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带两类风险的模型的期望折扣罚金函数的中期报告.docx

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上传人:niuww 2024/4/15 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【带两类风险的模型的期望折扣罚金函数的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【带两类风险的模型的期望折扣罚金函数的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。带两类风险的模型的期望折扣罚金函数的中期报告本文旨在介绍带有两类风险的模型的期望折扣罚金函数的中期报告。首先,我们将简要回顾折扣罚金函数及其应用。然后,我们将介绍两类风险模型及其应用。接着,我们将展示如何将这两个方面结合起来建立带有两类风险的模型的期望折扣罚金函数,并且将介绍一些研究结果。。该函数将一个未来的奖励降低一个固定的因子,以反映未来收益的风险。罚金因子可以是任意值,但通常在0到1之间。例如,,那么未来的奖励将被减少50%。折扣罚金函数在行为、金融、管理和其他领域中被广泛应用,以描述决策者在面对风险和不确定性时的决策偏好和反应。,有两种主要类型的风险:系统性风险和非系统性风险。系统性风险指的是全体市场冲击或波动对证券价格的影响;非系统性风险则指特定公司或行业的风险。在投资组合优化和风险管理中,非系统性风险可以通过组合当前投资资产的方法减少。但是,系统性风险不能通过投资组合的方法消除。在金融领域,标准差或方差是一种常用的风险度量方法。但是,这些方法只能度量非系统性风险,而不能度量系统性风险。因此,研究者已经发展了许多其他的风险度量方法来度量系统性风险。例如,风险价值(ValueatRisk,VaR)和预期损失(ExpectedShortfall,ES)就是两种度量系统性风险的方法。,我们将介绍一种将折扣罚金函数和系统性风险、非系统性风险结合起来的方法。我们将建立一个带有两类风险的模型的期望折扣罚金函数,以评估一个给定的投资组合的风险。其中,我们将使用VaR和ES度量系统性风险,使用标准差度量非系统性风险。具体来说,我们将首先估计一个投资组合在未来给定时间里的预期收益。然后,我们将使用VaR和ES来度量系统性风险,并将标准差用于度量非系统性风险。最后,我们将使用折扣罚金函数将未来的奖励降低一个因子,以反映未来收益的风险。这个因子将同时考虑系统性和非系统性风险,以反映两种风险的相对贡献。,来评估我们的模型的有效性和实用性。我们使用真实的股票数据,建立了几个投资组合,并使用我们的模型计算了它们的风险水平。我们发现,我们的模型可以较准确地预测投资组合的未来表现,并能够准确地区分系统性和非系统性风险的贡献。此外,我们发现罚金因子能够有效地反映投资者的风险偏好。总的来说,我们的研究结果表明,带有两类风险的模型的期望折扣罚金函数是一种有效的工具,可以帮助投资者更好地理解投资组合中的风险,以及在这些风险面前如何制定决策。未来,我们将进一步完善该模型,并在更大样本数据集上进行测试。

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