函数之后得到的谱风险度量的优化结果的影响,并与其他风险度量指标做比较。最后分析不同金融风险度量指标之间的绩效度量评价结果,结果表明混合型的风险谱函数得出的结果最为理想。(本文来源于《北京化工大学》期刊2014-05-29）
韩萱,杨永愉,王天宇[3]（2013）在《混合型风险谱函数的谱风险度量》一文中研究指出构造出一类符合特殊投资者投资心理的混合型效用函数,并将此类效用函数和风险厌恶系数相结合构造出混合型的风险谱函数。实证分析结果表明,收益率参照点设置较低时,谱风险度量的值随着风险厌恶系数的增大而增大;固定风险厌恶系数时,谱风险度量的值会随着收益率参照点的增大而降低。最后将基于混合型风险谱函数的谱风险度量与金融市场中的股票数据结合做出资产组合的优化配置。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2013年05期）
吕世超,田凯,杨永愉[4]（2011）在《基于谱风险度量的风险谱函数的研究》一文中研究指出提出双曲型风险谱函数并得到了双曲型谱风险度量的估计量、后验检验和投资组合优化模型。实证分析表明,单个资产的双曲型谱风险度量值受置信水平和风险厌恶因子的影响,以双曲型谱风险度量为目标函数的投资组合的优化配置受风险厌恶因子和期望收益率的影响。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2011年06期）
陶敏静,任小磊,杨永愉[5]（2009）在《风险谱函数的设计与选择》一文中研究指出研究了风险谱函数的构造及谱风险度量在金融市场中的应用。根据风险厌恶系数和效用函数理论,提出了一种风险谱函数的设计构造方法,得到了指数风险谱函数和幂风险谱函数。实证分析表明,运用这两种谱函数所得到的谱风险度量的结果,差别并不大。最后,提出了以谱风险度量为目标函数的投资组合优化配置模型,并讨论了模型的求解结果。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2009年02期）
张凌梅[6]（2006）在《双曲类风险谱度量及在资产组合优化模型中的研究》一文中研究指出近十年来,风险测量技术已成为金融界和学术界备受关注的问题。风险的谱度量是近年来提出的新的风险度量方法,它具有许多优良性质,引起了众多研究者的注意,成为金融风险管理中研究的前沿课题。 本文在介绍风险度量ES和风险谱度量的基础上,将投资者的主观风险厌恶函数与风险的谱度量有机的结合起来,将一组具体的风险厌恶函数,即双曲类风险厌恶函数φ引入到风险度量中,讨论了在不同的风险厌恶因子作用下风险度量值的变化。介绍了最小方差外推法的概念,提出了基于最小方差外推法计算双曲类风险厌恶谱度量的算法,并进行数值模拟,讨论了此方法的优越性。介绍了α-ES最小化的Pflug-Rockafellar-Uryasev方法将其推广至双曲类风险厌恶函数谱测度M_φ约束下的优化问题,证明了经典的马科维茨风险收益问题与对应的无条件限制的谱度量最小化是一致的。最后总结了本文的研究工作,并对进一步的研究方向进行了展望。(本文来源于《西北工业大学》期刊2006-03-01）
刘俊梅[7]（2005）在《信用风险谱风险量度的基础研究》一文中研究指出作为当前金融机构进行风险量度和管理的重要工具,受险价值VaR_α以一种最简洁的形式将已知资产组合潜在的损失和发生的概率结合成为一个单一的数值来描述资产组合的风险大小,在风险的管理与控制中体现出了其特有的优越性,从而得到了广泛地应用。但作为一般金融风险的单一的概括性的统计量度,受险价值在实际操作中仍存在有一定的理论局限性——不具有普遍的次可加性和缺乏对尾部信息的描述。针对这种理论局限性,近几年来,学术界提出了新的风险量度框架——一致性风险量度,并在这种框架下,发展了多种风险量度技术,谱风险量度便是其中之一。谱风险量度将资产组合损益分布的具体形状和投资者的主观风险厌恶相结合,为合理有效地度量金融风险提供了一种可能的选择。本文在介绍受险价值的定义、优越性及理论局限性的基础上,通过介绍一致性风险量度框架和谱风险量度的形成,将谱风险量度技术引入到信用风险的量度中,并利用一些基本的数学方法,分析和推导了在信用风险条件下,信用风险谱的一些基本特征及其谱风险量度的离散化形式的近似性,从而获得了进行谱风险量度的分析和计算的实用方法。最后运用此方法,通过一个实例分析了谱风险量度的运用效果。分析结果表明,如果应用谱风险量度来度量信用风险的大小,对于同一资产组合,由于每个投资者对待风险的主观态度不同,因此不同的投资者就会形成不同的谱风险量度,从而会作出不同的投资决策,这为实际操作中投资行为的多样化提供了一种解释的途径。同时,通过对谱风险量度与受险价值及预期短缺的比较分析,可以发现谱风险量度可以直接利用一组模拟产生的数据得到一个相当于较高置信水平的受险价值或预期短缺的量度值。因此,用谱风险量度度量信用风险既有实际意义,又有理论价值。(本文来源于《天津大学》期刊2005-01-01）
风险谱论文开题报告
（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：
由于亚洲金融危机的爆发,自上个世纪,如何防范金融风险问题已成为全社会关注的焦点。风险谱函数的出现为金融风险的防范和度量提供了一种新的、很有发展潜力的思路。由于参与金融市场中的投资者都有个各自不同的对风险的偏好态度,而风险谱函数构造出的新的金融风险度量模型能够引入这些对风险的偏好态度。通过风险谱函数得出的谱风险度量能够改进传统金融风险度量方法的不足之处,更合理的反映出投资者对风险的真实态度,得出的风险度量结果更满足当前金融机构和投资人的需要。于是乎,在金融风险度量的大框架下,风险谱函数有杰出的发展前景。本文创新的建立了具有差别的几种风险谱函数,这几种性质不同的风险谱函数是结合投资者不同的偏好、效用函数和风险避归手段构造出来的；针对不同的风险谱函数研究其函数性质,最后运用实证研究,将推出的新的风险谱函数运用在股票市场的投资组合优化中,分析在真实的金融环境下风险谱函数是否能成为一个良好的金融风险度量工具。主要工作如下：1、介绍谱风险度量的基本概念和计算方法,以及在金融风险度量中几种常用的风险度量指标；2、详细说明效用函数和风险厌恶系数的概念,给出一些常用效用函数的表达形式并分析它们各自的性质。构造出一种混合的效用函数,它能够反映出一种特殊投资者的偏好态度；3、基于风险厌恶系数和效用函数建立五种类型的风险谱函数,这五种风险谱函数分别为指数风险谱函数、幂风险谱函数、对数风险谱函数,双曲风险谱函数和混合风险谱函数,并分别对建立的风险谱函数分析其函数性质；4、将股票数据代入风险谱函数中,这些数据都来源于真实的金融市场,并构建出风险谱函数的投资组合优化模型,得出在单一的资产和多个资产的谱风险度量下的计算结果。分析引入风险谱函数之后得到的谱风险度量的优化结果的影响,并与其他风险度量指标做比较。最后分析不同金融风险度量指标之间的绩效度量评价结果,结果表明混合型的风险谱函数得出的结果最为理想。
（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。
风险谱论文参考文献
[1].迟国泰,张亚京,丁士杰.基于幂风险谱和蒙特卡洛模拟的贷款优化配置模型[J].中国管理科学.2019
[2].韩萱.风险谱函数在金融风险度量中的应用[D].北京化工大学.2014
[3].韩萱,杨永愉,王天宇.混合型风险谱函数的谱风险度量[J].北京化工大学学报(自然科学版).2013
[4].吕世超,田凯,杨永愉.基于谱风险度量的风险谱函数的研究[J].北京化工大学学报(自然科学版).2011
[5].陶敏静,任小磊,杨永愉.风险谱函数的设计与选择[J].北京化工大学学报(自然科学版).2009
[6].张凌梅.双曲类风险谱度量及在资产组合优化模型中的研究[D].西北工业大学.2006
[7].刘俊梅.信用风险谱风险量度的基础研究[D].天津大学.2005