| CVaR在信用风险优化中应用及基于遗传算法的解 |
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| 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. |
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| 作者姓名： | 詹原瑞 张建龙 |
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| 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） |
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| 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。
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| 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 |
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