导读:本文包含了随机收益率模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:最优分红,周期障碍策略,MA(q)模型,Erlangazition
随机收益率模型论文文献综述
傅立群[1]（2019）在《基于随机收益率模型和最优Copula函数下生存人寿保险组合及其风险的研究》一文中研究指出本文在保证保险公司不破产的情况下,分别从分红服从Erlang(2)分布时和收益率服从MA(q)模型时对保险公司的最优分红策略和保险公司的投资组合进行了研究。首先在经典的风险模型中引入一个指数,假设初始盈余和费用(或保费)受时间的影响。然后拓展到分红,并在假设分红过程服从Erlang(2)分布时,得出其对应的积分微分方程组,通过求解该方程组,得出一个关于最优策略的隐式表达式,运用数值模拟的办法来分析最优策略在不同因素影响下的变化。其次,将该分红过程服从Erlang(2)分布的思想推广到对偶分红模型中。针对研发公司破产前的最优分红问题进行研究,分析了在带扰动的对偶模型下,考虑分红决策时间为Erlang(2)分布,收入为线性收入时的最优周期障碍策略。另外,运用数值模拟画出了最优策略与模型中其他经济因素之间的图,并描述了它们之间的变化关系,作出了相应的经济学解释。最后,研究了MA(q)收益率模型下的生存人寿保险组合及其风险。当收益率服从MA(q)过程时,结合相依死亡率的Copula模型,导出了在给定定价时间下预期损失随机变量的现值分布函数,运用GlueVaR风险度量方法对预期损失进行风险度量,帮助保险公司进行风险调控,基于不同的风险态度,选择自己可承受的风险,并及时制定应对风险的措施。(本文来源于《安徽工程大学》期刊2019-06-10）
许琦[2]（2017）在《基于随机波动率模型对国债收益率的分析研究》一文中研究指出国债作为金融市场的主要的融资方式之一,近年来我国政府对国债市场的发展非常关注。对于金融市场来说,收益率的波动是投资者最为关心的问题。在国债市场中,与国债的收益率波动相关的外界因素有哪些也是学者们非常关注的内容。对于金融资产波动率问题,一直是金融研究领域中非常热门的话题,当下比较流行的的两个模型分别是:自回归条件异方差模型(ARCH模型)和随机波动率模型。在随后的发展中又分别发展出GARCH等模型和包括CIR模型在内的不同的刻画随机波动率的模型。至今为止,这些模型在股市和期货期权的研究中发挥了重大作用。在本文中,作者以随机波动率模型为主,配合GARCH模型对国债市场的收益率波动进行研究,探究两种模型在国债收益率波动方面的表现,同时使用了一定的统计学方法对国债收益率波动和基准利率之间的关系进行了探究。我们首先使用部分的数据进行模型拟合,随后利用模型对向后进行数据预测,将预测值与实际值进行对比分析,在残差,与基准利率的相关关系等方面进行比较。在相关的实证分析后我们发现,随机波动率在国债收益率波动方面的表现优于GARCH模型,尤其是短期限的国债资产中,随机波动率模型表现出了较明显的优越性,同时国债收益率波动与基准利率之间并没有显着的相关关系。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-06-01）
谢俊瑶[3]（2016）在《基于随机游走模型和GARCH-M模型的股票收益率的实证分析》一文中研究指出利用随机游走模型建立沪深300指数对数收益率方程存在ARCH效应。通过对收益率序列特征分析,得到沪深300指数的尖峰厚尾特征和异方差性,并且通过对GARCH-M模型分析,发现GARCH-M模型在拟合沪深300指数收益率效果较好,有效消除了ARCH效应。利用GARCH-M模型,对沪深300指数的收益率和波动率进行统计预测,并且对沪深300指数的VAR进行计算。(本文来源于《中小企业管理与科技(下旬刊)》期刊2016年02期）
王丽霞,李双东,沈辰[4]（2014）在《随机投资收益率下带干扰的再保险风险模型》一文中研究指出在经典风险模型的基础上,假定保费收入服从复合Poisson过程,将初始资金中多余的部分资本用于投资,结合金融市场的随机性,考虑投资收益率为随机变量的情形,并将通货膨胀等随机干扰因素的影响也考虑进来。同时,为减小风险,将模型以比例再保险策略控制,建立了带有随机保费收入、随机投资收益和随机干扰的再保险风险模型,使其更为符合实际。运用概率统计及精算方法得到模型破产概率的一般表达式及Lundberg不等式。最后借助MATLAB软件对结论进行了数值模拟,直观地说明了投资额、投资收益率、再保险自留水平对破产概率的影响.(本文来源于《淮南师范学院学报》期刊2014年05期）
罗荣华,林华珍,翟立宏[5]（2013）在《银行理财产品收益率曲线的构建与分析——基于随机效应半参数模型的方法》一文中研究指出本文根据银行理财产品的独特性质,使用带随机效应的半参数模型对不同风险等级理财产品的收益率进行刻画,进而估计出对应的收益率曲线。通过将该模型运用到2009年1月至2012年9月的历史数据,得到了一系列有意义的实证结果:第一,理财产品的收益率受到银行类型、产品总规模和起始认购金额的影响,并且这些因素对不同风险等级产品的影响机制不尽相同;第二,不同风险等级的理财产品其收益率曲线也互不相同;第叁,银行在理财产品的发行中,的确有可能存在利用短期理财产品进行变相高息揽存的行为,而银监会2011年9月的规范通知有效地缓解了这种不正常的行为。(本文来源于《金融研究》期刊2013年07期）
赵金娥,曾黎[6]（2013）在《随机投资收益率下双二项风险模型的破产概率》一文中研究指出本文在考虑随机投资收益率的基础上,对双二项风险模型进行研究,得到了最终破产概率满足的Lundberg不等式以及一般公式.(本文来源于《红河学院学报》期刊2013年02期）
吴家春[7]（2011）在《沪深300指数日收益率随机波动模型实证研究》一文中研究指出本文利用SV-MT、杠杆SV两种随机波动模型实证分析了2009年7月1日至2010年9月30日间沪深300指数日收益率的波动性。实证比较发现,杠杆SV模型拟合效果最好。其结果表明,沪深300指数收益率具有尖峰厚尾特性,波动存在不对称性,但存在明显的杠杆效应。(本文来源于《东方企业文化》期刊2011年10期）
刘金全,李楠,郑挺国[8]（2010）在《随机波动模型的马尔可夫链—蒙特卡洛模拟方法——在沪市收益率序列上的应用》一文中研究指出针对具有Markov区制转移的、波动均值状态相依的随机波动模型,基于贝叶斯分析,我们推导并给出了对区制转移随机波动模型的MCMC估计方法,其中对参数估计采用Gibbs抽样方法,对潜在对数波动和区制的状态变量估计采用"向前滤波、向后抽样"的多步移动方法;利用该模型,对我国上证综指周收益率进行了实证分析,发现对沪市波动性有较好的描述,捕捉了波动的时变性、聚类性和非线性特征,同时刻画了沪市的高低波动状态转换过程。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2010年06期）
潘东静[9]（2010）在《半方差约束下的模糊随机收益率贷款组合优化模型》一文中研究指出银行贷款的收益率在很多情况下具有模糊随机性。将贷款收益率刻画为模糊随机变量,使用半方差作为风险度量方式,建立半方差约束下的模糊随机收益率贷款组合优化模型,目的是在一定的半方差约束和置信水平下,最大化贷款组合的收益率不小于预置收益率的本原机会测度。应用集成模糊随机模拟、神经网络、遗传算法的混合智能算法进行求解,最后通过实例验证了模型和算法的可行性和有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2010年05期）
伍亚[10]（2007）在《随机收益率下几类Poisson风险模型的破产概率》一文中研究指出现代风险理论主要是借助随机过程等数学工具发展起来的,它为各金融风险部门的经营管理提供了理论依据和实际操作指导。在风险理论中,目前大多数学者主要集中对复合二项模型,Poisson模型和更新模型等叁个基本风险模型进行更合乎实际的推广。在本文中,考虑的是Poisson风险模型的进一步推广,主要运用随机点过程理论及概率论的基础知识研究了随机收益率下四种Poisson风险模型的破产概率。本文共五章:第一章为引论部分。主要介绍了风险理论的历史,现状和主要成果,并给出了阅读本文所需要的预备知识。其中重点阐述了有关Poisson风险模型的问题,并且给出了本文研究的主要内容。第二章先简单的介绍了经典Poisson风险模型及其破产概率,然后在其基础上建立了随机收益率下的经典Poisson风险模型,并求出其破产概率。第叁章把经典Poisson风险模型推广为双Poisson风险模型,即将报单收入过程推广为一个Poisson的过程,并假定它与理赔过程独立。然后在双Poisson风险模型的基础上加上随机收益率因素考虑其破产概率。第四章把经典Poisson风险模型推广为广义复合Poisson风险模型。即对每一次事故允许进行多起赔付,把每一次事故的发生看成是一个服从某一离散分布的过程。然后在改进后的模型中加入随机收益率因素进一步考虑其破产概率。第五章,在第叁章和第四章的基础上,把经典Poisson风险模型推广为广义复合双Poisson风险模型。然后在此模型上考虑随机收益率因素,并得出其破产概率。(本文来源于《中南大学》期刊2007-10-01）
随机收益率模型论文开题报告
（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：
国债作为金融市场的主要的融资方式之一,近年来我国政府对国债市场的发展非常关注。对于金融市场来说,收益率的波动是投资者最为关心的问题。在国债市场中,与国债的收益率波动相关的外界因素有哪些也是学者们非常关注的内容。对于金融资产波动率问题,一直是金融研究领域中非常热门的话题,当下比较流行的的两个模型分别是:自回归条件异方差模型(ARCH模型)和随机波动率模型。在随后的发展中又分别发展出GARCH等模型和包括CIR模型在内的不同的刻画随机波动率的模型。至今为止,这些模型在股市和期货期权的研究中发挥了重大作用。在本文中,作者以随机波动率模型为主,配合GARCH模型对国债市场的收益率波动进行研究,探究两种模型在国债收益率波动方面的表现,同时使用了一定的统计学方法对国债收益率波动和基准利率之间的关系进行了探究。我们首先使用部分的数据进行模型拟合,随后利用模型对向后进行数据预测,将预测值与实际值进行对比分析,在残差,与基准利率的相关关系等方面进行比较。在相关的实证分析后我们发现,随机波动率在国债收益率波动方面的表现优于GARCH模型,尤其是短期限的国债资产中,随机波动率模型表现出了较明显的优越性,同时国债收益率波动与基准利率之间并没有显着的相关关系。
（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。
随机收益率模型论文参考文献
[1].傅立群.基于随机收益率模型和最优Copula函数下生存人寿保险组合及其风险的研究[D].安徽工程大学.2019
[2].许琦.基于随机波动率模型对国债收益率的分析研究[D].吉林大学.2017
[3].谢俊瑶.基于随机游走模型和GARCH-M模型的股票收益率的实证分析[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2016
[4].王丽霞,李双东,沈辰.随机投资收益率下带干扰的再保险风险模型[J].淮南师范学院学报.2014
[5].罗荣华,林华珍,翟立宏.银行理财产品收益率曲线的构建与分析——基于随机效应半参数模型的方法[J].金融研究.2013
[6].赵金娥,曾黎.随机投资收益率下双二项风险模型的破产概率[J].红河学院学报.2013
[7].吴家春.沪深300指数日收益率随机波动模型实证研究[J].东方企业文化.2011
[8].刘金全,李楠,郑挺国.随机波动模型的马尔可夫链—蒙特卡洛模拟方法——在沪市收益率序列上的应用[J].数理统计与管理.2010
[9].潘东静.半方差约束下的模糊随机收益率贷款组合优化模型[J].计算机科学.2010
[10].伍亚.随机收益率下几类Poisson风险模型的破产概率[D].中南大学.2007
标签：最优分红; 周期障碍策略; MA(q)模型; Erlangazition;