简介:对Goodgrant基金的投资策略进行研究。首先,根据投资要求,对候选学校进行初步筛选,基于筛选后的学校,选取与教育绩效有关且数据信息完整的变量对学校进行聚类,并利用聚类结果对缺失数据进行补全;然后,提出了评价学生教育表现的绩效指标、绩效指示变量及绩效贡献变量的定义与关系,通过对绩效指示变量进行主成分分析,确定出每个学校当前的绩效值,并以此对所有学校进行初步排名;最后,以获得奖学金的学生占当年入学学生总数的比例作为绩效贡献变量,给出每个学校投资回报率的计算公式,并以该公式为依据,从绩效排名前100的学校中选出待投资的10所学校及捐赠数额。
简介:在分析证券市场中证券组合投资不确定性质的基础上,通过对Markowitz模型中证券期望收益与方差引入容差项来度量证券市场的不确定性,建立了不确定条件下具有容差项的Markowitz证券组合投资模型;分类讨论了容差的上界与下界所对应的两类有效组合前沿,得到了不确定条件下的证券组合投资模型的最优化解法及相关定理;最后给出了一个具体的数值实例.
简介:研究了多元线性模型中条件最优线性无偏预测的稳健性问题,得到了条件线性可预测变量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.
简介:假设保险盈余服从跳跃扩散过程,保险资金投资标的包括无风险资产和风险资产两部分,其中股票价格过程服从CEV模型.本文研究了一种终值财富期望指数效用最大化的最优化比例再保险投资问题.利用随机控制理论技术,得到比例再保险投资过程的HJB方程,并从理论上推导出了最优投资策略和价值函数的显示表达式.
简介:针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法.结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能.仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值.最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能.
简介:当上市银行的长期负债系数γ的取值不同时,应用KMV模型测算出的银行违约概率大相径庭。根据债券的实际信用利差可以推算出上市银行的违约概率PDi,CS,根据长期负债系数γ可以运用KMV模型确定上市银行的理论违约概率PDi,KMV。本文通过理论违约率与实际违约率的总体差异^n∑i=1|PDi,KMV-PDi,cs|最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型的最优长期负债γ系数;通过最优长期负债系数γ建立了未发债上市银行的违约率测算模型、并实证测算了我国14家全部上市银行的违约概率。本文的创新与特色一是采用KMV模型计算的银行违约概率PDi,KMV与实际信用利差确定的银行违约概率PDi,CS总体差异^n∑i=1|PDi,KMV-PDi,cs|最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型中的最优长期负债γ系数;使γ系数的确定符合资本市场利差的实际状况,解决了现有研究中在0和1之间当采用不同的长期负债系数γ、其违约概率的计算结果截然不同的问题。二是实证研究表明,当长期负债系数γ=0.7654时,应用KMV模型测算出的我国上市银行违约概率与我国债券市场所接受的上市银行违约概率最为接近。三是实证研究表明国有上市银行违约概率最低,区域性的上市银行违约概率较高,其他上市银行的违约概率居中。
简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。
简介:股票投资是一种重要且先进的投资方式,与其相关的预测已经成为经济领域的研究热点,它不仅是评估投资价值的主要途径而且也对作出正确的股票投资决策具有重要意义。投资风险、收益的预测是股票投资预测的基础、起点。因此,投资风险、收益的准确预测对股票投资分析工作是非常重要的。本文结合相关理论,利用数学和财管的专业知识对股票投资的风险和收益进行了预测,通过线性回归分析方法估计β,进而对资本资产定价模型进行定性分析。根据搜集的变量数据,比较准确的预测了股票投资风险和收益,是对股票投资定量分析的一种尝试。利用模型实证分析,可对投资决策进行科学理性的选择。
简介:P2P网络借贷作为电子商务在金融领域的延伸与应用,近年来得到广大学者的关注.但是目前的理论研究中,鲜有从投资者信息挖掘的角度进行投资决策分析.本文提出一个新颖的方法,即投资者构成分析方法,通过分析贷款的众多投资者信息遴选出最有价值的投资,辅助投资者进行投资决策.首先从投资者的历史投资收益率、风险偏好以及投资经验三个维度构建投资者档案(investorprofile),进而基于投资者档案构建投资者构成分析模型,最后通过美国最大的在线网络借贷网站Prosper的数据,对本文提出的构想及模型进行了实证研究.实验结果表明本文提出的利用投资者构成分析的方法辅助投资者进行投资决策是可行的,文中构建的模型表现出良好的预测能力,能够有效地筛选出有价值的投资.