설명
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소형 무료 슬롯 게임 유형 :QCP lp
카테고리 : 무료 슬롯 게임 모델 라이브러리
메인 파일 : 무료 슬롯 게임gms
$title 재무 최적화: 위험 관리(무료 슬롯 게임SEQ=110)
$onText
70년대에는 여러 가지 다른 모델이 개발되었습니다.
재무적 위험을 관리하기 위해. 예방접종, 헌신 및 결합
다양한 맛의 모델이 제시됩니다. 프리젠 테이션
모델은 Financial Optimization 책의 1장을 밀접하게 따릅니다.
모델은 작은 크기를 사용하여 필수 기능을 포착하도록 설계되었습니다.
월스트리트의 89년 6월 23일 미국 재무부 시세에서 파생된 데이터 세트
저널.
이 파일에 제시된 모델 제품군은 다음과 같습니다.
IMMUN1 달러 기간 예방접종 모델
IMMUN2 이득 지향 예방접종 모델
IMMUN3 달러 볼록성 예방접종 모델
FACTOR1 인자 예방접종 모델
FACTOR2 인자 예방접종 모델
DEDIC 채권 헌신 모델
COMB1 조합 매칭 모델
COMB2 Horizon 매칭 모델
COMB3 Factor Horizon 매칭 모델
SIGMA 최소 현금 흐름 차이 모델
모두 동일한 책임 및 보안 데이터를 공유합니다. 일반적인 공식
이러한 모델 간의 관계를 더 잘 보여주기 위해 활용됩니다.
Dahl, H, Meeraus, A 및 Zenios, S A, 일부 재무 최적화
모델: 위험 관리. Zenios, S A, Ed, 재무 최적화.
캠브리지 대학 출판부, 뉴욕, 뉴욕, 1993.
키워드: 선형 계획법, 2차 제약 조건 계획법, 재무, 위험 관리,
재무 최적화
$offText
$sTitle 책임 정보
tl '책임 시간' 설정 / tl0*tl5 /;
테이블 liab(tl,*) '부채 데이터'
월 일 연도 책임 책임
tl0 6 23 1989 0 0.092370
tl1 9 1 1989 50000 0.092281
tl2 6 15 1990 42000 0.090367
tl3 12 1 1990 40000 0.088643
tl4 12 1 1991 40000 0.085649
tl5 6 1 1993 45000 0.086548;
스칼라 기반 '가장 빠른 책임 날짜';
basedate = smin(tl, jdate(liab(tl,'연도'),liab(tl,'월'),liab(tl,'일')));
liab(tl,'일') = jdate(liab(tl,'년'),liab(tl,'월'),liab(tl,'일')) - 기반 날짜;
liab(tl,'term') = liab(tl,'일')/365;
매개변수
rl(tl) '책임이자율'
pl '부채의 현재가치'
kl '달러 책임 기간'
ql '달러 부채의 볼록성';
rl(tl) = liab(tl,"제거");
pl = sum(tl, liab(tl,'부채')*exp(-rl(tl)*liab(tl,'term')));
kl = -sum(tl, liab(tl,'부채')*exp(-rl(tl)*liab(tl,'term'))*liab(tl,'term'));
ql = sum(tl, liab(tl,'부채')*exp(-rl(tl)*liab(tl,'term'))*sqr(liab(tl,'term')));
* 참고: (1) 3차 스플라인 프로토타입에서 피팅된 부채 이자율.
* (2) 부채에 사용되는 연속 복리.
pl, kl, ql을 표시합니다.
$sTitle 보안 정보
세트
i '증권' / bond-1*bond-8 /
ts '시점' / 89-07, 89-08, 90-02, 90-08, 91-02
91-08, 92-02, 92-08, 93-02, 93-08 /;
테이블 stime(ts,*) '증권 시간 정보'
월 일 년
89-07 7 15 1989
89-08 8 15 1989
90-02 2 15 1990
90-08 8 15 1990
91-02 2 15 1991
91-08 8 15 1991
92-02 2 15 1992
92-08 8 15 1992
93-02 2 15 1993
93-08 8 15 1993;
stime(ts,'일') = jdate(stime(ts,'년'),stime(ts,'월'),stime(ts,'일')) - 기반 날짜;
stime(ts,'기간') = stime(ts,'일')/365;
테이블 sdata(*,i) '보안 데이터'
결합-1 결합-2 결합-3 결합-4
89-07 103.8125 107.2500
89-08 7.4375 3.6250
90-02 7.4375 3.6250
90-08 7.4375 3.6250
91-02 7.4375 3.6250
91-08 107.4375 3.6250
92-02 3.6250
92-08 103.6250
수율 8.35 8.56 8.08 8.29
가격 99.9063 100.2812 113.0625 97.1563
accr 3.3491 6.3688 5.2597 2.5635
+결합-5결합-6결합-7결합-8
89-08 4.1250 4.3125 4.375 5.9375
90-02 4.1250 4.3125 4.375 5.9375
90-08 4.1250 4.3125 4.375 5.9375
91-02 4.1250 4.3125 4.375 5.9375
91-08 4.1250 4.3125 4.375 5.9375
92-02 4.1250 4.3125 4.375 5.9375
92-08 104.1250 4.3125 4.375 5.9375
93-02 4.3125 4.375 5.9375
93-08 104.3125 104.375 105.9375
수율 8.37 8.35 8.35 8.36
가격 99.6563 100.9375 101.3750 112.0625
accr 2.9171 3.0497 3.0939 4.1989;
* 참고: (3) accr은 현재 쿠폰 기간에 발생한 이자입니다.
* 현재까지.
매개변수
r(i) '현재 증권 수익률'
cf(ts,i) '증권의 현금 흐름'
p(i) '증권의 현재 가치(현재 가격)'
pv(i) '유가증권 현금흐름의 현재가치'
k(i) '달러 보안 기간'
q(i) '달러의 증권 볼록성';
cf(ts,i) = sdata(ts,i)*10;
r(i) = sdata('수율',i)/100;
p(i) = (sdata('가격',i) + sdata('accr',i)) * 10;
pv(i) = sum(ts, cf(ts,i) * (1 + r(i)/2)**(-2*stime(ts,'term') - 1));
k(i) = - sum(ts, cf(ts,i) * stime(ts,'term') * (1 + r(i)/2)**(-2*stime(ts,'term') - 1));
q(i) = 합계(ts, cf(ts,i) * (stime(ts,'term') + 1)
* stime(ts,'term') * (1 + r(i)/2)**(-2*stime(ts,'term') - 2));
* 참고: (4) 액면가를 표시하기 위해 10 단위로 조정된 달러 금액입니다.
* (5) 현재가치를 나타내기 위해 사용되는 현재가격.
* (6) 달러 듀레이션과 달러 볼록성은 반기 복리를 사용합니다.
k, q를 표시;
$sTitle 예방접종 모델 방정식
변수
오메가 '객관적 가치'
x(i) '보안';
양수 변수 x;
방정식
objdef1 '객관적 정의 immun1'
objdef2 '객관적 정의 immun2'
objdef3 '객관적 정의 immun3'
pvm '현재 가치 일치'
ddm '달러 기간 일치'
dcm '달러 볼록성 제약조건';
objdef1..omega =e= sum(i, k(i)*r(i)*x(i));
objdef2.. omega =e= sum(i, (p(i) - pv(i))*x(i));
objdef3.. omega =e= sum(i, q(i)*x(i));
pvm..sum(i, p(i)*x(i)) =e= pl;
ddm..sum(i, k(i)*x(i)) =e= kl;
dcm..sum(i, q(i)*x(i)) =g= ql;
모델
immun1 '달러 지속기간 면역화 모델'
/ objdef1, pvm, ddm /
immun2 '이득 지향 면역화 모델'
/ objdef2, pvm, ddm /
immun3 '달러 볼록성 면역 모델'
/ objdef3, pvm, ddm, dcm /;
lp를 사용하여 면역1 최대화 오메가를 해결합니다.
lp를 사용하여 면역2 최소화 오메가를 해결합니다.
lp를 사용하여 면역3 최소화 오메가를 해결합니다.
$s제목 요소 로딩 모델
세트
tf '요인 날짜는 6-23-89년' / tf0*tf10 /
j '요인' / 이동, 기울기, 곡선 /
ja(j) '활성 인자';
* 위험 요인 형성
* 기간 구조 곡선으로 평행 이동 이동
* 기간 구조 곡선의 가파른 기울기 변화
* 기간 구조 곡선의 전체 곡률의 곡선 변화
테이블 a(tf,*) '연간 시간 간격에 대한 인자 로딩 배열'
기간 이동 기울기 곡선
tf0 0 42 -25 -6
tf1 1 43 -22 -4
TF2 2 44 -16 -2
tf3 3 45 -12 0
TF4 4 46 -6 4
TF5 5 47 0 8
TF6 6 47 2 8
TF7 7 46 4 6
tf8 8 45 6 4
tf9 9 44 8 2
tf10 10 43 10 0;
매개변수
sfac(ts,j) '유가증권 기간에 대한 보간된 요소 로딩'
lfac(tl,j) '부채 기간에 대한 보간된 요소 로딩'
f(i,j) '유가증권의 요인 민감도'
fl(j) '부채의 요소 민감도';
loop((ts,tf)$(a(tf,"term") = trunc(stime(ts,"term"))),
sfac(ts,j) = (a(tf,j) + (a(tf+1,j) - a(tf,j))*(stime(ts,"term") - a(tf,"term")))/100);
loop((tl,tf)$(a(tf,"term") = trunc(liab(tl,"term"))),
lfac(tl,j) = (a(tf,j) + (a(tf+1,j) - a(tf,j))*(liab(tl,"term") - a(tf,"term")))/100);
f(i,j) = - sum(ts, sfac(ts,j)*cf(ts,i)*stime(ts,"term")*(1+r(i)/2)**(-2*stime(ts,'term')-1));
fl(j) = - sum(tl, lfac(tl,j)*liab(tl,"부채")*liab(tl,"term")*exp(-rl(tl)*liab(tl,"term")));
양수 변수 dif(j) '요인 일치의 최종 차이(잉여)';
* 참고: dif(j)의 0이 아닌 해 값은 실행 불가능함을 나타냅니다.
방정식
objdef4 '객관적 정의'
fm(j) '요인 일치'
diffm(j) '실행 불가능할 때 요소 일치 간의 차이';
objdef4.. omega =e= sum(i, k(i)*r(i)*x(i)) - sum(ja, dif(ja));
fm(ja).. sum(i, f(i,ja)*x(i)) =e= fl(ja);
diffm(ja).. sum(i, f(i,ja)*x(i)) - fl(ja) =e= dif(ja);
ja(j) = 그렇습니다;
모델
Factor1 '인자 예방접종 모델' / objdef1, pvm, fm /
Factor2 '인자 면역화 모델' / objdef4, pvm, diffm /;
lp를 사용하여 오메가를 최대화하는 요인 1을 해결합니다.
lp를 사용하여 오메가를 최대화하는 요인 2를 해결합니다.
$s타이틀 채권 헌신 모델
매개변수
rr '재투자율'
del(tl) '책임 지불 간격'
d(tl,i) '부채 날짜 사이의 채권 현금 흐름의 재투자 가치';
rr = .05;
del(tl) = liab(tl,"term") - liab(tl-1,"term");
d(tl,i) = sum(ts$(liab(tl-1,"term") < stime(ts,"term")
그리고 stime(ts,"term") <= liab(tl,"term")),
cf(ts,i)*(1 + rr)**(liab(tl,"term") - stime(ts,"term")));
변수
s(tl) 'tl 시간의 현금 보유(잉여)'
l(tl) '자금부담';
양의 변수 s, l;
l.lo(tl) = liab(tl,"부채");
방정식
objdef5 '비용에 대한 객관적인 정의'
cbal(tl) '현금흐름 잔액';
objdef5.. omega =e= sum(i, p(i)*x(i)) + s("tl0");
cbal(tl).. sum(i, d(tl,i)*x(i)) + s(tl-1)*(1+rr)**del(tl) =e= l(tl) + s(tl);
모델 전용 '본드 헌신 모델' / objdef5, cbal /;
lp를 사용하여 오메가를 최소화하는 데딕을 해결합니다.
$sTitle 조합 매칭(수평 매칭)
l.lo(tl)$(liab(tl,"연도") >= 1992) = 0;
방정식 hm '수평 매칭';
hm.. kl*(sum(i, p(i)*x(i)) + s("tl0")) =e= pl*sum(i, k(i)*x(i));
모델
Comb1 '조합 매칭 모델' / objdef5, cbal, hm /
Comb2 '수평 일치 모델' / objdef5, cbal, ddm /
Comb3 '요인 지평선 일치 모델' / objdef5, cbal, fm /;
lp를 사용하여 오메가를 최소화하는 Comb1을 해결합니다.
lp를 사용하여 오메가를 최소화하는 Comb2를 해결합니다.
ja(j) = 그렇습니다;
lp를 사용하여 오메가를 최소화하는 Comb3을 해결합니다.
$onText 이것은 원본 모델입니다. 아래에는 더 나은 수치적 특성을 가진 다른 버전을 추가했습니다.
$sTitle 최소 현금 흐름 차이 모델
변동분산 '현금흐름의 변동';
omega.up = pl;
l.lo(tl) = 0;
방정식 objdef6 '현금 흐름 차이';
objdef6.. 분산 =e= sum(tl, sqr(liab(tl,"부채") - l(tl)));
모델 시그마 '최소 현금 흐름 분산 모델' / objdef6, cbal, objdef2 /;
qcp를 사용하여 분산을 최소화하는 시그마를 해결합니다.
$offText
$sTitle 최소 현금 흐름 표준-개발 모델
* E. Andersen이 제안한 개선된 버전이 2019-01-27에 추가되었습니다.
변수 stddev '현금흐름의 표준편차';
변수 liabdiff(tl);
방정식 objdef6 '현금흐름 표준편차';
방정식 def_liabdiff(tl) 'liabdiff 정의';
def_liabdiff(tl).. liabdiff(tl) =e= liab(tl,"부채") - l(tl);
objdef6..sqr(stddev) =g= sum(tl, sqr(liabdiff(tl)));
stddev.lo = 0;
모델 시그마 '최소 현금흐름 stddev 모델' / objdef6, def_liabdiff, cbal, objdef2 /;
qcp를 사용하여 stddev를 최소화하는 시그마를 해결합니다.