两类金融优化问题的研究——以消除理论与实践的差距为目标

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71071036
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

金融优化的理论和模型虽然丰富,但在满足实践应用方面还是存在较大差距。本项目旨在研究如下两方面内容:1)传统模型基本上都假设资产分布信息完全可知(随机优化模型),而近年来发展的稳健模型又过于忽略信息的部分可知性。本项目第一个内容是研究分布信息不确定条件下的稳健组合管理,力图提出更恰当的稳健组合概念,解决以往稳健模型过于保守的问题,建立下偏风险度量下的统一的、可被灵活运用的新型稳健模型(随机与稳健相结合)。在此基础上具体研究稳健信用风险组合管理和退出时间不确定的投资组合管理问题。2)目前关于边际风险、成分风险的度量和分析基本上是事后分析。在风险预算约束下,事前地、积极地优化投资组合的研究还很少,其原因在于该类问题的求解极其复杂。本项目第二个研究目标是通过研究该类问题的特殊结构,设计有效算法,为风险预算约束条件下的投资组合管理创造新工具。

结项摘要

本项目以减少实践与理论的差距为出发点,研究了以下几类问题。1)风险预算约束下的最有投资组合优化。在均值-方差分析框架下,将因子模型作为解释风险来源的基本模型,考虑了因子风险贡献约束和资产群风险贡献约束下的投资组合。设计了有效算的全局优化算法。2)分布信息不确定条件下的投资组合选择。将单值情景分析推广到集值情景分析,建立了基于下偏风险的最优投资组合优化问题。利用对偶理论将其转化为可解的线性规划问题和二阶锥规划问题。3)非线性投资组合选择。以参数VaR为风险度量,建立了非线性资投资组合选择的凸规划模型。4)资产个数、交易费、交易头寸受限制条件下的投资组合选择问题。对于资产数目受限条件下的投资组合模型,建立了基于二阶锥松弛逼近的求解方法。利用近似方法,建立了可同时处理资产个数、交易费、交易头寸受限制条件下指数跟踪问题的混合求解方法。5)动态投资组合策略的时间一致性问题。指出了一般的风险度量在动态情况下都不具有时间一致性,给出了时间一致有效性概念,并构造出了时间一致有效的动态均值-方差策略。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Active allocation of systematic risk and control of risk sensitivity in portfolio optimization
投资组合优化中系统性风险的主动配置和风险敏感性的控制
  • DOI:
    10.1016/j.ejor.2013.02.016
  • 发表时间:
    2013-08-01
  • 期刊:
    EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Li, Yingjie;Zhu, Shushang;Li, Duan
  • 通讯作者:
    Li, Duan
A hybrid approach for index tracking with practical constraints
具有实际约束的指数跟踪混合方法
  • DOI:
    10.3934/jimo.2014.10.905
  • 发表时间:
    2013-11
  • 期刊:
    Journal of Industrial and Management Optimization
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Y. Li, X. Yang, S. Zhu, D.H. Li
  • 通讯作者:
    Y. Li, X. Yang, S. Zhu, D.H. Li
Robust set-valued scenario approach for handling modeling risk in portfolio optimization
用于处理投资组合优化中的建模风险的鲁棒集值场景方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Journal of Computational Finance
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Zhu S. S.;Ji X. D.;Li D.
  • 通讯作者:
    Li D.
Convex relaxations and MIQCQP reformulations for a class of cardinality-constrained portfolio selection problems
一类基数约束的投资组合选择问题的凸松弛和 MIQCQP 重构
  • DOI:
    10.1007/s10898-012-9842-2
  • 发表时间:
    2013-08-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Cui, X. T.;Zheng, X. J.;Sun, X. L.
  • 通讯作者:
    Sun, X. L.
Nonlinear portfolio selection using approximate parametric Value-at-Risk
使用近似参数风险值进行非线性投资组合选择
  • DOI:
    10.1016/j.jbankfin.2013.01.036
  • 发表时间:
    2013-06
  • 期刊:
    Journal of Banking & Finance
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Cui X. T.;Zhu S. S.;Sun X. L.;Li D.
  • 通讯作者:
    Li D.

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其他文献

基于CRRA效用准则的资产负债管理
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国管理科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾燕;李仲飞;朱书尚;伍慧玲
  • 通讯作者:
    伍慧玲
中国股票市场金融传染及渠道——基于行业数据的实证研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    管理科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    裴茜;朱书尚
  • 通讯作者:
    朱书尚
中国股票市场的行业特质性金融传染特征:基于网络模型的实证研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    金融学季刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    裴茜;朱书尚
  • 通讯作者:
    朱书尚
传闻、澄清公告影响机制研究——基于投资者情绪和投资者关注的视角
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    金融学季刊
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱恒;姚京;朱书尚
  • 通讯作者:
    朱书尚

其他文献

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朱书尚的其他基金

系统性风险控制下的投资组合优化与管理
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Forward-Looking与Backward-Looking相结合的投资组合管理
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    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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