基于多期随机优化的个人财务计划模型研究
保险研究 基于动态多期投资模型的寿险公司最优投资决策_卞小娇
INSUＲANCE STUDIES
No. 5
2014
基于动态多期投资模型的寿险公司最优投资决策
卞小娇 李方方
（ 南开大学经济学院风险管理与保险学系 ， 天津 300071 ） ［ 摘 要］ 动态资产配置模型是现代资产管理理论中最具价值的理论之一。 本文使用 Sorensen （ 1999 ） 提出的拟动态规划方法寻求保险人效用最大化的投资策略 ， 求得在不同风险偏好和投资限 20 年投 制下的各期限债券以及股票的配置比例 。研究发现：保险人的风险偏好影响股票持有比例 ， 资期间下不同风险偏好投资者的股票持有数量会收敛到理性投资水平 ；债券组合中只含有最短和最 长年期债券， 两种债券的持有量随时间此消彼涨 ， 其他年期债券持有为零；负债持续期缺口是影响债 券组合配置的主要因素。 ［ 关键词］ 完备交易市场；风险偏好；股票债券比例；拟动态优化 ［ 1004 － 3306 （ 2014 ） 05 － 0076 － 11 中图分类号］ F840. 31 ［ 文献标识码］ A ［ 文章编号］
“国家自然科学基金项目（ 71073084 ） ” ［ 的资助。 基金项目］ 本文受到 ［ 作者简介］ 卞小娇， 南开大学经济学院风险管理与保险学博士研究生， 研究方向：寿险公司资产负债管理；李方方， 南 开大学经济学院风险管理与保险学博士研究生， 研究方向：风险管理。
— 76 —
二、 资产配置之谜 Lioui A. （ 2007 ） 指出机构投资者持有的投资组合中现金、 债券和股票三者配置比例与共同基金分离定 理不一致， 并将这种现象称为资产配置之谜 。根据共同基金分离定理：风险规避的投资人持有较多无风险资 产、 较少风险资产， 而风险性资产中债券和股票的比例不会随风险偏好而改变 。为了观察我国寿险公司的偏 好程度， 本文选八家寿险公司为观察样本 ， 如表 1 所示：前四家公司为中资寿险公司， 后四家公司为外资寿险 公司， 中国人寿持有的现金和定期三年内基本没变化 ， 说明其风险偏好大体没变化， 然而风险资产中债券和
家庭投资组合优化模型研究
家庭投资组合优化模型研究一、引言随着经济全球化、金融市场的日益复杂和个人财务资产的增加，越来越多的家庭开始积极投资，以获得更高的投资回报，提高自身的财富水平。
在这个过程中，如何进行有效的资产配置和投资组合，成为家庭理财的重要问题之一。
本文旨在探讨家庭投资组合优化模型的研究，以提供一些有益的建议和思路。
二、家庭资产配置模型的分类1、传统模型传统家庭资产配置模型的主要思路是根据个人的投资偏好、风险偏好、收益预期和资产市场的变化，把钱分散投资于各种金融资产。
其中常用的模型是马科维茨投资组合理论（MPT)、基于收益风险特征的现金流匹配模型和基于财务目标的资产配置模型。
这些传统模型对于家庭理财有着很大的帮助，但是只是基于历史数据和市场情况构建的，很难完全适应当前金融市场的情况。
2、行为金融模型随着对于人类行为和决策模式的深入研究，行为金融学的理论将越来越多地应用到家庭资产配置模型中。
行为金融学家认为，人类行为模式并不完全理性。
在决策时往往会受到情感、思维误区等因素的影响。
因此，行为金融学模型将更加关注投资者面对风险和不确定性时的行为特征，以及如何避免决策失误。
3、机器学习模型机器学习模型是近年来兴起的一个研究方向。
通过大数据和智能算法，让计算机模拟出人类的投资决策过程，从而更好地规避市场风险。
与传统模型相比，机器学习模型更加全面、客观和迅速地考虑了诸多影响因素，对于家庭资产的配置和投资比较有前景。
三、基于风险-收益平衡模型的资产配置模型这种模型是以风险-收益均衡原则为基础，在风险承受能力和收益预期之间寻求平衡的资产配置模型。
首先，要考虑风险承受能力的因素，如家庭规模、家庭主要收入来源、家庭固定开支、经济情况等；其次，要考虑收益预期和投资目标，以及不同的资产市场环境。
通过对所有这些因素进行综合考虑，建立一个风险-收益平衡的模型，可以更好地保障家庭理财的成功。
四、结论综上所述，家庭投资组合优化模型是一项非常重要的研究领域。
基于多目标优化算法的投资组合优化研究
基于多目标优化算法的投资组合优化研究随着金融市场的发展和投资意识的增强，投资组合成为了一种越来越流行的投资方式。
投资组合是指通过将不同的投资品种组合在一起，以期望在风险控制的前提下获取更好的收益。
而在投资组合的构建中，多目标优化算法被广泛应用。
多目标优化算法是指在多个目标函数之间进行权衡和平衡，得到最优解的一类算法。
在投资组合中，多目标优化算法的应用可以使得投资组合既能获得合适的收益，又能在一定程度上规避风险。
在投资组合的构建中，最重要的一步就是确定投资品种的权重。
而多目标优化算法可以根据投资者的需求和风险偏好，自动调整不同的投资品种的权重，从而构建一个最优的投资组合。
多目标优化算法的运用可以提高投资组合构建的效率和准确性，减小人为因素对投资组合的影响。
在多目标优化算法中，最常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这些算法在搜索空间中寻找最优解的方法不同，但都能够有效地解决多目标优化问题。
以遗传算法为例，其基本思路是模拟生物进化的过程，通过不断的交叉、变异、选择等操作，不断生成新的个体，并逐步进化为最优解。
在投资组合的构建中，遗传算法可以根据投资者的需求来确定不同的目标函数（如最小化风险、最大化收益等），并通过不断迭代得到最优解。
同时，遗传算法还能够避免陷入局部最优解的问题，具有很强的全局搜索能力。
另一个重要的问题是如何确定目标函数。
在投资组合中，目标函数一般包括风险和收益两个方面。
在确定目标函数时，需要根据投资者的风险偏好和收益预期来进行权衡和平衡。
一般来说，风险和收益之间存在一定的权衡关系。
即风险越高，收益也可能越高，反之亦然。
因此，如何选择合适的风险指标和收益指标至关重要。
风险指标包括标准差、变异系数等，而收益指标包括年化收益率、累积收益率等。
除了风险和收益，还有一些其他的目标函数，如流动性、投资期限等。
在构建投资组合时，需要根据投资者的需求来选择不同的目标函数，并综合考虑它们之间的关系来确定最终的投资组合。
动态优化模型消费与储蓄的最优选择
动态优化模型消费与储蓄的最优选择动态优化模型：消费与储蓄的最优选择在个人财务管理中，恰当地安排消费和储蓄是至关重要的。
通过动态优化模型，个人可以找到消费与储蓄的最优选择，以实现财务目标。
1. 问题框架在开始讨论消费与储蓄的最优选择之前，我们需要了解动态优化模型。
该模型通过计算最大化效用函数的解，确定最佳决策路径。
在该模型中，消费与储蓄是两个主要的决策变量，而收入、利率和风险偏好则是一些关键的因素。
2. 效用函数和约束在动态优化模型中，效用函数是一个关键的概念。
个人的效用函数可以用来衡量其对不同消费和储蓄决策的偏好程度。
一般来说，效用函数是一个关于消费和储蓄的函数，其形式可能是线性的、凸的，或者依赖于个人的风险偏好。
同时，个人在做出消费和储蓄决策时，还需要考虑一些约束。
例如，个人的收入是一种限制，消费与储蓄之间也存在着一定的关系。
3. 费雪分离定理费雪分离定理认为，个人的风险承受能力与其消费和储蓄决策是分离的。
也就是说，个人可以通过适当地分配其财富，实现消费和储蓄之间的最优平衡。
4. 动态规划动态规划是解决动态优化问题的常用方法。
对于给定的问题，动态规划将其分解为子问题，并通过计算子问题的最优解，逐步构建整体的最优解。
在消费与储蓄的最优选择中，动态规划可以用来确定最佳决策路径，使个人的效用最大化。
该方法可以将问题的时间分割为离散的阶段，并根据每个阶段的收入和消费需求，计算出最佳的储蓄水平。
5. 风险偏好与最优选择个人的风险偏好也是影响消费与储蓄最优选择的一个重要因素。
风险偏好包括个人对风险的容忍程度以及对预期收益的偏好。
对于风险厌恶型的个人来说，他们倾向于更加保守的储蓄决策，以降低财务风险。
而风险承担型的个人可能更愿意进行高风险投资，以追求更高的收益。
6. 其他因素的考虑除了收入、利率和风险偏好，个人在做出消费与储蓄决策时，还需要考虑一些其他因素。
例如，通货膨胀率的影响、个人的资产和负债状况、预期未来的收入变化等等。
基于大数据分析的公司财务风险预测模型构建
基于大数据分析的公司财务风险预测模型构建随着大数据技术的发展和应用的广泛，公司财务风险预测模型在管理决策中的作用越来越重要。
本文将基于大数据分析的公司财务风险预测模型的构建进行详细介绍。
第一部分：引言在当前经济环境下，公司面临着不断变化的市场风险和竞争压力。
准确预测公司的财务风险成为管理者面临的一项重要任务。
传统的财务风险分析仅基于历史财务数据和经验法则，对未来的风险预测效果有限。
因此，基于大数据分析的公司财务风险预测模型的构建成为改进的方向。
第二部分：大数据在公司财务风险预测中的应用大数据技术的引入为公司财务风险预测提供了更强的数据支持和更多的分析手段。
大数据分析不仅能够处理庞大的财务数据，同时也可以结合其他外部数据和非结构化数据，提供更全面的信息和更准确的预测结果。
1. 数据收集与清洗首先，大数据分析需要对各种来源的数据进行收集和清洗。
财务风险所涉及的数据可能包括财务报告、行业数据、市场数据、经济指标等。
同时，对数据进行清洗，剔除不准确、不完整或不相关的数据，确保数据的准确性和一致性。
2. 特征工程在数据清洗之后，需要通过特征工程来提取有效的特征。
特征工程是建立机器学习模型的关键步骤，在财务风险预测模型中，可以根据财务指标、行业发展趋势、宏观经济环境等方面提取特征，以供后续的建模和分析使用。
3. 建模与分析建立财务风险预测模型是大数据分析的核心部分。
常用的建模和分析方法包括统计分析、机器学习、人工智能等。
通过对大量的历史数据进行学习和训练，模型可以发现财务风险的潜在模式，并进行预测和分析。
第三部分：构建基于大数据分析的公司财务风险预测模型的方法在构建基于大数据分析的公司财务风险预测模型时，可以参考以下方法：1. 综合指标模型可以使用多个指标来综合评估公司的财务风险。
这些指标可以包括财务稳定性、盈利能力、偿债能力等方面的指标。
通过将这些指标进行综合分析，可以得到一个全面的财务风险评估结果。
2. 时间序列模型时间序列模型可以用于对公司财务数据的趋势和周期性进行分析。
基于随机规划的港口投资优化决策模型
４ 基 于随机 规划 的港 口投资优 化 决策模 型
４ ． １ 研 究原 理 及 思 路
通常 ， 港 口投 资投 资规模较 大， 但建 设期和 回收周期都较 长， 运用随 利用基 于随机 规划的港 口投 资优化决策模 型， 我们对投资成本最小 机规划的方法 来研 究港 口投资的优化决策， 主要是在对港 口吞吐量进行 化 目标函数的权重分为设为 ０ ， １ ／ ２ ， １ ，对运营效率最大化 目标函数权重 分析、 估测 和评价 的基础上 ， 主要优化港 口的投 资成本和运营效率。以港 分别设为 １ ， １ １ ２ ． ０ ， 以 ３ ０作为遗传算法的种群规模 ， 设交叉概率 为０ ． ２ ， 取 口损益、 供 给需求、 生态承载力为主要约束条件 ， 以此建立基于随机规： 划 ． ５ ， 进行 ５ ０ ０次模拟 ， 我们 可以计算 出如下结果： 的港 口投资优 化决策模型。① 通过随机过程研究评估港 口货运量 ， 并估 变异概率为 ０ 表 ２ 港口投资优 化结 果 计各类型泊位的吞吐量 。 ② 建立两个优化 目标函数 ： 港 口投资成本最 小 权重 泊位类 型 Ｋ ＝ ｌ Ｋ ＝ ２ Ｋ ： ３ 化和运营效率最大化。对主要约束条件进行分析后 ， 运用随机规划模型 舢 Ｉ ＥＵ ０ ０ Ｏ 来计算求解 ， 分析如何利用 最小的港 口投 资获取 最大的运营效 率， 并避 免浪费港 口资源， 同时还 能保护生态环境。 Ｏ ８ ０Ｄ ０ １ Ｕ Ｏ ｌ ｌ
Ｎ ｆ Ｎ ＼
４ ． ２ ． ４ 生态承载力约束 港 口投资建设经常会对周边环境造成重大的影响 ， 这种影响甚至是 不可恢 复性的。港口的生态承载力的决定因素有港 口的岸线长度 、 港口 海域生物生存环境维护成本， 可能发生污染的事故数量和产生的交通噪 声， 如果 以 Ｗ 表示港 口投资规划建设规模 ， 上述 四种 因素所影响 的港 口 生态承载力记为 ｆ （ Ｃ ． ， Ｃ ２ ， Ｃ ， ， Ｃ ） 。 则港 口投 资规划建设生态承载力的约束条件可 以表示为： Ｗ≤ｆ （ Ｃ 。 ， Ｃ ２ ， Ｃ ３ ， Ｃ ４ ）
基于Kriging模型的自适应多阶段并行代理优化算法
第27卷第11期2021年11月计算机集成制造系统Vol.27No.11 Computer Integrated Manufacturing Systems Nov.2021DOI：10.13196/j.cims.2021.11.016基于Kriging模型的自适应多阶段并行代理优化算法乐春宇，马义中+(南京理工大学经济管理学院，江苏南京210094)摘要：为了充分利用计算资源，减少迭代次数,提出一种可以批量加点的代理优化算法。
该算法分别采用期望改进准则和WB2(Watson and Barnes)准则探索存在的最优解并开发已存在最优解的区域,利用可行性概率和多目标优化框架刻画约束边界。
在探索和开发阶段，设计了两种对应的多点填充算法，并根据新样本点和已知样本点的距离关系，设计了两个阶段的自适应切换策略。
通过3个不同类型算例和一个工程实例验证算法性能，结果表明，该算法收敛更快，其结果具有较好的精确性和稳健性。
关键词:Kriging模型;代理优化;加点准则；可行性概率;多点填充中图分类号：O212.6文献标识码：AParallel surrogate-based optimization algorithm based on Kriging model usingadaptive multi-phases strategyYUE Chunyu,MA Yizhong+(School o£Economics and Management,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing210094,China) Abstract：To make full use of computing resources and reduce the number of iterations,a surrogate-based optimization algorithm which could add batch points was proposed.To explore the optimum solution and to exploit its area, the expected improvement and the WB2criterion were used correspondingly.The constraint boundary was characterized by using the probability of feasibility and the multi-objective optimization framework.Two corresponding multi-points infilling algorithms were designed in the exploration and exploitation phases and an adaptive switching strategy for this two phases was designed according to the distance between new sample points and known sample points.The performance of the algorithm was verified by three different types of numerical and one engineering benchmarks.The results showed that the proposed algorithm was more efficient in convergence and the solution was more precise and robust.Keywords:Kriging model；surrogate-based optimization；infill sampling criteria；probabil让y of feasibility；multipoints infill0引言现代工程优化设计中，常采用高精度仿真模型获取数据，如有限元分析和流体动力学等E,如何在优化过程中尽可能少地调用高精度仿真模型，以提高优化效率，显得尤为重要。
关于国内外财务风险预警模型的文献综述
财务与审计矣扌图內外财务风险额警檬塑询丈献探述□昆明李秀雷企业为了及时有效地识别和防范财务风险隐患，实现了持续健康发展的目标，建立财务风险预警模型。
然而，现有的财务风险预警模型往往效率低下，存在缺陷。
首先分析了国内外财务风险预警模型，其次分析了模型的局限性，最后对研究财务风险预警模型提出了合理化建议。
一、国外财务风险预警模型研究综述1.国外财务风险研究现状。
国外学者通常通过财务危机定义财务风险。
Beave需有这种看法：如果一家公司面临破产，或者存在未支付优先股息和无法偿还债务的现象，那么它可以被视为面临财务危机。
Ross等人指出了破产的四个内涵：技术、企业、会计、法律破产。
并认为从危机预防的角度来看，财务危机是指技术破产。
C.VanHome等财务风险的定义更为广泛，而财务风险由两个组成部分，即使用财务杠杆引发每股收益变动和失去偿付能力的风险。
2.财务风险预警模型研究现状。
①单变量判别模型。
Fitzpatrick是最早探索财务风险预警模型的学者之-O他以19家公司为样本，他建立一个单变量判别模型来探索财务风险预警问题，通过对破产和经营正常企业财务比率的对比分析，得出产权比率和净资产收益率两个指标对财务风险具有较高的预警精度。
芝加哥大学教授BeaverJF发了一个基于F i tzpatrick的单变量预警模型，以1954-1966年158家破产企业与正常企业的财务关系为研究对象，得出净利润/总资产指标和净现金流量/总负债指标在财务风险预测方面更为准确。
②多变量判别模型。
Altman是将多变量判别模型应用于财务风险预警领域研究的首位开拓者。
他提出的Z-Score模型是国外影响最大的多元线性判别模型。
从1946年至1965年期间66家有问题和经营中的公司中随机抽取一个样本，它从22个提供最佳预警的备选财务比率的范围内选择了5个，并建立了一个五变量判别模型来计算Z值，并根据Z值的大小确定公司破产或失败的概率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于多期随机优化的个人财务计划模型研究
摘要：本文主要根据个人的投资、消费和未来支付的相关特征，
建立一种基于多期随机优化的个人财务计划模型，并以我国社会的
发展为基础，进行相关的仿真计算，提出了最优的消费策略、储蓄
策略以及贷款计划。
关键词：多期随机优化 个人财务计划 模型
在安排长期财务计划时，常常会遇到各种各样的问题，如资源的
配置、储蓄的安排、债务的安排等等，为了更好地对个人财务进行
优化和配置，需要对财务管理进行综合性的研究。外国专家mulvey
曾经针对财务计划的问题进行了相关的研究和总结，并提出了解决
财务问题的各种随机优化模型，此外，还有一些专家学者使用随机
规划的方式对保险公司、银行和养老金等进行了资产负债管理的研
究，也建立了相关的家庭账户顾问，对负债管理系统进行了深入的
阐述。但是，由于该种模型未考虑到未来支付的相关问题，模型中
也没有涉及到借贷问题，因此，该种模型具有一些局限性。本文主
要根据个人的投资、消费和未来支付的相关特征，建立一种基于多
期随机优化的个人财务计划模型，并以我国社会的发展为基础，进
行相关的仿真计算，提出了最优的消费策略、储蓄策略以及贷款计
划。
1 基于多期随机优化的个人财务计划模型
1.1 模型的相关描述
基于多期随机优化的个人财务计划包括养老金计划、债务计划、
子女升学计划等等，如果有一项计划未完成，就需要受到惩罚，惩
罚的程度是pd，如果在规定的时间t内完成相关的计划，那么dtn
为0，如果在规定的时间t内没有完成相关的计划，那么dtn为1。
考虑到个人超额消费的问题，其效用是一种消费金额函数，那么模
型的表达方式为：
1.2 情景的生成
个人财务计划模型是建立在经济环境不确定的基础之上，模型核
心问题就是处理未来不确定性的因素，未来不确定性因素可以由基
本消费、工资水平、资产收益等变量来反应，因此，为了建立一个
动态的模型，整个状态的构建必须能够以未来信息变化以及时间变
化来反映，这就可以反映出整个情况的结构。图1 是一种情景树，
每个节点代表不同的状态，每一种状态都反映着阶段中随机变量的
结果，每个路径都是一种情景，在t=0时，是初始状态，在初始状
态的变量是已知的，在t=1时，会出现一些可能的状态，在情景树
的节点之后会有很多的后续节点，可以对揭示的信息进行模拟。
一般情况下，我国居民的投资方向大多以国债、存款、股票、基
金等为主，因此，本文考虑的资产种类也以存款、债券、股票为主，
分析近年来资产物价的变动情况以及工资的上涨率，可以建立好相
关的模型，并建立一种向量自回归的模型，使用该种模型就能够分
析出情景树中不同节点的基本消费、资产收益以及工资的增长情
况。
1.3 基于个人采取计划的多起随机优化模型遗传算法
个人的财务计划可以按照以下的程序进行：将基本的生活开支安
排好，并规划出未偿债务的支出情况，如果资金不足，那么就难以
满足生活的开支需要和设定的目标需求，那么此时就可以对外借
款，如果资金情况难以满足生活开支需求以及设定目标需求，那么
就可以将股票、存款、债券等投资项目进行出售或者以此来进行抵
押贷款，如果在出售和抵押贷款完成后，但是资产依然不足，那么
就可以将相关的支出进行延迟处理，按照个人财务计划的步骤，遗
传算法的计算方式如下：
第一，选择好初始的生成种群解，设置好决策变量。
第二，计算出父代种群个体适应度函数f（x），适应函数的设计
为：
在上式中，m是一个正数。公式设计好之后，就可以选择操作，
使用旋轮法来进行运算。
第三，进行交叉操作，并确定好交叉操作的父代，完成之后，会
产生两个后代，再验证两个后代的实际可行性，如果后代可行，那
么则可以使用后代来代替父代。
第四，进行变异操作，从i=1到种群大小m，重复以下的过程，
在[0，1]中随机产生r，如果r<变异概率，那么就选择个体vi为
变异父代，m是一个足够大的正数，那么在空间rm中就会随机出现
变异方向d，如果v+m检验不可行，那么就要将m设置成0到m之
间的一个随机数，此时就会得到新的个体，再进行检验，知道结果
可行为止。
第五，计算出种群的适应度函数，选择适宜的数字作为目标值，
进行重复计算，直到结果可行为止。
2 仿真计算
某个家庭想要制定一项长期的采取计划，其初始投资存款为10
万元，股票有20万元，国债有10万元，家庭年收入为8万元。在
家庭负债方面，有房贷，房贷年偿还金额为2万元，偿还期限共计
20年，孩子教育费用每年2万元，共计要支付10年，必备的生活
开支为1.6万元，根据通货膨胀的情况，该家庭购买了养老保险，
每年需要支付1.5万元，在60岁以后，每年可以得到2万元的养
老保险，那么怎样才能够保证基本支出的同时满足家庭消费欲望，
就需要根据其债务以及退休的计划，根据其资产的情况做好投资计
划。
根据以上的公司求得各项工资、资产收益以及核心消费，按照遗
传算法的步骤来求解，将初始种群m设定为50，净化代数t设定为
100，求解的结果详见表1：
参考文献：
[1]mulvey j m，vladimirou h.s tochast ic netw ork optimizat
ionmodels for investment planning[j].a nnals of op erati
onsresearch，1989，20（2）：187-217.
[2]津巴威廉t，马尔维约翰m.全球资产与负债管理建模[m].顾
娟，张永乐译.北京：经济科学出版社，2003.530-565，566-586，
639-
665.
ziemba w t，mulvey j m.worldw ide asset and l iabi li tymodel
ing[m].translat ed by gu j，zhang y l.beijing：economic s
cience press，2003.530- 565，566-586，639-665.
[3]金秀，冯英洁，黄小原.基于多期随机优化的个人财务计划模
型[j].东北大学学报，2005（09）.
[4]袁军鹏，宿洁.个人消费- 投资多阶段决策模型[[j].中国管
理科学，2003，11（5）：12-15.
yuan j p，su j.individual consumpt ion-investment mult
istage decision models[j].china management s cience，2003，
11（5）：12-15.