本文關(guān)鍵詞：CVaR在債券投資和再制造最優(yōu)生產(chǎn)計劃中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：條件風(fēng)險價值(CVaR)提出后被廣泛運用于金融、水電、供應(yīng)鏈等領(lǐng)域,然而應(yīng)用于金融領(lǐng)域中的債券投資和再制造生產(chǎn)計劃的研究卻很少,本文把CVaR應(yīng)用于債券投資組合和再制造生產(chǎn)計劃中.本文主要考慮了關(guān)于CVaR的債券投資組合問題和再制造生產(chǎn)計劃問題,主要包括以下兩個方面：第一,針對債券投資組合的風(fēng)險度量困難,我們用CVaR計算風(fēng)險,建立了關(guān)于CVaR的債券投資組合優(yōu)化模型.因為模型是非光滑的且具有隨機性,通過引入輔助變量處理非光滑的函數(shù),將模型轉(zhuǎn)換為隨機線性規(guī)劃模型,采用蒙特卡羅模擬把它離散化.但樣本較大時,模型求解有一定的難度,因此用光滑化非線性模型的求解辦法,通過光滑化技術(shù)把非光滑的債券投資組合模型轉(zhuǎn)換成光滑化的優(yōu)化模型,此模型有全局最優(yōu)解.關(guān)于模型的求解問題,用光滑化方法與線性規(guī)劃方法進行求解,兩種方法都能很好地求解債券組合投資優(yōu)化模型,數(shù)值實驗的結(jié)果驗證了光滑化方法具有較好的計算性能與全局收斂性,可以為債券投資者提供更好的決策依據(jù)與規(guī)避風(fēng)險的參考.第二,針對再制造綜合生產(chǎn)計劃問題,在市場需求量和廢舊產(chǎn)品回收量不確定的情況下,構(gòu)建了單一產(chǎn)品再制造企業(yè)綜合生產(chǎn)計劃的聯(lián)合機會約束模型.由于約束條件中的概率函數(shù)很難得到顯性表達式,該模型的轉(zhuǎn)化和求解都有較大的困難,先考慮凸內(nèi)逼近對模型進行轉(zhuǎn)化,再用CVaR逼近方法對模型進行轉(zhuǎn)化.等價轉(zhuǎn)化后模型中的約束條件含有隨機變量,用樣本平均近似方法(SAA)對這個凸問題進行求解CVaR近似,用Monte-Carlo模擬獲得隨機變量的獨立同分布樣本,再利用線性規(guī)劃方法求解,并進行了收斂性分析,最后用再制造企業(yè)中的具體實例進行了數(shù)值實驗,該模型與算法的有效性得到了驗證.
【關(guān)鍵詞】：再制造綜合生產(chǎn)計劃 聯(lián)合機會約束 CVaR 樣本平均近似 債券投資 光滑方法
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F830.91;F273
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• §1.1 研究背景10-11
• §1.2 研究現(xiàn)狀11-12
• §1.3 預(yù)備知識12-14
• §1.4 研究內(nèi)容及創(chuàng)新點14-16
• 第二章 基于CVaR的債券投資組合模型16-29
• §2.1 引言16-17
• §2.2 基于CVaR的債券組合優(yōu)化模型17-21
• §2.3 光滑化模型及其求解方法21-23
• §2.3.1 光滑化函數(shù)21-22
• §2.3.2 CVaR模型中的光滑函數(shù)22-23
• §2.3.3 模型的求解23
• §2.4 數(shù)值試驗23-28
• §2.4.1 數(shù)據(jù)的選取23-24
• §2.4.2 數(shù)值結(jié)果24-28
• §2.5 結(jié)論28-29
• 第三章 再制造最優(yōu)生產(chǎn)計劃模型的CVaR凸逼近及SAA算法29-38
• §3.1 引言29-30
• §3.2 基于聯(lián)合機會約束的再制造綜合生產(chǎn)計劃模型30-31
• §3.3 再制造綜合生產(chǎn)計劃模型的CVaR凸逼近31-34
• §3.4 近似模型的樣本平均近似算法及收斂性分析34-36
• §3.5 數(shù)值算例36-37
• §3.6 結(jié)論37-38
• 第四章 總結(jié)與展望38-39
• 參考文獻39-43
• 致謝43-44
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文44

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：CVaR在債券投資和再制造最優(yōu)生產(chǎn)計劃中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：508259