论文研究-信用风险优化中的期望短缺模型及基于非数值算法求解.pdf

论文研究-信用风险优化中的期望短缺模型及基于非数值算法求解.pdf,  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.