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CVaR在信用风险优化中应用及基于遗传算法的解
引用本文:詹原瑞,张建龙.CVaR在信用风险优化中应用及基于遗传算法的解[J].石家庄铁道学院学报,2004,17(3):98-101.
作者姓名:詹原瑞  张建龙
作者单位:詹原瑞(天津大学,管理学院,天津,300072)       张建龙(天津大学,管理学院,天津,300072)
摘    要:条件受险价值是一种能够反映损失分布尾部信息,从而有利于防范小概率极端金融风险的风险度量和优化工具。Fredrik给出了能同时优化组合条件受险价值和受险价值的线性规划模型,该模型存在维数障碍。将其重新变回为一个非线性规划模型,并利用带约束的遗传算法求其近似最优解。通过举例对比原组合与优化后组合的标准差、受险价值、条件受险价值,得出结论:该模型能够在很少损失期望收益的情况下,同时减少标准差、受险价值、条件受险价值等重要风险衡量指标。

关 键 词:条件受险价值  受险价值  信用计量方法  遗传算法
文章编号:1006-3226(2004)03-0098-04

The Application of Conditional Value-at-Risk Model in the Optimization of Credit Risk of Portfolio and the Solution Based on Genetic Algorithm
Abstract:
Keywords:
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