《統計信息不足情形下的局內金融資產配置與定價研究》是依託華南理工大學，由徐維軍擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：統計信息不足情形下的局內金融資產配置與定價研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：徐維軍
- 依託單位：華南理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
近年來，隨著全球經濟一體化進程的加快以及突發事件頻繁的發生，任何一個國家金融市場的動盪都會對全球金融市場造成衝擊。關於突發事件建模，經典研究大多是基於布朗運動和跳躍擴散過程，但由於跳躍作為稀有事件缺乏樣本數據而難以估計以及市場中存在著大量的不確定性因素，因此在實際中很難建立出精確的機率模型。本項目在統計信息不足情形下，採用分數布朗運動（刻畫長記憶性及自相似性等特徵）和模糊隨機變數對稀有事件進行建模，進而給出當跳躍發生時動態資產配置與定價模型；進一步在統計信息嚴重匱乏情形下，採用局內算法及競爭分析方法建立動態資產配置與定價模型；針對以上模型再結合市場中各種約束條件進行修正並利用市場數據進行實證分析，最後對金融中的一些異常現象給出解釋。本項目的研究結果將成為已有資產配置與定價模型的有益補充，並在實踐中為投資者、金融投資機構及金融監管部門提供認識突發事件發生時如何進行風險控制的可行性方案和建議。
結題摘要
近年來，全球經濟一體化進程加快，突發事件發生頻繁。關於突發事件建模，經典研究大多是基於布朗運動和跳躍擴散過程，但由於跳躍作為稀有事件缺乏樣本數據而難以估計以及市場中存在著大量的不確定性因素，因此在實際中很難建立出精確的機率模型。本項目在統計信息不足或無統計信息情形下，採用分數布朗運動和模糊隨機理論對稀有事件進行建模，運用局內算法及競爭分析方法研究金融資產配置及期權定價等問題。在當前國際金融動盪不斷增強的環境下，項目的研究具有重要的理論價值和現實意義。 首先，本項目在統計信息不足情形下，基於分數布朗運動和模糊隨機理論，研究稀有事件下的資產定價問題：建立了分形環境下股本權證的定價模型，及次分數布朗運動下帶交易費用的備兌權證定價模型並設計了一種改進的最小二乘蒙特卡洛方法；在跳風險下對脆弱式期權進行定價，建立了專門定價歐式脆弱看漲期權的Crisp機率均值跳躍-擴散模型，及基於Lévy過程帶模糊參數的歐式脆弱期權定價模型；研究了分式Ornstein-Uhlenbeck過程中極大似然估計的收斂速度，並設計分式Ornstein-Uhlenbeck過程的最小誤差估計方法。 其次，在統計信息嚴重匱乏情形下，採用局內算法及競爭分析方法研究動態資產配置問題：構建了新的多期投資組合選擇模型；給出了帶有VaR約束和無風險投資的模糊機率投資組合選擇模型；建立了一個區間多期投資組合選擇最佳化模型；提出了一個帶交易費用的可能性均值-半方差-熵模型；將傳統投資組合研究擴展到項目投資組合中，提出了考慮破產風險約束的多項目投資組合決策模型；在模糊環境下構建含有背景風險的投資組合選擇模型。 最後，考慮到現有投資策略存在的不足及實際投資情況，本研究在無統計信息下對投資組合選擇策略展開了研究：提出了一種新的基於線性學習函式的泛證券投資組合策略；設計了集成有限個專家意見的線上投資組合策略；提出了新的線上投資組合選擇策略——REDP策略、Passive Aggressive混合策略、加權移動平均均值回歸和均值回歸策略和混合均值回歸策略。 對於所提模型和策略方法，本項目均運用市場數據來檢驗所提模型的有效性和可行性。其研究結果豐富了已有的金融決策模型及建模技巧和方法，並在實踐中為投資者、金融投資機構及金融監管部門提供了風險控制的可行性方案和建議。
