信用风险优化中的期望短缺模型及基于非数值算法求解

摘要：

期望短缺是一种新的风险量度和优化工具,它能够反映损失分布的尾部信息,从而有利于防范小概率极端金融风险;它能同时调整组合中所有头寸以优化期望短缺,同时得到相应受险价值.Fredrik给出了能同时优化组合期望短缺和受险价值的线性规划模型,但该模型存在维数障碍.为了克服这一障碍,本文将其重新变为一个非线性规划模型,并利用带约束的遗传算法和模拟退火算法求其近似最优解.实证研究表明:这两种方法都能够在很少改变期望收益的情况下,同时减少标准差、受险价值、期望短缺等重要风险衡量指标,但模拟退火算法对期望短缺指标优化效果更佳.

关键词：期望短缺、带约束的遗传算法、模拟退火算法、受险价值、信用计量

所属期刊栏目：25

分类号：F830(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金79970041

在线出版日期：2005-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：63-67,82