两类含相关性的风险模型的研究的开题报告开题报告一、研究背景在金融风险管理领域中，相关性一直是一个重要的研究方向。一方面，相关性能对资产组合带来重要的影响，关系着风险的分散和集中，关系着投资组合的构建和优化；另一方面，相关性的测度和拟定又是一个非常复杂的问题，需要借助多种统计和机器学习的方法。在风险管理中有大量的实践证实，正相关与负相关能够在不同方向上影响投资组合的风险利润特征，而且，相关性可能增加或减弱风险传递，影响到系统风险，这就导致了很多基于相关风险模型的研究，并涌现了许多不同的模型方法。针对以上的研究背景，我们提出了两类风险模型的研究方向。二、研究目的和内容本篇研究主要目的在于，构建和实现两类与相关性有关的风险模型，包括：1.基于随机矩阵论的风险模型研究随机矩阵理论是研究随机矩阵本身和其与其他数学对象之间的关系的数学学派，被广泛应用于各种科学领域中。利用随机矩阵论的思想，我们可以提出一种基于统计学的方法，研究相关性系数的随机分布特征，从而构建一种可行的风险模型。本研究将会着重研究利用随机矩阵理论建立的风险模型，探讨其优、缺点和应用范围。2.基于协同过滤的风险模型研究协同过滤是一种常见的推荐算法，也常常被应用于相关性衡量和风险管理中。协同过滤以用户数据为基础，通过挖掘不同用户间的共性，来推测出用户所需要的特定信息。在本研究中，我们提出一种基于协同过滤的方法，将其与风险模型相结合，完成模型的构建和验证，进一步分析协同过滤方法在风险管理过程中的优势和局限。正是在这种情况下，本研究会对相关性的权重赋值和更新，风险利润的进行分析等方法进行实验。三、研究方法和实验方案为了充分实现风险模型的研究和优化，本研究将主要采取以下的方法和实验方案。1.研究基于随机矩阵论的风险模型(1)进行合适的数据准备和处理，提取各种风险变量并建立模型；(2)将随机矩阵理论引入，推导出与相关性密切相关的数学公式；(3)将理论结构化，设计算法进行实验；(4)在不同数据场景下，进行参数敏感度分析和模型评估。2.研究基于协同过滤的风险模型(1)对数据进行预处理，将投资组合收益率矩阵转化为用户评分矩阵；(2)设计基于隐式反馈的用户相似度计算方法，构建相应的推荐模型；(3)研究和验证相关性和风险利润之间的关系；(4)在实验中，对模型的精确性、泛化性、用户偏好和模型偏好等进行评估。四、研究进展和计划目前，本研究正在进行中，已经完成了以下的工作：(1)对研究的相关文献进行了系统梳理和综述分析；(2)对所选的风险模型进行了实际案例的分析和验证，并给出了响应的结论；(3)建立了基于matlab和python的两个随机矩阵理论风险模型的计算实验，对实验结果进行了分析和对比；(4)大部分协同过滤的计算实验已经开始，推荐的算法框架已经设计和准备。下一步，本研究将会按计划完成协同过滤风险模型的实验，并对风险模型进行评估。同时，在实验过程中还将会针对两种风险模型进行比较，分析各自优劣和合适范围等因素，开展算法降维和优化等研究，进一步推动相关问题的研究进展。