论文推荐 | 《系统管理学报》2022~2023年度数字经济与金融工程论文目录（二）

《系统管理学报》

数字经济与金融工程

论文目录（二）

以下推荐《系统管理学报》2022~2023年度数字经济与金融工程领域部分论文。

本领域论文共计24篇，本篇推送其中的14篇。

（以下论文按文章类别及刊发顺序排序，上下滑动可阅览全部信息。）

CEV模型下考虑风险相关性的保险组合时间一致性投资策略

作者：

刘小涛;刘海龙

单位：

上海交通大学

摘要：

在均值方差准则下研究了保险组合的时间一致投资策略。假定风险资产价格服从不变弹性方差（CEV）模型，保险盈余过程为扩散近似模型。考虑到金融市场和保险市场的不完全风险相关性，假设驱动CEV模型的布朗运动和驱动盈余过程的布朗运动存在部分相关。通过求解问题对应的扩展哈密顿-雅克比-贝尔曼(HJB)方程组，得到了值函数和最优时间一致投资策略的显式解。结果表明，考虑风险相关性后均值方差保险组合选择问题等价于一个普通组合选择问题加上一个保险组合的最优时间一致对冲问题；忽视风险相关性将对风险厌恶型投资者的福利造成显著的损失。

关键词：

均值方差, 最优对冲, 时间一致, CEV模型, 扩展HJB方程组

引用格式：

刘小涛, 刘海龙. CEV模型下考虑风险相关性的保险组合时间一致性投资策略[J]. 系统管理学报, 2022, 31(1): 53-65.

原文链接：

http://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2022/V31/I1/53

兼具财务纾困和收益共享机制的公司或有可转债设计

作者：

林先伟;秦学志;王麟

单位：

大连理工大学

摘要：

为激励投资者积极参与公司财务困境纾解过程，在CoCos所具有的损失吸收机制的基础上，通过纳入收益共享机制，使投资者得以分享债券发行公司的上行潜力：当债券发行公司达到预定的较好财务水平时，投资者可以通过收益共享机制获得更多的回报。据此设计了具有双重特征的或有可转债(DCCs)，并通过路径分解构建了定价模型，得到其解析解。其中，通过对债券存续期内标的股票价格可能发生的路径进行分解，剖析了DCCs定价的影响条款。数值分析结果表明：DCCs表现为折价发行；收益共享条款价值和损失吸收触发条款价值均与时间呈现递减关系；DCCs的价值随着股票价格年波动率的增大而减小，且分别随着损失吸收条款转股阈值和收益共享条款转股阈值的增大而增大。

关键词：

或有可转债, 财务纾困, 收益共享, 路径分解, 条款设计

引用格式：

林先伟, 秦学志, 王麟. 兼具财务纾困和收益共享机制的公司或有可转债设计[J]. 系统管理学报, 2022, 31(1): 80-88.

原文链接：

http://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2022/V31/I1/80

基于Class Balanced Loss修正交叉熵非均衡样本信用风险评价模型

作者：

杨莲;石宝峰;董轶哲

单位：

西北农林科技大学

摘要：

针对传统信用风险预测模型存在对非违约样本识别过度、对违约样本识别不足的问题，将平衡损失CassBaanced Loss函数引入信用风险评价,构建CassBaancedLoss修正交叉熵的非均衡样本信用风险评价模型。利用所建模型与交叉熵神经网络、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻5种分类模型进行对比，验证BPNN-CBCE对中国某金融机构1 534笔农户贷款数据信用风险预测的有效性；在此基础上，利用UCI公开的德国信贷数据验证BPNN-CBCE模型的稳健性。研究表明，对于农户数据。BPNN-CBCE模型在AUC 违约召回率Default recall方面普遍优干BPNN-CE、SVM、DT、RF和KNN模型。其中，BPNN-CBCE的Default recall相比5种对比模型提升了41.3个百分点，AUC相比5种对比模型提升了15.6个百分点: 对于德国数据集，BPNN-CBCE评级模型在AUC违约召回率Default recall方面也均优于5种对比模型。因此，BPNN-CBCE信用评价模型对农户不均衡信贷数据中的违约样本具有较好的识别能力，可有效降低金融机构客户误判带来的损失。创新与特色:（1）利用CassBalanced Loss中的平衡因子w，增大违约样本在目标损失中的权重，降低非违约样本在目标损失中的权重，客观调节正负样本损失在目标损失中权重，弥补交叉熵承数无法调节两类样本损失权重的缺陷，克服由样本不均衡带来的评价模刑对非讳约样本识别讨度、对讳约样木识别不足。（2）通讨考虑数据重叠，利用随机覆盖方法，分别对贷款数据中讳约，非违约样本进行不放回采样，以对全样本空间X违约、X非违约进行不重叠覆盖，计算两类贷款客户的有效样本数量。既反映由于真实数据之间的内在相似性，随着样本数量的增加，新添加样本很可能是现有样本近似重复的客观事实，也保证基于有效样本对两类样本损失进行重新加权的客观性。将图像识别领域中的Class Balanced Loss函数引入信用评价领域，既拓展了ClassBalanced Loss的使用边界，也为解决不均衡样本的信用风险评价提供了新的研究思路。

关键词：

信用评价, Class Balanced Loss, BP神经网络, 交叉熵, 小额信贷

引用格式：

杨莲, 石宝峰, 董轶哲. 基于Class Balanced Loss修正交叉熵非均衡样本信用风险评价模型[J]. 系统管理学报, 2022, 31(2): 255-269.

原文链接：

http://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2022/V31/I2/255

基于永续债置换及权益再融资的财务困境纾解方法

作者：

谭春萍;秦学志;尚勤;王麟;林先伟

单位：

大连理工大学

摘要：

针对由流动性不足至清算价值为零所对应的财务困境情境, 运用流动性指标与资产存量指标来设定财务困境阈值及破产阈值, 综合采用永续债置换及权益再融资的施救策略, 构建了该策略下的企业定价模型并进行了实证分析, 验证了该综合施救策略的适用性。研究结果表明: 适宜的综合采用永续债置换及权益再融资的施救策略有助于企业财务困境的有效纾解, 主要依据为: 通过债券到期期限的延长, 可降低企业的当期还本付息压力, 而永续债置换后企业短期流动性压力又得以进一步缓解; 在企业资产价值处于一定范围的情境下, 综合施救策略能够在确保企业债务价值不减的基础上, 实现企业价值、 权益价值的增加。

关键词：

永续债置换; 权益再融资; 财务困境; 企业定价

引用格式：

谭春萍, 秦学志, 尚勤, 王麟, 林先伟. 基于永续债置换及权益再融资的财务困境纾解方法[J]. 系统管理学报, 2022, 31(3): 467-475.

原文链接：

http://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2022/V31/I3/467

融合机器学习算法的期权定价

作者：

周仁才

单位：

东方证券股份有限公司

摘要：

设计了融合参数模型和非参数机器学习模型进行训练的算法, 利用非参数模型拟合参数模型,将其作为先验分布, 然后采用贝叶斯学习方法进行优化, 并在训练中实现分布的动态调整。该方法在训练过程中有助于避免模型参数过度波动, 提升模型泛化能力。针对期权定价, 在 BS、 Heston 等参数模型及神经网络等机器学习模型基础上, 构建了相应的融合模型 BS_BR 和 HS_BR, 并利用市场数据进行了实证分析。研究表明, 融合模型可以较好地发挥两类模型的优势, 无论是在样本内拟合效率, 还是样本外预测能力方面都具有更好的表现。

关键词：

机器学习; 期权定价; 参数模型; 神经网络; 贝叶斯学习

引用格式：

周仁才. 融合机器学习算法的期权定价[J]. 系统管理学报, 2022, 31(3): 476-485.

原文链接：

http://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2022/V31/I3/476

流动性冲击和信息风险条件下的知情交易策略

作者：

马丹;房振明;王春峰

单位：

天津大学

摘要：

基于连续交易市场分析框架，构建理论模型研究了流动性冲击和信息风险条件下的市场出清过程和订单策略特征。研究发现，流动性冲击和信息风险影响着投资者的订单规模、订单拆分的均匀程度以及交易延迟等特征。知情交易者往往采取更加保守的交易策略来控制流动性冲击，采取更加激进的交易策略来应对信息风险。在最大化期望收益的目标约束下，知情交易者的最优交易策略是特定市场状态下的均衡策略。研究结论揭示了“市场状态-投资者行为-价格发现”的微观传导过程，拓展了对交易策略、信息传递与价格效率的理论研究，能够为投资者订单策略的制定和优化提供参考，为合理引导投资者行为提供政策启示。

关键词：

流动性冲击；信息风险；知情交易；价格发现；订单拆分

引用格式：

马丹, 房振明, 王春峰. 流动性冲击和信息风险条件下的知情交易策略[J]. 系统管理学报, 2022, 31(4): 688-697.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2022/V31/I4/688

Knight不确定下基于代币的平台运营管理

作者：

孙多好;费为银;邓寿年

单位：

安徽工程大学

摘要：

平台运营中投资者的投资效率冲击对平台生产力产生影响，从而对平台代币发行策略、代币价格以及平台特许经营价值产生影响。考虑投资者的投资效率冲击具有Knight不确定性时，利用非线性期望理论建立平台生产力动力学模型，并导出平台开发者特许经营价值所满足的哈密尔顿-雅克比-贝尔曼方程（HJB方程）。进而，分析Knight不确定对投资者最优投资、平台的特许经营价值、平台生产力的边际价值以及代币的市场出清价格的影响。最后，对所得理论结果进行数值模拟。分析表明：投资者对平台的最优投资、平台的特许经营价值除了受到平台代币的发行量影响，还会受到Knight不确定程度的影响，Knight不确定程度越大，平台的最优投资和平台的特许经营价值越小。因此，对于平台的经营者，除了注重对平台本身的代币发行策略管理外，还需要考虑Knight不确定因素对平台运营的影响。

关键词：

代币；区块链；平台金融；Knight不确定性；非线性期望；随机最优化

引用格式：

孙多好, 费为银, 邓寿年. Knight不确定下基于代币的平台运营管理[J]. 系统管理学报, 2022, 31(4): 698-707.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2022/V31/I4/698

基于均值-MF-X-DMA 的能源产业链投资组合策略

作者：

陈洪涛;昝秋雨;王锋;叶鑫

单位：

东南大学

中国矿业大学（徐州）

摘要：

国际能源金融市场是复杂的非线性系统，极端气候、地缘政治和金融风险等因素深刻影响能源投资活动。基于分形理论与产业链理论，提出优化中国能源产业布局及外汇能源资产配置的投资策略。结合均值-方差模型与多重分形方法，构建均值-MF-X-DMA模型，并选取标普>500指数中反映能源产业链5个环节的10支股票进行分析。研究结果表明：每支股票的收益率均具有分形特征，分形市场假说适用于能源投资组合的构建；基于产业链理论的选股思路，能够构建稳定性更好、收益率更高的投资组合；与传统投资组合模型相比，除了标度为10以外，该投资组合策略在其他标度下均能取得更高的收益和夏普比率、詹森指数、特雷诺指数，并弱化系统性风险的影响。

关键词：

投资组合, 分形, 半方差, 产业链, 能源投资

引用格式：

陈洪涛, 昝秋雨, 王锋, 叶鑫. 基于均值-MF-X-DMA的能源产业链投资组合策略[J]. 系统管理学报, 2022, 31(5): 964-975.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2022/V31/I5/964

基于多头注意力机制的BM-Linear信用贷款评估模型

作者：

赵雪峰;吴德林;吴伟伟;王世璇;龙森

单位：

哈尔滨工业大学

摘要：

信贷评估模型可加快放贷效率、缩减放贷 时间。利用Pytorch深度学习框架, 组合Bag-ofWords及Bert中多头注意力机制得到 BM-Linear评估模型, 同时在引入多组信贷训练集的前提下, 创造性地构建参数独立训练及参数共用训练的对比实验, 探究 BM-Linear 的优异性。研究表明:BM-Linear 首先弱化与信贷训练集的对应关系, 解决信贷模型受限于信贷场景问题, 减少因反复训练模型所造成的放贷效率低下现象; 其次, 忽略缺失特征并将离散特征转为信贷文本, 降低特征处理造成的信贷干扰, 提高信贷评估效率; 最后, 克服因词袋与信贷词语对应关系所带来的词向量固化问题, 实现动态词向量过程, 进而提高评估准确率。所提出的 BM-Linear 模型, 可为信贷机构高效评估快速放贷提供支持。

关键词：

多头注意力机制; Bert; Bag-of-Words; 信用贷款; 深度学习

引用格式：

赵雪峰, 吴德林, 吴伟伟, 王世璇, 龙森.基于多头注意力机制的BM-Linear信用贷款评估模型 [J]. 系统管理学报, 2023, 32(1): 118-129.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2023/V32/I1/118

旨在缓释发行银行风险激励效应的或有可转债设计与定价

作者：

秦学志;刘洋;王麟;宋宇

单位：

大连理工大学

中国东方资产管理股份有限公司

摘要：

为了缓释 CoCos 内蕴的对发行银行的风险激励效应, 增强其市场吸引力, 设计了一种关联发行银行财务困境成因的减记条款: 对于发行银行因自身经营不善而导致的财务困境, 此 CoCos 并不实施减记。在此基础上, 运用马尔科夫状态转移方法和结构化定价方法, 确定了 CoCos 价值、 发行银行资产价值、 股权价值和阈值的表达式。进一步, 通过数值模拟与对比分析等发现:CoCos 的适宜设计可藉其缓释发行银行的风险激励效应; 所设计的减记条款具有情景依赖性: 若发行银行经营能力下降, 则其受经济周期所处状态的影响程度趋于增大; 发行银行资产价值和 CoCos 价值均随风险的增大而减小, 特别地, 受风险偏好等因素的影响, 在经济繁荣期上述相应效应呈现出非线性特征的“微笑”形态。

关键词：

或有可转债; 条款设计; 风险激励效应; 微笑

引用格式：

秦学志, 刘洋, 王麟, 宋宇.旨在缓释发行银行风险激励效应的或有可转债设计与定价 [J]. 系统管理学报, 2023, 32(1): 130-140.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2023/V32/I1/130

基于最优指标组合的代价敏感违约预测模型———以 A 股中小企业为例

作者：

沈隆;周颖

单位：

大连理工大学

摘要：

企业违约预测是在当下时刻推断企业未来时刻发生违约事件的概率, 与经济和社会息息相关。本研究的贡献在于: 一是构造了兼顾指标组合违约预测精度和指标个数的多目标函数, 通过sigmoid 函数将蜉蝣算法转化为二进制蜉蝣算法, 将其引入金融风险领域进行最优指标组合的遴选。二是在逻辑回归模型的对数似然函数中, 给违约企业添加一个惩罚系数, 以违约预测精度F-measure 最大, 反推最优的惩罚系数值, 在保证总体判别精度的前提下, 提高模型对违约企业的识别精度; 同时使得逻辑回归求解的目标函数更贴合实际情况, 确保了估计的权重向量更准确地反映指标数据与其违约状态间的函数关系。中小企业的实证研究表明:“高管年薪披露方式”“前十大股东是否存在关联”和“监事会持股比例”等企业内部非财务因素, 以及“人均地区生产总值”“中长期贷款基准利率”和“货币和准货币供应量同比增长率”等宏观经济因素对中小企业违约预测的影响不容忽视。该方法可以提升对企业信用风险的识别能力, 降低商业银行的不良贷款率。

关键词：

违约预测; 指标组合遴选; 对数似然函数; 惩罚系数; 中小企业

引用格式：

沈隆, 周颖.基于最优指标组合的代价敏感违约预测模型——以A股中小企业为例 [J]. 系统管理学报, 2023, 32(3): 560-579.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.1005-2542.2023.03.011

生猪“保险+ 期货”全链条风险管理模式与决策

作者：

余星;严思杨;李艳艳

单位：

华中师范大学

摘要：

创新性地从全链条视角研究“保险+ 期货”模式中风险转移与对冲方法。针对生猪“保险+ 期货”, 构建农户与保险公司、 保险公司与期货公司、 期货公司与外部市场之间的决策模型, 并通过 Monte Carlo 方法进行数值分析。结果表明: 在本文所构建的风险分担机制下, 农户可以获得正收益。这说明, “保险+ 期货”模式在提高农户收益方面可以发挥积极作用。为实现 VaR(Value-at-Risk) 风险最小化目标, 保险公司购买的看跌期权敲定价格应大于保险价格; 在资金约束下, 期货公司采取不足对冲策略能实现完全风险中性对冲目标, 且还能获得一定的利润。政府对农户进行保费补贴可以提高农户的养殖积极性, 减轻农户的资金压力, 从而提高农户的收益。保险额外费率是影响“保险+ 期货”模式运营效率的一个客观因素, 建议保险公司适当降低保费率或通过外部渠道对保险费进行适当补贴。通过模拟不同的波动性发现, 即使生猪价格风险增大, 农户仍然具有养殖积极性, 且各方收益并不会因价格的不确定性增大而受到影响。这进一步体现了“保险+ 期货”模式在抵御农产品价格风险、 保护各方利益方面具有积极作用。

关键词：

保险+ 期货; 场外期权; 风险中性对冲; Monte Carlo 模拟

引用格式：

余星, 严思杨, 李艳艳.生猪“保险+期货”全链条风险管理模式与决策 [J]. 系统管理学报, 2023, 32(3): 580-588.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.1005-2542.2023.03.012

基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例

作者：

胡越;王桑原;覃浩恒;徐亮;张一苇

单位：

西南财经大学

亚利桑那州立大学

华期创一成都投资有限公司

摘要：

农产品期货的波动率在农产品衍生品定价、风险分散和农产品风险对冲等领域都起着关键性作用。对波动率进行预测，投资者可以依据波动率预测结果，对预期可能面临的风险采取相应的应对策略，更加精准地进行农产品风险管理。但波动率预测领域存在如下挑战：① 波动率的预测期限较短，仅为1天或3天，难以反映资产在未来较长时间的价格波动率情况；② 以往研究多关注于价格等信息，在波动率预测中对于基本面信息考虑较少；③ 神经网络、深度学习等预测模型的可解释性较差，网络构建和超参数的选择多依赖于经验选择。本文提出了一个基于XGBoost模型的波动率预测框架，考虑价格和基本面数据，对于波动率的长期趋势和短期变化进行了分析。实证结果表明，加入了更多信息维度的模型有助于提升波动率预测的精度，相比于传统的GARCH模型，均方误差MSE缩小了35%以上。

关键词：

农产品期货, 机器学习, 波动率预测, XGBoost模型

引用格式：

胡越, 王桑原, 覃浩恒, 徐亮, 张一苇. 基于双重XGBoost模型的农产品期货波动率预测——以玉米期货为例[J]. 系统管理学报, 2023, 32(2): 332-342.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2023/V32/I2/332

基于自适应矩估计的在线投资组合梯度下降策略

作者：

何锦安;彭方平;殷仕成

单位：

中山大学

摘要：

对于在线投资组合选择问题，充分利用历史数据能有效地减少市场噪声对投资策略的影响，但这往往会导致策略计算效率降低。与其相对应的是，高频交易的日益发展与数据量的爆发式增长愈发要求投资策略具备高效的计算能力。为此，借助于自适应矩估计，以增量的方式利用历史数据，提出了一个基于自适应矩估计的在线投资组合梯度下降策略。理论分析表明，该策略具有泛证券性，即其与离线的最优定常再调整策略具有相同的渐近平均对数增长率；同时，该策略在充分利用历史数据的情况下依然保持线性时间复杂度。实证分析表明，该策略在收益以及计算时间等指标上表现出较好的性能，同时能承受合理的交易费用，故而具有良好的实际应用前景。

关键词：

在线投资组合, 泛证券投资组合, 自适应矩估计, 梯度下降

引用格式：

何锦安, 彭方平, 殷仕成. 基于自适应矩估计的在线投资组合梯度下降策略[J]. 系统管理学报, 2023, 32(2): 343-354.

原文链接：

https://xtglxb.sjtu.edu.cn/CN/Y2023/V32/I2/343