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💥1 概述

📚2 運(yùn)行結(jié)果

🎉3 參考文獻(xiàn)

👨?💻4 Matlab代碼

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💥1 概述

資本是保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)的核心要素,是資產(chǎn)配置的重要約束條件。本文在馬克維茨方法的基礎(chǔ)上,將償付能力引入了資產(chǎn)配置的優(yōu)化模型。在使用改進(jìn)的優(yōu)化模型后,保險(xiǎn)公司的最優(yōu)投資組合出現(xiàn)變化,而保險(xiǎn)公司的償付能力充足率相應(yīng)有所改善。本文還對(duì)保險(xiǎn)公司期初的資本充足度進(jìn)行了敏感性分析,結(jié)果顯示,最優(yōu)投資組合與保險(xiǎn)公司的期初資本有相關(guān)關(guān)系,期初資本充足率越高,保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的占比可以越高。

📚2 運(yùn)行結(jié)果

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🎉3 參考文獻(xiàn)

?[1]衛(wèi)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(jìn)通用似然不確定性估計(jì)方法在流域水文模型中的應(yīng)用[J].水利學(xué)報(bào),2009,40(04):464-473+480.

👨?💻4 Matlab代碼

主函數(shù)部分代碼：

%% 蒙特卡洛仿真模擬無GUI程序代碼
clear?
clc
N =10000;%隨機(jī)模擬的次數(shù)
RisklessRate = 0.0306;%無風(fēng)險(xiǎn)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(shù)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(jù)對(duì)未來的預(yù)期，分別給股票、債券、基金和房產(chǎn)賦予一個(gè)sigma
S_M = ExpReturn(1);%股票
S_E = sigma(1);%正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)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(chǎn)
H_E = sigma(4);
%生成服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)
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(xié)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(chǎn)最優(yōu)配置模型

總結(jié)

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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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