导读:本文包含了均值方差熵模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:资产配置,条件协方差矩阵,均值方差,风险平价
均值方差熵模型论文文献综述
周仕盈,杨朝军,丁专鑫,马征程[1]（2019）在《资产配置中条件/非条件协方差矩阵的选择——兼论均值方差和风险平价模型的异同》一文中研究指出资产配置决策和股票内投资组合在风险估计上有所不同。研究表明,个股收益的自相关性通常弱于股指的自相关性,而自相关性一定程度上反映了其可预测性,此时个股的条件/非条件协方差矩阵的差异较小,而大类资产的条件/非条件协方差矩阵的差异相对较大。在经济学含义上,条件方差衡量预测出现误差的风险,非条件方差衡量资产自身的波动。本文因此对二者在资产配置中的区别进行分析。资产配置最常见的模型有二:均值方差模型及其衍生模型,以及风险平价模型。本文的研究表明,对于不同的资产配置模型,二者的最优选择不尽相同。(本文来源于《上海金融》期刊2019年11期）
赵远英,唐安民,段星德,庞一成[2]（2019）在《NMAR机制下非线性均值方差模型的Bayes估计》一文中研究指出讨论响应变量带有不可忽略缺失数据的非线性均值方差模型的Bayes估计问题.缺失数据机制由logistic回归模型来指定,运用Gibbs抽样及MH算法得到模型参数和缺失数据机制参数的联合Bayes估计,模拟研究和实例分析展示上述模型和方法的可行性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年21期）
郭晓林,李星宇,王友秀[3]（2019）在《基于均值-方差模型的爆炸品运输策略选择研究》一文中研究指出对于有害物品运输问题,已有的研究集中在考虑路径风险情形下的路径选择问题,对路径既定时运输策略的选择问题涉及较少.针对一定量爆炸品应分成多少次运输的问题,分析了路径既定情形下采用均值-方差模型度量运输风险时,决策者的最优选择行为.结果表明,决策者越厌恶大事故,其越倾向于选择小载重量多次数的运输策略.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年21期）
杨斌,沈宏伟,张昊纬,杨永标,陈楚[4]（2019）在《基于均值方差模型的柔性资源投资组合策略》一文中研究指出随着需求响应在电力市场中深度应用,负荷聚合商作为新的参与主体在市场平衡中发挥着调峰避峰、提供需求侧备用的重要作用。然而,针对负荷聚合商柔性资源风险管理方法方面的研究尚有不足。因此,提出一种基于均值方差风险模型的柔性资源投资组合策略。该方法能够基于一定的预期收益,优化得到最小化风险的柔性资源投资组合方法。通过分析算例,证实了该方法与基线方法相比能够有效降低投资风险,提高负荷聚合商的经济效益。(本文来源于《现代电力》期刊2019年05期）
周茂袁,刘志敏,罗晓[5]（2019）在《用于监控均值和方差的非参数变点模型》一文中研究指出统计过程控制被广泛应用于工业过程,服务领域和其他行业.尽管在特定过程的情况下参数控制图是有效的,但通常情况下都没有足够的信息确定过程分布,所以在此情况下非参数控制图是必要的.但大多非参数控制图要么是监控位置参数的,要么是监控尺度参数的,而不是既可以监控位置参数又可以监控尺度参数的.通过整合Wilcoxon秩和检验和Ansari-Bradley检验到变点模型,提出了一个新的非参数控制图,并且模拟结果也展现了该控制图在探测位置和尺度漂移时,是优于其他的非参数控制图的.(本文来源于《南开大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
赵远英,侯颖,顾大刚,徐登可[6]（2019）在《联合均值与方差模型的贝叶斯变量选择》一文中研究指出受Kuo和Mallick思想的启发,文章应用Gibbs抽样和MH算法对联合均值与方差模型的贝叶斯变量选择问题进行研究。数值例子说明了该变量选择方法的可行性和有效性。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年15期）
江志杰[7]（2019）在《提炼数学模型 激活运算素能——由“离散型随机变量的均值和方差”探究组合数列求和》一文中研究指出通俗来说,提炼数学模型就是运用科学抽象将复杂的研究对象转化为数学问题,经合理简化后,建立起揭示研究对象固有特征或内在规律的数学结构表达式.我们常说的数学建模就是构建数学模型来解决问题,其将各种数学知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题能力的必备手段之一.而数学运算是数学探究活动的基本形式,也是演绎推理的一种形式,是得到数学结果的重要手段.但目前在贯彻六大核心素养中,数学运算和数学建模仍然是数学学习中的普遍短板,(本文来源于《中小学数学(高中版)》期刊2019年05期）
张彩斌[8]（2019）在《复杂跳扩散风险模型中均值方差准则下的最优投资与最优再保险问题的研究》一文中研究指出长期以来,风险控制与风险管理一直是保险公司和金融机构的一个重要课题.一方面,由于允许保险公司和金融机构在金融市场中进行投资,最优投资问题受到保险公司和金融机构的极大关注.另一方面,保险公司在开展再保险业务时,以减少潜在的利润为代价,将它的部分风险转移给另一方.再保业务过多会显着地降低利润,而再保业务过少即承担的风险过高则会导致偿付不足甚至引发破产.因此,如何选择合理的最优投资和再保险策略,在最大限度地提高收益的同时尽可能地降低风险,在金融和精算界得到了广泛的关注.相比于期望效用最大化准则,均值-方差准则能够使保险人或投资者在其可接受的收益下尽可能地降低风险(由收益的方差量化).注意到,均值-方差准则不仅考虑了收益,同时还考虑了风险.由于其合理性以及实用性,均值-方差准则已成为金融理论中一种比较流行的风险度量工具,并得到了广泛的推广和应用.值得注意的是,由于缺乏期望迭代性(方差不满足可分性),均值-方差准则不再满足Bellman最优性原理,这导致了动态不一致性的问题.对于随机最优控制问题中的动态不一致性问题,目前有两种方法处理:一是寻找最优的“预先承诺策略”;另一种方法是利用博弈论的理论知识寻找动态一致性的策略.针对均值-方差准则,本文研究了若干个最优投资与最优再保险问题.通过运用鞅方法,动态规划原理,HJB方程以及博弈论等理论知识,得到了最优策略和值函数.另外,为了使结果更加直观,本文还给出了一些数值例子加以说明.本文的主要工作包括以下几个部分:1.在跳扩散风险模型及不完全信息下,第叁章研究了一个对财富过程有限制的最优投资组合问题.由于财富过程含有约束,本文采用鞅方法来求解此最优化问题,主要分为两个步骤:第一步求解最优的辅助终端财富值;第二步找出在什么条件下此最优的辅助终端财富值为所求的最优财富值,进而求出最优的投资组合策略.利用滤波理论,本文将最初的不完全信息最优化问题转化为完全信息下的最优化问题,进而求得了该问题的最优策略和有效前沿的形式解.另外,在此基础上,文中还探讨了市场不允许卖空的情形,发现:在完全信息下,通过将原问题转化为仅对财富过程有约束的等价问题,可以得到相应的最优结果;然而在不完全信息下,此转换技术不再适用,无法得到相应的最优结果.据我们所知,这是第一个在隐马尔可夫链以及跳扩散模型下考虑财富过程带约束的投资组合工作.2.在跳扩散风险模型以及均值-方差准则下,第四章研究了一个最优投资问题.假设金融市场是由一个无风险资产和两个风险资产构成,其中这两个风险资产的价格过程由跳扩散过程刻画,并且这两个跳过程是相依的.文中还假设风险资产价格过程中的布朗运动之间也是相关的,风险厌恶系数以及一些重要的市场参数例如漂移率波动率以及跳幅度等依赖于一个取值于有限状态的马尔可夫链.进一步,假设卖空是不允许的.由于均值-方差准则不满足期望迭代性,文中利用博弈论知识来求解扩展的HJB方程,不仅证明了微分方程组解的存在唯一性,而且还推导出最优解的显式表达式.文中还通过一些数值分析说明了参数对最优策略的影响以及其背后的经济意义.最后,论文讨论了n(≥3)个风险资产的情形,发现,当Hessian矩阵为正定矩阵时,可以得到类似的结论.3.第五章探讨了相依风险模型(thinning-dependence structure)下的最优再保险策略.即假设与索赔有关的随机源被分为不同的组,每个组导致每个保险类别以一定的概率发生索赔.这种相依风险模型在现实中是普遍存在的.一个典型的例子是,一场严重的车祸不仅会使车辆受损,同时还会导致驾驶员和乘客的受伤.在均值-方差效用准则下,不同于已有的文献,我们要求比例再保险策略限制在[0,1]之间,这使得这个问题更加的复杂和更具有挑战性.基于随机控制理论和相应的扩展HJB方程,当n=2时,文中得到了最优再保险策略和值函数的清晰解,并给出数值分析说明一些重要参数对最优策略的影响.对于n ≥ 3情形,文中给出了求解的方法,即采用截断和降维的方法来求解相应的最优再保险策略和值函数,并以n=3为例,给出了具体的求解过程.据我们所知,这是首个运用博弈论的方法来研究thinning-dependence模型下的最优再保险问题的工作.4.不仅仅专注于金融市场或保险市场,第六章站在保险市场和金融市场的角度探讨了一个最优再保险与最优投资问题.其中,保险风险模型由复合泊松过程刻画,而股票价格过程采用跳扩散模型进行描述.假设总索赔过程和股票价格过程是有关联的,风险厌恶系数以及风险资产的一些参数由马尔可夫链驱动,并且要求市场不允许卖空.本章的一个主要创新在于文中考虑了time-delay的影响,即假设决策者所做的决策不仅取决于当前市场状况,还依赖于过去一些信息,这导致问题的求解更加的困难.在均值-方差效用准则下,利用博弈论等方法,文中推导出最优策略和值函数的清晰解.5.第七章研究了动态一致性下的最优再保险与投资问题.不同于之前章节的风险模型,这一章站在一个只含有风险资产的金融市场里.由于金融市场里不含证券等无风险资产,常用的变量分离方法下得到的微分方程组是高度非线性的使得难以保证其解的存在性和唯一性,从而变量分离的方法在本章不再适用.为此,本文采用另一种方法来求解扩展的HJB方程,不仅给出了最优策略和值函数的形式解,而且证明了解的存在唯一性.同时,对于该风险模型的一些特殊情形,文中也给出了相应的最优结果,并通过数值例子说明了参数对最优策略的影响.与现有的文献相比,本文得到了一些完全不同且有意义的结论.(本文来源于《南京师范大学》期刊2019-03-06）
邹世杰[9]（2019）在《马科维兹的均值——方差数学模型》一文中研究指出金融数学是一门应用性非常强的数学学科,有其独有的方法与理论基础。另一方面,这门学科的发展常常得益于从其它的数学分支中吸取有启发性的方法与概念。证券理论是金融数学研究中的一个重要的课题。证券理论的研究方法主要来自于统计学,而统计学的基础是概率论。我们这篇论文通过引入概率论中的一些最基础的概念,详细地描述着名的经济学家马科维兹提出的均值—方差数学模型。(本文来源于《数码世界》期刊2019年01期）
杨天山[10]（2019）在《基于不确定性变量的均值—方差—熵投资组合模型》一文中研究指出在金融大数据时代,文章在不确定性变量的均值—方差模型中将风险厌恶因子、单个资产投资比例控制引入模型中,构建新的投资组合模型,并给出收益为叁角模糊时的具体投资组合模型。利用上海证券交易所的实际交易数据进行模型数值检验,计算证明模型策略有效且可行。(本文来源于《中国管理信息化》期刊2019年01期）
均值方差熵模型论文开题报告
（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：
讨论响应变量带有不可忽略缺失数据的非线性均值方差模型的Bayes估计问题.缺失数据机制由logistic回归模型来指定,运用Gibbs抽样及MH算法得到模型参数和缺失数据机制参数的联合Bayes估计,模拟研究和实例分析展示上述模型和方法的可行性.
（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。
均值方差熵模型论文参考文献
[1].周仕盈,杨朝军,丁专鑫,马征程.资产配置中条件/非条件协方差矩阵的选择——兼论均值方差和风险平价模型的异同[J].上海金融.2019
[2].赵远英,唐安民,段星德,庞一成.NMAR机制下非线性均值方差模型的Bayes估计[J].数学的实践与认识.2019
[3].郭晓林,李星宇,王友秀.基于均值-方差模型的爆炸品运输策略选择研究[J].数学的实践与认识.2019
[4].杨斌,沈宏伟,张昊纬,杨永标,陈楚.基于均值方差模型的柔性资源投资组合策略[J].现代电力.2019
[5].周茂袁,刘志敏,罗晓.用于监控均值和方差的非参数变点模型[J].南开大学学报(自然科学版).2019
[6].赵远英,侯颖,顾大刚,徐登可.联合均值与方差模型的贝叶斯变量选择[J].统计与决策.2019
[7].江志杰.提炼数学模型激活运算素能——由“离散型随机变量的均值和方差”探究组合数列求和[J].中小学数学(高中版).2019
[8].张彩斌.复杂跳扩散风险模型中均值方差准则下的最优投资与最优再保险问题的研究[D].南京师范大学.2019
[9].邹世杰.马科维兹的均值——方差数学模型[J].数码世界.2019
[10].杨天山.基于不确定性变量的均值—方差—熵投资组合模型[J].中国管理信息化.2019