CVaR在信用风险优化中应用及基于遗传算法的解

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。

关键词

条件受险价值 / 受险价值 / 信用计量方法 / 遗传算法