兩類含相關(guān)性的風(fēng)險模型的研究的開題報(bào)告

兩類含相關(guān)性的風(fēng)險模型的研究的開題報(bào)告開題報(bào)告一、研究背景在金融風(fēng)險管理領(lǐng)域中，相關(guān)性一直是一個重要的研究方向。一方面，相關(guān)性能對資產(chǎn)組合帶來重要的影響，關(guān)系著風(fēng)險的分散和集中，關(guān)系著投資組合的構(gòu)建和優(yōu)化；另一方面，相關(guān)性的測度和擬定又是一個非常復(fù)雜的問題，需要借助多種統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。在風(fēng)險管理中有大量的實(shí)踐證實(shí)，正相關(guān)與負(fù)相關(guān)能夠在不同方向上影響投資組合的風(fēng)險利潤特征，而且，相關(guān)性可能增加或減弱風(fēng)險傳遞，影響到系統(tǒng)風(fēng)險，這就導(dǎo)致了很多基于相關(guān)風(fēng)險模型的研究，并涌現(xiàn)了許多不同的模型方法。針對以上的研究背景，我們提出了兩類風(fēng)險模型的研究方向。二、研究目的和內(nèi)容本篇研究主要目的在于，構(gòu)建和實(shí)現(xiàn)兩類與相關(guān)性有關(guān)的風(fēng)險模型，包括：1.基于隨機(jī)矩陣論的風(fēng)險模型研究隨機(jī)矩陣?yán)碚撌茄芯侩S機(jī)矩陣本身和其與其他數(shù)學(xué)對象之間的關(guān)系的數(shù)學(xué)學(xué)派，被廣泛應(yīng)用于各種科學(xué)領(lǐng)域中。利用隨機(jī)矩陣論的思想，我們可以提出一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，研究相關(guān)性系數(shù)的隨機(jī)分布特征，從而構(gòu)建一種可行的風(fēng)險模型。本研究將會著重研究利用隨機(jī)矩陣?yán)碚摻⒌娘L(fēng)險模型，探討其優(yōu)、缺點(diǎn)和應(yīng)用范圍。2.基于協(xié)同過濾的風(fēng)險模型研究協(xié)同過濾是一種常見的推薦算法，也常常被應(yīng)用于相關(guān)性衡量和風(fēng)險管理中。協(xié)同過濾以用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過挖掘不同用戶間的共性，來推測出用戶所需要的特定信息。在本研究中，我們提出一種基于協(xié)同過濾的方法，將其與風(fēng)險模型相結(jié)合，完成模型的構(gòu)建和驗(yàn)證，進(jìn)一步分析協(xié)同過濾方法在風(fēng)險管理過程中的優(yōu)勢和局限。正是在這種情況下，本研究會對相關(guān)性的權(quán)重賦值和更新，風(fēng)險利潤的進(jìn)行分析等方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。三、研究方法和實(shí)驗(yàn)方案為了充分實(shí)現(xiàn)風(fēng)險模型的研究和優(yōu)化，本研究將主要采取以下的方法和實(shí)驗(yàn)方案。1.研究基于隨機(jī)矩陣論的風(fēng)險模型(1)進(jìn)行合適的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和處理，提取各種風(fēng)險變量并建立模型；(2)將隨機(jī)矩陣?yán)碚撘?，推?dǎo)出與相關(guān)性密切相關(guān)的數(shù)學(xué)公式；(3)將理論結(jié)構(gòu)化，設(shè)計(jì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)；(4)在不同數(shù)據(jù)場景下，進(jìn)行參數(shù)敏感度分析和模型評估。2.研究基于協(xié)同過濾的風(fēng)險模型(1)對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將投資組合收益率矩陣轉(zhuǎn)化為用戶評分矩陣；(2)設(shè)計(jì)基于隱式反饋的用戶相似度計(jì)算方法，構(gòu)建相應(yīng)的推薦模型；(3)研究和驗(yàn)證相關(guān)性和風(fēng)險利潤之間的關(guān)系；(4)在實(shí)驗(yàn)中，對模型的精確性、泛化性、用戶偏好和模型偏好等進(jìn)行評估。四、研究進(jìn)展和計(jì)劃目前，本研究正在進(jìn)行中，已經(jīng)完成了以下的工作：(1)對研究的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)梳理和綜述分析；(2)對所選的風(fēng)險模型進(jìn)行了實(shí)際案例的分析和驗(yàn)證，并給出了響應(yīng)的結(jié)論；(3)建立了基于matlab和python的兩個隨機(jī)矩陣?yán)碚擄L(fēng)險模型的計(jì)算實(shí)驗(yàn)，對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析和對比；(4)大部分協(xié)同過濾的計(jì)算實(shí)驗(yàn)已經(jīng)開始，推薦的算法框架已經(jīng)設(shè)計(jì)和準(zhǔn)備。下一步，本研究將會按計(jì)劃完成協(xié)同過濾風(fēng)險模型的實(shí)驗(yàn)，并對風(fēng)險模型進(jìn)行評估。同時，在