王爱莉[1]2004年在《相关风险函数VaR的上下界的估计》文中提出在金融领域,为了分散风险,人们不是单一的投资于某种金融产品,而是考虑由各种金融产品构成的投资组合的情形,以利用各种金融产品的相关性达到降低风险甚至规避风险的目的。风险管理中,最核心的环节就是风险测量,目前因其测量的综合性、简单易理解,VaR方法已成为金融市场风险测量的主流方法。Copula理论是近年来金融风险分析中一个非常实用的工具,它已广泛用于金融风险的各个研究领域,将边缘分布和相关结构分开来研究的特性决定了其会有更大的发展和应用前景。本文以VaR作为风险测度,利用copula的有关理论在叁种情况下给出英镑/美元和英镑/加元两支汇率的相关风险函数在一定水平下的VaR的上下界。在比较不同类copula的相关性时,秩相关系数Kendallτ是一个不错的工具。本文的方法对其他风险测度和由更多金融产品组成的组合投资同样适用。
史道济, 王爱莉[2]2004年在《相关风险函数VaR的界》文中指出以VaR作为风险测度,利用Copula的有关理论给出美元/英镑和加元/英镑两支汇率的风险函数在一定水平下的VaR的最优边界。在比较不同类Copula的相关性时,用Kendallτ作为比较的依据。本文的方法对其他风险测度和由更多金融产品组成的组合投资同样适用。
何晓群, 王惠惠[3]2012年在《Copula界在多元VaR中的应用》文中研究说明首先介绍了多元随机变量和的边界,以及由此导出的VaR边界,然后全面总结了有关Copula下界的公式,而Copula下界及其对偶函数分别构成计算VaR边界的依据.最后根据VaR边界的数值算法,针对不同的Copula下界,分多种情景详细分析了VaR的边界范围.关于上证指数和深成指数收益率序列的实证分析发现.Spearman相关系数和正象限相依对VaR界的收窄作用最强.
汪飞星, 陈东峰[4]2005年在《用copula度量相依风险函数VaR的最优界》文中进行了进一步梳理copula(连结函数)已经成为风险管理领域强有力的工具,该文利用copula手段给出了相依风险函数Ψ(X1,…,Xn)的最优界,并对沪、深两市的收益率风险进行了实证分析,把Laplace分布作为边际分布计算出了相应的上界和下界,最后讨论了不同类的copula以及参数选取对界的影响.
崔雪婷[5]2013年在《基于不同风险度量和交易约束的投资组合选择问题研究》文中进行了进一步梳理作为现代金融学的重要组成部分,投资组合选择理论主要研究如何在风险和收益的双重目标下作出投资决策,并对投资组合进行风险管理.1952年,Markowitz提出均值方差投资组合模型,奠定了现代投资理论的基础.此后,基于均值方差的继续探讨,以及不同思路的风险度量方法的提出和拓展,使得投资组合理论日益充实和完善,为金融领域提供了有效的风险管理工具,同时为新型金融产品的开发提供理论指导.作为现代投资理论的基础,均值方差模型自身存在一些缺陷.方差只衡量投资组合的总体风险,而忽略了单个资产或者风险因素对投资组合总体风险的贡献.同时,传统的均值方差模型属于理论模型,没有考虑实际的投资和交易特征,如基数约束和最小持有量约束等.另一方面,对于具有非对称收益的投资组合,方差并不能很好刻画投资组合的风险特征.这些缺点削弱了均值方差模型的实用性.因此,基于不同视角和不同适用对象的投资组合模型和新的风险度量方法值得进一步研究和探讨.本文研究基于不同风险度量以及实际交易特征的投资组合选择问题,以缩小投资组合理论模型和实际应用之间的差距.本文的主要结果和创新之处如下：第一,证券收益的因素模型可以帮助投资者把握市场系统风险,本文以因素模型为基础,提出因素风险的概念来度量单个因素对投资组合总体系统风险的贡献,并建立带因素风险约束的均值方差投资组合选择模型.由于该模型是一个非凸二次约束二次规划问题,本文设计了相应的分枝定界算法.该分枝定界算法采用有效的二阶锥规划松弛作为定界方法,并对因素相关变量进行分枝.我们利用香港证券市场的真实历史数据对模型进行实证分析,结果表明该模型能够帮助投资者构建表现稳健的投资组合,有效规避市场消极因素带来的影响.第二,投资组合选择模型是否真正有效取决于参数估计是否准确.由于参数的估计误差难以避免,为衡量参数估计误差对最优投资组合的影响,本文在均值方差框架下提出了参数敏感度的概念,并建立了带有参数敏感度约束的均值方差投资组合模型.该模型是非凸二次约束二次规划问题,我们针对其结构特点,设计了有效的二次规划松弛和新的分枝定界全局算法.数值试验表明,新分枝定界算法能够在较短时间内求得模型的最优解,比全局优化商业软件BARON的求解效率更高.为说明该模型的实际效果,我们从敏感度控制效果和样本外表现两个方面进行实证分析.实证分析结果表明,带参数敏感度控制的均值方差模型可以获得表现稳定的投资组合,降低了参数估计误差对投资组合的影响.第叁,在投资决策时投资者往往需要考虑交易成本的影响和交易政策的限制,带基数约束和最小持有量约束的投资组合模型成为广受投资者关注的问题.基数约束和最小持有量约束使得投资模型具有离散性和非凸性,其优化问题可等价地化为一个混合二次整数规划问题.本文通过拉格朗日对偶方法得到一类比传统连续松弛更紧的凸松弛,并将凸松弛转化成二阶锥规划问题.基于二阶锥松弛问题,本文对带基数约束和最小持有量约束的投资组合问题的混合整数规划问题进行模型重构,使得重构后投资组合模型的连续松弛比传统连续松弛更紧.数值试验表明,二阶锥规划松弛得到的下界比传统松弛更紧,并且重构后的模型在求解效率方面具有明显的优势.第四,由于方差不能全面刻画投资组合在非对称收益情况的风险,本文在均值方差模型框架下引入风险值约束,以控制投资组合的下端风险.基于历史数据的风险值约束等价为一组混合0-1线性约束,导致模型的求解难度增大.本文采用拉格朗日分解方法生成该模型的半定松弛和二阶锥松弛,并对原问题进行模型重构,使得重构所得混合整数规划问题的连续松弛恰好是二阶锥松弛.基于S&P500历史数据的数值试验结果表明,二阶锥松弛所提供的下界比连续松弛界更紧,重构后的规划问题具有更优的求解效率.同时,数值结果也表明,当情景数较大时,风险值约束大大增加了模型的复杂性,分枝定界算法不能在合理时间内求解.第五,现有文献中的研究结果表明基于历史数据或者样本的风险值估计方法并不稳健,而参数风险值往往会受分布假设偏差的影响从而误差较大.非参数风险值方法是一类不依赖于分布假设并且表现较为稳定的风险值估计方法.我们将非参数风险值引入到投资组合选择问题中,构造了非参数风险值投资模型.由于该模型具有非凸性,我们设计了交替方向算法进行求解,并与商业软件CPLEX做了计算效率的比较.同时,为说明非参数风险值模型的实际效果,我们分别从统计效果和投资组合表现两个方面对该模型进行了实证分析.实证结果表明,非参数风险值通常具有较小的估计误差,并且非参数风险值模型在不同市场环境下能够产生表现较优且稳健的投资组合.第六,当投资组合中包含非线性收益的衍生资产时,其收益往往具有非对称性,因此风险值是度量该类投资组合风险的较好方法.由于风险值优化问题具有求解方面的困难,我们利用参数近似风险值方法构建非线性投资组合优化问题.特别地,我们利用风险值的一阶逼近(Delta-only VaR)和二阶逼近(Delta-Gamma VaR)两类近似方法来进行非线性投资组合选择.经过对模型结构的分析,我们将基于Delta-only VaR, Delta-Gamma-nornal VaR以及最坏情况Delta-Gamma VaR的投资模型等价转化为二阶锥规划问题,从而可以利用基于内点法的二阶锥规划算法进行求解.情景模拟以及实证分析结果表明,Delta-Gamma-normal VaR投资组合模型能够为投资者构造表现较为稳定的投资组合.本文总共分为九章.第一章引言,主要介绍论文的研究背景及主要研究内容.第二章为投资组合优化问题综述,介绍该领域的研究现状和现有研究成果.第叁章研究带因素风险约束的投资组合选择模型,分别从计算效率和实际应用效果对模型进行分析探讨.第四章主要讨论参数敏感度问题,并对带参数敏感度约束的投资组合问题进行分析.第五章对带有基数约束及最小持有量约束的均值方差投资组合模型进行探讨,提出了更优的松弛方法,并得到能够有效求解的新的建模方法.第六章在均值方差框架下引入风险值约束,构造投资组合模型,给出了模型的新的松弛方法和模型重构方法.第七章探讨基于非参数风险值的投资组合选择模型,并对该模型的求解方法并实际表现进行了分析.第八章讨论基于参数逼近风险值的非线性投资组合选择问题,并对不同参数近似风险值模型进行了详细的实证分析和数值试验.最后,我们在第九章对本文研究结果进行总结,并对未来研究方向进行展望.
刘德彬[6]2015年在《投资组合效率评价方法及其应用研究》文中认为中国金融市场快速发展同时为投资者提供了种类繁多的金融产品，越来越多的投资者通过它们进入金融市场，而这些产品本质上就是一个投资组合。因此对投资组合进行合理、准确的评价对投资者选择优质产品具有巨大的指导作用，同时还能促进市场的优胜劣汰，提高资本市场的效率，促进资本市场的健康发展，提升社会的金融发达程度。在此情形下，如何把握的各金融产品的特征；如何发挥金融数据对投资组合效率评价的支撑作用；如何在投资组合效率评价时反映不同投资者的偏好特征；如何从多角度对投资组合进行效率评价；如何有效的从长期的角度评价投资组合，实现对投资者的精细服务、对风险的有效管理、为监管者提供可靠依据，所有这些又都是金融建模理论与方法研究所必须解决的关键科学问题。但是现有针对投资组合的效率评价研究存在很多不足，首先以叁大指数为代表的传统评价方法，当投资组合出现负超额收益时，传统指标因失去其原有意义而无法使用。风险调整指标是以CAPM模型为基础，但CAPM模型的假设过于严格[126]，传统指标没有考虑实际金融交易中的市场磨擦因素和投资实务中的其它约束，即不考虑交易成本、税费、交易量限制等，而实际应用中，这些都是不可忽视且对交易有重大影响的因素[57,58]，多因素模型虽放宽了假设条件，但在影响因子选择上难以统一。其次，由于实际资产收益并非是联合正态分布和投资者对风险的认识不同，在评价时单一风险指标不能有效的刻画风险，因此在做评价时需要考虑更多的风险指标[151]。再次，针对动态投资组合效率评价的研究不足。实际中的投资往往是多期，而且各期投资之间彼此联系，但是现有对动态投资组合效率评价的定量研究较少，即使已有的研究也没有考虑各阶段投资之间的联系[141,152]。因此，系统的对投资组合效率评价的研究不仅可以在理论上弥补现有评价方法的不足之处，还可以建立一套行之有效的评价方法对实际中的投资组合类金融产品进行效率评价，挖掘现阶段我国金融市场的特征，为投资者，政府以及机构提供有效的指导与参考，对促进我国金融市场的健康稳定的发展具有重要的理论意义与现实意义。在这种背景下，本文以投资组合效率评价问题作为研究对象。结合风险测度理论[93,97]、效率理论和投资组合优化理论，从投资组合的前沿面出发，系统的研究了投资组合效率的测度方法。该测度方法可以通过不同的导向（收益导向、风险导向或者收益-风险导向）和不同的距离函数（径向、非径向或者松弛变量等）将评价者对风险和收益的偏好结构反映在其中，评价者可以根据自己的偏好来选择相应的测度，使得评价的目的性和适用性更强。但是，实际金融市场中存在各种市场摩擦，造成投资组合的有效前沿几乎不可能得到，即使可计算也会由于庞大的资产数量以及复杂市场摩擦，使得计算量非常巨大[57-60]。为此，本文进一步构建了非参数的线性逼近模型，并且从理论上证明当真实前沿面是凹函数时，可以用线性模型产生的前沿面来逼近真实前沿面，由此进一步估算投资组合的效率，极大的简化了计算。由于本文模型是基于数据的非参数方法，被评价投资组合的数据中就体现了市场上的各种限制和摩擦，因此省去了模型假设，具有很强的适用性。本文通过对含有交易费、投资量限制、不同风险测度情况下的投资组合效率评价模型进行了仿真分析，结果表明线性模型的前沿面具有很好的逼近效果，在小样本的情况下就能得到可靠的效率评价结果，以此验证了线性模型的有效性。由于实际中资产收益具有非正态分布的特征或者投资者对风险的不同认识，本文通过引入多个风险指标，在构建多风险指标下的投资组合可达集与投资组合前沿面的基础上，构建了多个风险指标的投资组合效率评价模型。同样由于市场存在多种摩擦，以及考虑了多个风险指标，使得投资组合效率的计算十分困难。本文进一步将非参数线性逼近模型扩展到高维，并从理论上证明当每种风险测度满足凸性时，非参数线性模型的前沿面依概率收敛于真实前沿面，进而可以估算投资组合的效率。在仿真中选取了下半偏度、峰度、下半方差做为风险指标，仿真结果表明线性估计模型有效性与适用性。针对动态投资组合的效率评价问题，本文以财富的动态过程和动态资组合前沿面为基础，通过各阶段效率的加权平均来测度动态投资组合的总效率。在考虑各阶段之间联系的基础上，构建了均值-方差框架下不同导向和不同测度下的动态投资组合效率评价模型。针对动态模型求解困难的问题，本文给出了开环策略下两阶段模型的解。最后通过仿真，比较分析了累积财富情况下不同导向的动态投资组合的效率及其排名的关系，以及它们与不累积财富情况下动态投资组合效率值和排名的关系，结果表明，本文所提出的模型能够较好地反映动态投资组合的效率，具有较强的实用性。最后本文利用所建的静态，多风险和动态投资组合效率评价模型对我国开放式基金进行了实证研究，计算了不同模型下基金的效率，结果表明不导向和不同效率测度下单个基金效率和效率排名差异较大，说明不同的决策者偏好对结果有重大影响。通过分类分析，发现了我国现阶段开放式基金的整体运行特征，具体表现为债券型基金和平衡型基金效率较高；机构投资者持有比例高和规模小的基金效率较高。大规模的基金虽然没有明显优势，但是管理的基金比较稳定，不同模型之间具有一定的一致性，彼此验证，证明了结果的可靠性。
于伟程[7]2010年在《基于核密度估计的金融市场谱风险度量》文中进行了进一步梳理作为当前金融机构进行风险度量和管理的重要工具,风险价值VaR以一种最简洁的形式将已知资产组合潜在的损失和发生的概率结合成为一个单一的数值来描述资产组合的风险大小,在风险的管理与控制中体现出了其特有的优越性,从而得到了广泛的应用。尽管如此,VaR还是有许多不尽如人意的地方。VaR风险价值在实际操作中仍然存在有一定的理论局限性,主要表现在以下几个方面：(1)VaR不具有风险度量方法所应具有的次可加性；(2)以VaR为目标函数的规划问题一般不是凸规划,其局部最优解不一定是全局最优解；(3)VaR只提供某一置信水平下资产损失的最大期望值,却不能体现一旦超过这一数值的可能损失程度；(4)缺乏对尾部信息的描述。目前解决VaR的估计问题的方法包括数值逼近,极值理论和蒙特卡洛模拟方法,然而这些方法一般依赖于标的市场风险因子的改变服从正态(高斯)分布的假设,但是经验表明市场数据相比于正态分布的假设,具有“尖峰厚尾”的特点,因而这种现象将直接导致“极端事件”的可能性被低估。本文采用非参数核密度估计的方法,可以比较精确的反映金融数据“尖峰厚尾”的这种特点。谱风险量度将资产组合损益分布的具体形状和投资者的主观风险厌恶相结合,是一致风险测度,并且具有凸性(即有限个谱风险测度的凸组合仍然是一个谱风险测度),因此为合理有效地度量金融风险提供了一种可能的选择。本文在介绍风险价值的定义、优越性及理论局限性的基础上,通过介绍一致性风险量度框架和谱风险量度的形成,将谱风险量度技术和核密度估计方法,引入到金融市场的风险量度中,并依据大数定律和蒙特卡洛模拟方法,对复杂密度函数的分位点进行估计,结合了金融风险谱的一些基本特征及其谱风险量度的离散化形式的近似性,从而获得了谱风险量度的分析和计算的实用方法。同时,核密度估计与谱风险度量的结合是本文的创新点之一。另外,本文在进行计算程序的编制过程中,为MATLAB建立了与EXCEL的API接口,并使用VBA实时创建M文件运行文件夹内原始数据文件索引对数据池内的数据文件进行批处理,自动导入数据导出结果。并且使用了模块化编程处理的方法,使本文的计算程序灵活性和通用性得到很大程度上的提高。因此,用谱风险量度度量金融市场风险并进行投资组合最优化问题既有实际意义,又有理论价值。
洪忠诚[8]2006年在《商业银行风险管理中的贷款组合分配模型研究》文中指出银行风险事关银行的生存和社会的稳定。贷款组合风险是商业银行的主要风险，由于贷款组合分配失误造成的新增不良贷款不断产生，是我国目前银行业面临的主要问题。科学合理的进行贷款组合优化决策，对于商业银行有效控制新增不良贷款，优化配置资源，提高银行的生存能力和竞争能力，具有重要的现实意义。 本论文共分八章。第一章绪论分析了论文的选题背景与意义、相关研究进展及缺陷、研究方法、技术路线和主要内容。第二章分析了贷款组合与优化决策的理论基础。第叁章建立了基于有上界限制的组合贷款决策优化模型。第四章建立了基于行业组合的贷款总体风险优化决策模型。第五章建立了基于0-1规划的存量与增量全部组合贷款优化决策模型。第六章建立了基于VaR约束的多目标组合贷款优化决策模型。第七章建立了基于信用迁移下的CVaR限定组合贷款风险优化决策模型。第八章为结论与展望。 本文将Markowitz的投资组合理论、Sharpe的资本资产定价模型(CAPM)以及VaR和CVaR风险管理理论综合在一起，开展商业银行风险管理中的贷款组合分配模型的研究。论文的主要研究成果如下： (1)建立了基于有上界限制的组合贷款决策优化模型 在马科维兹的资产组合选择模型的基础上，运用了法律法规中的贷款比例限制为上界约束条件，以贷款组合风险最小为目标函数，建立了基于上界限制的银行贷款组合优化模型。本模型的特点一是这种上界限制在分散贷款信用风险的同时，又控制了贷款总量，使业银行有相应数量的资产与负债相互匹配。二是运用资产负债中的资产变化及其结构管理比率建立贷款组合比例上限，通过银行监管和设定贷款组合的预期收益率控制流动性风险，使贷款的分配决策满足银行监管要求和银行经营实际。解决了对贷款有上界约束条件下银行贷款组合优化的问题，为银行进行实际贷款组合提供了量化决策。 (2)建立了基于行业组合的贷款总体风险优化决策模型 应用资本资产定价模型(CAPM)中的单因子模型表达贷款收益和风险函数，以不同行业贷款组合后的总体风险最小化为目标，运用非线性规划方法，建立了基于组合贷款总体风险优化的行业贷款分配模型。本模型的特色与创新一是改变了现有研究仅仅优化非系统风险而与系统风险无关的现状，通过负相关行业的风险对冲，避免了选择单个或少数行业进行贷款所导致的当该行业不景气时的系统性风险对贷款质量的影响，降低了贷款组合的系统性风险。二是从组合贷款总风险中分离出系统风险和非系统风险，并通过实例验证行业组合可以降低系统性风险，揭示了通过行业组合可以部分地抵消由于行业自身所产生的系统性风险。
徐晓文[9]2017年在《基于生存分析的通勤行为出发时间研究》文中指出通勤出行不仅在城市居民一日出行行为中所占比例较高,同时也是居民日常出行中最基础、最重要的行为之一。特别是在通勤出行集中的高峰期和区域,很容易诱发形成早、晚高峰通勤出行的交通拥堵。通勤行为出发时间是反映通勤交通自身规律及时空分布的重要参数,因此有必要对其进行深入研究。本文以“通勤行为的出发时间”为切入点,从个体角度来考虑通勤行为出发时间的影响因素。本文通过问卷调查获取通勤者的通勤出行行为数据,基于生存分析理论,提取了影响通勤者出发时间的诸多因素,并通过变量筛选、模型假定条件筛选等环节,建立通勤行为出发时间的Cox风险模型,根据模型的回归结果得到各变量对通勤行为出发时间的具体影响作用,并用该模型预测了个体出发时间的选择情况。本文的主要研究内容具体如下:(1)通勤行为出发时间的总体分布规律。基于调查问卷数据,运用生存分析的非参数法对通勤行为出发时间的生存函数和风险函数作估计,探索通勤出发时间的总体分布规律。(2)通勤行为出发时间的Cox风险模型及其影响因素分析。讨论Cox比例风险模型用于通勤行为出发时间研究的适用性,建立通勤行为出发时间的Cox风险模型,对可能存在的影响因素进行筛选后,最终确定性别、年龄、职业、是否送学生就学、出行距离、出行方式、公共交通服务质量及个体机动化交通服务质量共8个因素均会对通勤出发时间产生较显着的影响。(3)基于通勤者的家庭特性、个人特性、交通特性以及个体感知的交通服务质量,应用Cox风险模型对通勤行为出发时间进行预测,结果表明该模型的预测性较好,能够比较准确的预测通勤行为的出发时间。本文的研究充实了通勤行为出发时间个体层面的现有研究,能够为交通诱导措施、交通管理控制措施的制定提供可借鉴的理论依据。
熊翠[10]2016年在《二分变量模型下的若干研究》文中提出在实际应用中,响应变量为0-1离散变量的模型已成为一个日益重要的主题,在生活的方方面面都有诸多应用。本论文介绍了模型E(Y|X)=g(X)在参数模型、半参数模型及非参数模型下的不同情况,其中Y为0-1响应变量,X为p×1维自变量,9为某一函数。在参数模型及半参数模型下,我们考虑了g为自变量X的线性组合的函数的情形,分别对应了特殊形式下的广义线性模型及单指标模型。我们认为通过极小化一个凸性损失函数,可替代极小化原始的0-1损失函数,并且可以构造一个二进制的分类准则。与直接求解二分变量的条件概率相比,我们提出的凸函数替代最优化法会因为其凸性使得计算更为简单高效。此外,我们还讨论了什么类型的凸函数是有效的。当条件概率模型为参数模型时,我们所提出的方法较传统的最大似然法在一定程度上节省了计算成本,可作为极大似然估计的一个有效的替代方法。当条件概率模型为半参数模型时,我们展示了如何应用凸替代函数并结合核函数作为加权进行凸优化。最后我们构造了一个渐近有效的分类规则,并给出了其收敛速度及模拟结果。在非参数模型下,本论文分别考虑了叁个问题,分别是多元二分变量联合估计的边际分位数、二分变量模型中标量参数的置信区间以及多元二分变量标量参数的同时置信区间。对于第一个问题,我们给出了一个多元有效的Robbins-Monro序列,并给出了该序列收敛到真值的充分条件。由于我们所提出的多元序列可以有效处理多元结构中的相关性,其在求解边际分位数为极值的情况下也能大大地提高效率。通过仿真模拟,我们分别与一般的多元Robbins-Monro序列,以及对多元序列的每一维度分别用一维有效Robbins-Monro的方法进行比较,并验证了我们方法的有效性。对于第二个问题,基于Joseph(2004)提出的有效Robbins-Monro序列,我们提出了一种利用二分变量模型的非参数随机逼近的方法,用来求解标量参数的置信区间。不同于自举法在实验之前需预先确定重抽样次数,我们所提出的方法会根据一种较优的准则搜索当前点,得到的收敛值准确且高效。我们通过仿真模拟及真实数据的应用,与一般的Robbins-Monro方法及自举法做了对比,从而验证了我们方法的有效性。对于最后一个问题,我们结合了前两个问题的解决方法,利用多元有效Robbins-Monro序列及置换检验,构造出了一个序列,来有效地估计多元二分变量标量参数的同时置信区间。此外,通过仿真以及实际数据的模拟,我们与自举法进行了比较,也同样得到了较好的结果。
参考文献：
[1]. 相关风险函数VaR的上下界的估计[D]. 王爱莉. 天津大学. 2004
[2]. 相关风险函数VaR的界[J]. 史道济, 王爱莉. 系统工程. 2004
[3]. Copula界在多元VaR中的应用[J]. 何晓群, 王惠惠. 数学的实践与认识. 2012
[4]. 用copula度量相依风险函数VaR的最优界[J]. 汪飞星, 陈东峰. 曲靖师范学院学报. 2005
[5]. 基于不同风险度量和交易约束的投资组合选择问题研究[D]. 崔雪婷. 复旦大学. 2013
[6]. 投资组合效率评价方法及其应用研究[D]. 刘德彬. 湖南大学. 2015
[7]. 基于核密度估计的金融市场谱风险度量[D]. 于伟程. 北京化工大学. 2010
[8]. 商业银行风险管理中的贷款组合分配模型研究[D]. 洪忠诚. 大连理工大学. 2006
[9]. 基于生存分析的通勤行为出发时间研究[D]. 徐晓文. 长安大学. 2017
[10]. 二分变量模型下的若干研究[D]. 熊翠. 华东师范大学. 2016
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