CVaR在信用风险优化中应用及基于遗传算法的解

• 作者: 张建龙 詹原瑞
• 来源期刊: 石家庄铁道学院学报
• 学科: 经济
• 关键词: 条件受险价值 受险价值 信用计量方法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: F830
• 字数: 2675字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0373.2004.03.026

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹原瑞	天津大学管理学院	85	1374	18.0	34.0
2	张建龙	天津大学管理学院	2	31	2.0	2.0