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编程问答

基于马科维茨与蒙特卡洛模型的资产最优配置模型(Matlab代码实现)

發布時間:2023/12/31 编程问答 25 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 基于马科维茨与蒙特卡洛模型的资产最优配置模型(Matlab代码实现) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

??目錄

💥1 概述

📚2 運行結果

🎉3 參考文獻

👨?💻4 Matlab代碼


💥1 概述

資本是保險公司經營的核心要素,是資產配置的重要約束條件。本文在馬克維茨方法的基礎上,將償付能力引入了資產配置的優化模型。在使用改進的優化模型后,保險公司的最優投資組合出現變化,而保險公司的償付能力充足率相應有所改善。本文還對保險公司期初的資本充足度進行了敏感性分析,結果顯示,最優投資組合與保險公司的期初資本有相關關系,期初資本充足率越高,保險公司風險資產的占比可以越高。

📚2 運行結果

?

?

🎉3 參考文獻

?[1]衛曉婧,熊立華,萬民,劉攀.融合馬爾科夫鏈-蒙特卡洛算法的改進通用似然不確定性估計方法在流域水文模型中的應用[J].水利學報,2009,40(04):464-473+480.

👨?💻4 Matlab代碼

主函數部分代碼:

%% 蒙特卡洛仿真模擬無GUI程序代碼
clear?
clc
N =10000;%隨機模擬的次數
RisklessRate = 0.0306;%無風險利率即銀行利率來自9年平均值
BorrowRate ? = 0.055;%貸款利率取約定值
RiskAversion = 39.8;%取厭惡系數平均值
%M期望 E為sigma
ExpReturn=[ 11.58?? ?3.87?? ?22.02?? ?0.99 ]./100;
sigma =[0.05 0.01 0.05 0.01];%根據對未來的預期,分別給股票、債券、基金和房產賦予一個sigma
S_M = ExpReturn(1);%股票
S_E = sigma(1);%正態分布標準差
B_M = ExpReturn(2);%債券
B_E = sigma(2);
F_M = ExpReturn(3);%基金
F_E = sigma(3);
H_M = ExpReturn(4);%房產
H_E = sigma(4);
%生成服從正態分布的隨機數
S = normrnd(S_M,S_E,N,1);
B = normrnd(B_M,B_E,N,1);
F = normrnd(F_M,F_E,N,1);
H = normrnd(H_M,H_E,N,1);

for i=1:N
?? ?ExpReturns=[S(i) B(i) F(i) H(i)];
% ?? ?set(handles.edit13,'string',S(i));
% ?? ?set(handles.edit16,'string',B(i));
% ?? ?set(handles.edit19,'string',F(i));
% ?? ?set(handles.edit22,'string',H(i));
?? ?ExpCovariance=[0.264?? ?-0.01?? ?0.273?? ?0.025
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?-0.01?? ?0.002?? ?-0.013?? ?-0.002
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0.273?? ?-0.013?? ?0.318?? ?0.028
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?0.025?? ?-0.002?? ?0.028?? ?0.005 ];
? ? ? ? ? ? %協方差
?? ?[PortRisk,PortReturn,PortWts]=portopt(ExpReturns,ExpCovariance,20);
?? ?[RiskyRisk,RiskyReturn,RiskyWts,RiskyFraction,OverallRisk,OverallReturn]=portalloc(PortRisk,PortReturn,PortWts,RisklessRate,BorrowRate,RiskAversion);
?? ?RiskWeights=RiskyWts*RiskyFraction
? ? %show(i,:)=[OverallRisk OverallReturn]
?? ?S1(i) = RiskWeights(1);
?? ?B1(i) = RiskWeights(2);
?? ?F1(i) = RiskWeights(3);
?? ?H1(i) = RiskWeights(4);
? ? RiskWeights1(i,:)=RiskWeights;
? ? RiskyWts1(i,:)=RiskyWts;
? ? RiskyReturn1(i)=RiskyReturn;
? ? RiskyRisk1(i)=RiskyRisk;
? ? RiskyFraction1(i)=RiskyFraction;
?? ?OverallRisk1(i) = OverallRisk;
?? ?OverallReturn1(i) = OverallReturn;
end

完整代碼見:基于馬科維茨與蒙特卡洛模型的資產最優配置模型

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于马科维茨与蒙特卡洛模型的资产最优配置模型(Matlab代码实现)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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