导读:本文包含了动态随机规划论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:国债投资,随机规划,情景生成,利率期限结构
动态随机规划论文文献综述
尹力博,韩立岩[1]（2015）在《基于多阶段随机规划模型的国债动态积极投资策略》一文中研究指出本文提出国债组合投资的多阶段随机规划模型,导出基于未来利率市场不确定信息的具备动态调整特点的国债组合主动投资策略。该模型采用基于利率水平、斜率和曲率"叁位一体"的离散情景树刻画未来利率期限结构动态演化过程,其中特别考虑了广义货币供给变动的影响;通过最小化国债组合收益的条件风险价值,对国债组合进行主动动态调整;同时兼顾国债投资安全性、流动性和收益性等要求,实现了国债组合投资管理中利率风险规避和收益能力的有效匹配。实证研究表明,与传统久期配比免疫模型相比,该模型确定的最优策略不仅能够为国债组合提供更强的抵御利率风险能力,而且能够稳步提升其收益空间,为金融机构实现国债投资的主动管理提供决策支持。(本文来源于《中国管理科学》期刊2015年06期）
林巾琳[2]（2014）在《基于二阶段随机规划的风—水—火动态经济调度策略》一文中研究指出风能作为可再生能源的后起之秀,蕴藏着巨大的经济效益,但其随机性与间歇性已然成为大规模风电并网的瓶颈,增加了电力系统动态经济调度的技术难度,也影响了发电公司的收益。本文遵循现代电力市场竞争调度原则,提出一种考虑利益重配机制的风水火二阶段随机动态经济调度策略,旨在实现能源互补、利益共赢。策略以发电公司总收益最优为导向,借水电、火电常规电源稳定可靠的发电能力辅助消除风电功率间歇变化对电力系统产生的冲击,利于处理风电随机扰动影响决策执行的问题。模型构建需要场景树理论作为支撑,将分类电价与风电功率的随机性问题转化成确定性问题。建模中,第一阶段寻求给定条件下日前市场最具经济效益的出力方式,称为计划出力；第二阶段引入不平衡电价评估风电实际调度不满足计划出力的惩罚,并借助水火电稳定调节能力对不平衡量进行补偿,完成实时市场细化时间区间内的反馈修正。统筹两阶段问题解算出最优收益,依据均衡解法利益重配与风险评估指标确定风水火各自最终收益。本策略能将系统重新分配的收益与风险维持在预期水平,增加发电公司在调度中的主动性,通过调用GAMS软件的DICOPT求解器解决了高维、非线性、多约束的混合整数规划问题,结合不同算例验证了所述方法与模型的可行性。负荷水平一致时,对比是否考虑随机场景下风水火系统收益的多个算例,表明引入随机场景后,所提策略可行且提高了发电公司的总收益。在均衡解法下优化了水火电源收益,验证了合理构建多源共济动态经济调度策略对创造共赢格局的重要性。不平衡电价取值较高时,总收益下降并趋于恒定值,此时发电公司可以通过实际收益期望选择是否接纳风电并网调度,提高发电主动性和预见性。(本文来源于《广西大学》期刊2014-06-01）
王洋[3]（2014）在《随机规划描述下的不确定离散型交通网络设计及动态离散型交通网络设计问题研究》一文中研究指出离散型交通网络设计问题,是从一些备选道路中选择某几条增加到现存网络中,其中交通需求及备建道路的成本均为给定的已知量,目标是做出最优的网络建设决策使得网络中的总出行成本最小。本文使用双层规划模型来对问题进行描述,上层模型是在建设成本的约束下使得网络中的总出行成本达到最小,下层模型采用用户均衡(UE)模型来描述交通流的平衡分配。在总结离散交通网络设计现有成果的基础上,本论文首先基于随机规划理论研究了建设成本不确定的离散交通网络设计问题,之后又基于动态规划理论研究了动态离散交通网络设计问题。最后设计了模型的求解算法,通过几个数值算例验证本研究提出的模型及算法的可行性及有效性。本研究的主要贡献：(1)建设成本不确定的离散交通网络设计问题。针对不确定成本之间的相互关系,将成本不确定的离散交通网络设计问题分为两类,分别建立随机规划模型,确定最优网络道路建设方案。基于遗传算法理论及分支定界算法,设计了模型的求解算法。通过数值算例验证本研究提出的不确定模型及其算法的可行性及有效性,并且证明了：不确定成本的交通网络设计比确定成本的交通网络设计得到的设计方案更加符合实际。(2)动态离散交通网络设计问题。本研究将网络建设时间分为几个阶段,每一个阶段的规划是在前一个阶段结束时的交通网络的基础上进行的。本研究建立了比静态模型更加符合实际状况的双层动态交通网络设计模型,利用分支定界法对模型求解,通过算例验证：与时间有关的动态交通网络设计比静态逐阶段交通网络设计得到的设计方案更优。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2014-05-01）
于佳[4]（2013）在《基于随机规划的风蓄联合智能动态经济调度》一文中研究指出作为可再生清洁能源，风能在缓解能源危机、减少环境污染方面做出了突出贡献。近年来，风力发电的规模不断扩大，在电力系统中所占的比重也日益增加，但是，由于风电具有不可控、间断、随机的特点，大规模风电并入到电网中，可能会对电力系统的安全稳定运行造成威胁。因此，如何在增大风电并网容量的同时合理安排风电与其他常规电源的协调调度是目前亟需解决的问题。为平滑风机出力，本文将抽水蓄能电站作为风电场的储能系统，围绕风蓄联合入网的调度策略展开研究工作，主要包括抽水蓄能系统容量优化研究以及风蓄联合动态经济调度研究。首先，本文提出一种基于智能能量管理系统的风蓄联合运行策略。在风电入网之前，计算出合理的入网功率上、下限，当实际风机出力大于上限时，多余部分用来抽水蓄能，当实际风机出力小于下限时，由抽水蓄能电站放水释能，弥补不足。在抽水蓄能系统的配合下，风电功率在时间上重新分布，基本满足入网要求，从而避免风电直接入网带来的负面影响。其次，本文建立了抽水蓄能系统容量优化模型。从经济方面考虑，抽水蓄能机组容量不宜过大，以免造成浪费，但从风、蓄容量配合方面考虑，抽水蓄能机组容量又不能太小，以免无法完成风蓄联合出力计划。本文以抽水蓄能机组安装维护、水库建设维护以及风电场运行总成本最低为目标函数，建立随机规划模型，从而计算出最合理的抽水蓄能电站装机容量。然后，基于本文提出的风蓄联合运行策略建立了风蓄联合动态经济调度模型。将风蓄联合输出功率与常规火电机组出力一同调度，为了尽量减小风蓄入网功率波动给常规机组带来的影响，同时考虑经济性，建立了以风蓄联合输出功率波动最小和火电运行成本最低为目标的随机规划模型，从而计算出各机组在各时段的出力，为调度部门制定发电计划提供可靠依据。以某地区风蓄联合系统为例，对本文提出的调度策略及模型分别进行了验证和分析。算例结果表明，两个模型均能够达到预期效果，采用本文调度策略，可以有效平抑风电波动，为风电与常规电源配合出力提供了有效的研究思路，对大规模风电入网的研究具有一定的参考价值。(本文来源于《华北电力大学》期刊2013-12-01）
Bayig,Imandi,Aaron,William[5]（2013）在《比例交易成本下的模拟动态资产分配：多阶段随机规划》一文中研究指出本文旨在研究模拟环境下的动态资产分配系统,例如,一个风险厌恶的投资者在选择收益互相依赖的不同资产时面临交易成本。这个动态资产分配系统可以帮助该投资者在短期内实现预期效用最大化。该系统建立在一个用多阶段随机规划来处理市场不确定性的实践模型基础上。这个模型稍微偏离了大多数有关资产分配论文的数学复杂性,而是利用一个能够很好描述市场的简单模型来表现交易成本。为了证明它的有效性,我用GAMS设立一个小的应用来提升它。我通过改变交易成本、风险意识、时间长度和目标在模拟环境中进行了4次独立的实验操作。所有的实验结果表明交易成本和实际环境中是一样的。我将我的研究结果和其他有不同假设环境的学术研究结果进行了比较,他们很好的与主流理论与学术直觉契合。我的模型很好地反应了现实并具有实际意义。我的研究结果进行了稳健检验,证实了其有限性并且可以成为一种可靠的工具。(本文来源于《厦门大学》期刊2013-09-01）
郭茵,任若恩[6]（2012）在《基于分层动态随机规划的资产负债管理模型》一文中研究指出提出一种分层动态随机规划模型,解决资产负债最优配置问题。模型放宽了目标函数必须准确反映投资者收益-风险态度的限制,引入评价指标体系判定最优解。各层次模型考虑了未来市场上的不确定因素,采用动态随机规划基本形式,以情景树作为随机参数输入并得到决策结果。通过对商业银行资产负债配置建模的实例分析验证了该模型的可行性和有效性,使银行在满足流动性和安全性要求的同时,可以获得更高的收益率。(本文来源于《会计研究》期刊2012年05期）
余洋[7]（2010）在《我国财产保险公司资产负债管理研究》一文中研究指出资产负债管理源于西方商业银行解决因利率风险造成的资产与负债之间的不协调问题。随着资产负债管理理论研究的深入和实践经验的丰富,资产负债管理的思想内涵和应用领域都得到了极大的延展。目前,广义的资产负债管理是指根据资产与负债的内在联系,按照一定的策略进行资金配置,以实现特定的经营目标。在发达国家,除了商业银行之外,人寿保险公司、财产保险公司、社会养老金管理、年金管理、基金管理等也广泛地运用资产负债管理。我国财产保险的整体业务规模一直保持着快速增长的趋势,财产保险业在国民经济中也发挥着重要的经济补偿功能。长期以来,我国财产保险公司依赖承保利润来获取盈利。然而,2003年以来激烈的市场竞争使得我国财产保险公司普遍开始出现了承保亏损,受此影响许多财产保险公司的净利润为负,并且有日益恶化的趋势。其实,我国财产保险公司目前的境况与西方财产保险公司在20世纪80年代所处的情况非常相似。当时,西方财产保险公司运用资产负债管理成功地化解了危机,此后越来越重视资产负债管理,将其视为经营管理的核心。实践证明,资产负债管理是财产保险公司实现经营的稳定性和盈利性的必要途径。目前,我国财产保险实务界对资产负债管理认识不足,没有积极主动地实施资产负债管理；而理论界极少有人从事财产保险公司资产负债管理的研究。笔者希望通过本文的研究,能够对我国财产保险公司资产负债管理的理论研究起到抛砖引玉的作用,能够为我国财产保险公司资产负债管理的实践提供有实际应用价值的参考意见。本文在总结发达国家财产保险公司资产负债管理理论研究成果,借鉴其实践经验的基础上,结合我国财产保险公司的外部经营环境和内部经营条件,从管理理念、管理模式、管理方法、组织体系、外部监管等方面,对我国财产保险公司资产负债管理的发展提出了相关建议。其中,寻找适合我国财产保险公司使用的资产负债管理方法,并构建相应的资产负债管理模型是本文研究的重点和核心目的之所在。为了实现这一研究目标,本文以财产保险公司资产负债管理的功能定位与理论思想发展作为研究的起点和理论基础；通过对中外财产保险公司资产负债管理的实践情况分析,总结了发达国家的成功经验,对我国财产保险公司资产负债管理的现状及差距有了全面的认识；通过对主要资产负债管理方法的比较分析,认为动态随机规划法能够满足财产保险公司资产负债管理特殊性的要求,并且能够为财产保险公司在不确定条件下进行资产负债管理提供优化决策。接下来,本文着重对财产保险公司资产负债管理动态随机规划模型的基本原理和关键环节进行研究,分析其在我国的应用价值,为我国财产保险公司资产负债管理动态随机规划模型的构建奠定基础。上述研究从理论、方法和现实条件叁方面为我国财产保险公司资产负债管理模型的建立搭建了科学、稳固的叁角平台。基于此平台,本文构建了符合我国财产保险公司实践需要的资产负债管理动态随机规划模型,并通过实证研究论证了该模型的实用性和有效性。至此,实现了本文的研究目的。本文的主要内容由以下七个部分构成：第一章为导论,介绍本文的研究背景及意义；国内外研究状况；研究思路、内容与方法；论文的主要创新之处。第二章分析了财产保险公司资产负债管理的特殊性、必要性、功能和作用,以及财产保险公司资产负债管理理论思想的发展变化过程。第叁章通过对中外财产保险公司资产负债管理具体实践的分析,阐明了我国财产保险公司与发达国家财产保险公司资产负债管理之间的差距,对我国财产保险公司资产负债管理的发展提出了有益的建议,特别强调资产负债管理方法直接决定我国财产保险公司资产负债管理的水平和成效。第四章对现金流匹配法、现金流测试法、免疫法、动态财分析法和动态随机规划法等五种主要的资产负债管理方法在财产保险公司资产负债管理中的适用性进行了分析,分析结果表明动态随机规划法则能够适用于财产保险公司,并且能够生成资产负债管理优化决策。第五章着重对财产保险公司资产负债管理动态随机规划模型的基本原理和关键环节进行研究,论证了这种模型在我国的应用价值,为我国财产保险公司资产负债管理动态随机规划模型的构建奠定基础。第六章是本文的重点章节,构建了一个适合我国财产保险公司使用的资产负债管理动态随机规划模型。该模型是一个多阶段带有简单补偿的随机线性规划模型,并以惩罚成本的形式具体而直观地表现流动性风险与偿付能力风险的大小。通过模型的实证研究及与我国财产保险公司现行模型的对比分析,该模型的实用性和有效性得到了论证。第七章对本文的主要研究工作及研究成果进行了总结,指出论文有待进一步完善之处以及未来的研究方向。由于国内目前关于财产保险公司资产负债管理的研究非常少,因此,本文的研究工作在国内具有探索性和创新性。本文最主要的创新之处有两点：一是为我国财产保险公司资产负债管理引入一种新的方法——动态随机规划法；二是构建了一个符合我国财产保险公司实际需要的资产负债管理动态随机规划模型。(本文来源于《武汉大学》期刊2010-04-01）
孙元章,吴俊,李国杰,何剑[8]（2009）在《基于风速预测和随机规划的含风电场电力系统动态经济调度》一文中研究指出随着风力发电在电力系统中比重的持续增加,在电力系统经济调度中需要考虑风电场的影响;而并网风电场具有动态、随机、容量大等特点,传统的经济调度方法已不再适用。针对风电场出力的随机性,在风速预测的基础上,应用随机规划理论建立了考虑机组组合的含风电场电力系统动态经济调度模型。在求解模型时应用了综合随机模拟、神经元网络和遗传算法的混合智能算法,提高了算法的收敛速度和搜索性能。以含风电场的IEEE30节点系统为算例验证了所提方法的可行性和有效性。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2009年04期）
魏法明[9]（2008）在《基于随机规划动态投资组合中的情景元素生成研究》一文中研究指出随机规划模型作为一个强大的工具被广泛地应用到资产配置、资产负债管理以及投资组合管理等金融领域。随机规划需要生成大量的情景元素来模拟未来的不确定性,以此构建情景树作为随机优化模型的输入,得到出模型的全局最优解,并据此给金融规划提供决策建议。因此,不确定性的准确刻画非常重要,其决定了多阶段投资组合决策成败。本文就随机规划中情景生成模型进行了深入研究,主要研究工作及结论如下:1、构建了基于GARCH的情景生成模型。GARCH族模型能很好地刻画金融资产收益的“波动率聚从”,“尖峰厚尾”及“不对称效应”现象。本文利用GARCH模型的突出优点,针对不同类别的资产,建立了相应的AR模型及GARCH模型用于情景生成。主要的研究工作包括四个方面:一元GARCH情景生成模型的研究;多元GARCH情景生成模型的研究;对一元GARCH和多元GARCH模型生成的随机情景质量进行了比较;构建了一个2阶段情景树。数值研究发现:一元和多元GARCH模型生成情景的累计概率分布与历史数据较为接近,这表明GARCH模型用于情景生成是可取的。其次,多元GARCH模型生成的情景的累计概率分布要比一元模型更接近历史分布,这反映了多元GARCH模型更适合于资产组合时情景生成,原因是多元GARCH模型由于能把资产收益之间的相关性纳入考虑范围,更符合实际情形。不足之处是,多元GARCH模型结构复杂,参数估计困难,当组合资产间的相关性较低时,可考虑一元GARCH模型作为其替代。2、单变量的矩匹配情景模型生成研究。Hoyland和Wallace最初提出了矩匹配法生成情景的一般框架,但存在许多缺陷,如局部最优解,存在套利等。本研究改进了其模型,主要做了叁方面的工作:单变量的矩匹配情景生成模型研究;套利机会的排除方法研究;历史情景描述性特征的反映;给出了另一种矩匹配情景生成的思路。单变量的矩匹配模型,以情景的概率作为优化模型的决策变量,通过逼近历史收益序列的各阶中心矩,生成单阶段情景树,然后进一步结合向量自回归模型生成多阶段情景生成。优化模型中增加了一个约束可以有效解决生成情景的描述性特征问题。此外,把收益区间适当剖分一般可避免套利的发生。第二种方法的思路是每次只产生一个随机变量的离散边际分布,然后在所有离散边际分布的基础上生成联合分布的结果。然后运用各种变换迭代逼近目标矩和相关矩阵。实证研究表明,该方法不仅可以避免大量的数值计算,而且得到的情景取得和历史数据较为吻合的统计特征。3、基于聚类情景生成的研究及应用K-均值聚类法可以对大量的数据进行剖分,建立一个单水平的类集,可以将样本数据集剖分成K个互相独立的类,可以被用来构建资产收益情景。本部分研究应用此算法,进行情景生成的尝试,并与矩匹配法生成的情景进行统计意义上的对比。研究表明,K均值聚类法尽量从历史数据的角度出发,挖掘不同资产的收益之间的相关关系;并且给出了只要增加一个情景就可以避免套利的简便易行的线性规划方法。该情景生成方法除了具有矩匹配情景生成方法的优点外,还在对统计特征的刻画上有所改进,能以更少的情景更精确地刻画统计特征。这为选取少量的情景以降低问题的规模奠定了基础,更重要的是为多阶段情景生成引入了一种全新的思路。4、向量自回归(VAR)模型的情景生成研究及应用向量自回归模型是金融数据分析中一种常用的模型,常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击。本文做了利用VAR模型生成情景的尝试,主要工作如下:构建了包含四个股指收益的VAR模型;基于蒙塔卡罗模拟的情景生成生;多元GARCH模型与VAR模型所生成情景在统计意义上比较;应用VAR建立了一个2阶段的情景树。研究表明:VAR生成情景在统计意义上较多元GARCH更为可靠,其情景的累计概率分布更接近于历史数据。此外,VAR模型结构较多元GARCH简单,除了体现变量间的相关性,还能很好地反映不同决策阶段的相关性,是一种更优良的情景生成技术。5、基于Copula函数的情景生成。Copula函数有叁个优点:多元随机变量的联合分布灵活构造,非线性相关性的准确描述及收益非正态分布的支持,这些优点利于构建更准确的情景生成模型。本部分做的工作:给出一个基于Copula函数,GARCH模型及极值理论的一个多资产收益情景生成步骤。将此方法得到情景与VAR,聚类法进行统计意义上的比较工作。研究表明,此方法所生成情景的在统计特征上最接近历史数据,是最为可靠的情景生成方法。(本文来源于《同济大学》期刊2008-05-01）
易海波,龚朴[10]（2006）在《期权合约下的供应链动态随机规划研究》一文中研究指出文章将期权引入供应链优化模型中,在单一购买商和单一供应商框架下,构建一个多期随机需求模型,分析供销双方的优化策略。通过数值模拟计算,说明期权合约给供销双方带来了的极大经济利益,同时给双方带来了很大的订购弹性和生产柔性。文章用AMPL语言进行动态随机规划数学建模,通过CPLEX优化器进行数值计算,得出了供应商和销售商的利润最大化策略及期权价值。(本文来源于《华中科技大学学报(社会科学版)》期刊2006年05期）
动态随机规划论文开题报告
（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：
风能作为可再生能源的后起之秀,蕴藏着巨大的经济效益,但其随机性与间歇性已然成为大规模风电并网的瓶颈,增加了电力系统动态经济调度的技术难度,也影响了发电公司的收益。本文遵循现代电力市场竞争调度原则,提出一种考虑利益重配机制的风水火二阶段随机动态经济调度策略,旨在实现能源互补、利益共赢。策略以发电公司总收益最优为导向,借水电、火电常规电源稳定可靠的发电能力辅助消除风电功率间歇变化对电力系统产生的冲击,利于处理风电随机扰动影响决策执行的问题。模型构建需要场景树理论作为支撑,将分类电价与风电功率的随机性问题转化成确定性问题。建模中,第一阶段寻求给定条件下日前市场最具经济效益的出力方式,称为计划出力；第二阶段引入不平衡电价评估风电实际调度不满足计划出力的惩罚,并借助水火电稳定调节能力对不平衡量进行补偿,完成实时市场细化时间区间内的反馈修正。统筹两阶段问题解算出最优收益,依据均衡解法利益重配与风险评估指标确定风水火各自最终收益。本策略能将系统重新分配的收益与风险维持在预期水平,增加发电公司在调度中的主动性,通过调用GAMS软件的DICOPT求解器解决了高维、非线性、多约束的混合整数规划问题,结合不同算例验证了所述方法与模型的可行性。负荷水平一致时,对比是否考虑随机场景下风水火系统收益的多个算例,表明引入随机场景后,所提策略可行且提高了发电公司的总收益。在均衡解法下优化了水火电源收益,验证了合理构建多源共济动态经济调度策略对创造共赢格局的重要性。不平衡电价取值较高时,总收益下降并趋于恒定值,此时发电公司可以通过实际收益期望选择是否接纳风电并网调度,提高发电主动性和预见性。
（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。
动态随机规划论文参考文献
[1].尹力博,韩立岩.基于多阶段随机规划模型的国债动态积极投资策略[J].中国管理科学.2015
[2].林巾琳.基于二阶段随机规划的风—水—火动态经济调度策略[D].广西大学.2014
[3].王洋.随机规划描述下的不确定离散型交通网络设计及动态离散型交通网络设计问题研究[D].内蒙古大学.2014
[4].于佳.基于随机规划的风蓄联合智能动态经济调度[D].华北电力大学.2013
[5].Bayig,Imandi,Aaron,William.比例交易成本下的模拟动态资产分配：多阶段随机规划[D].厦门大学.2013
[6].郭茵,任若恩.基于分层动态随机规划的资产负债管理模型[J].会计研究.2012
[7].余洋.我国财产保险公司资产负债管理研究[D].武汉大学.2010
[8].孙元章,吴俊,李国杰,何剑.基于风速预测和随机规划的含风电场电力系统动态经济调度[J].中国电机工程学报.2009
[9].魏法明.基于随机规划动态投资组合中的情景元素生成研究[D].同济大学.2008
[10].易海波,龚朴.期权合约下的供应链动态随机规划研究[J].华中科技大学学报(社会科学版).2006