申请方案5篇

申请方案5篇新加坡投资移民申请条件和投资方案介绍新加坡投资移民项目全球投资者计划GIP，是由“申请方案5篇”发起和推动，旨在吸引国际人才到新加坡投资，工作和生活。“申请方案5篇”是由新加坡经济发展局和人力部共同成立的联盟。申请条件：1、主申请者拥有超过三年的经商管理经验，并提交您的公司最近三年经审计的财务报告；2、主申请者被要求前一年公司营业额必须达到5000万新币亿人民币以上，并且过去三年的营业额需要平均达到5000万新币亿人民币；如果主申请者公司属于房地产或者建筑相关行业，该公司最近一年的营业额必须达到至少2亿元新币10亿人民币，并且最近三年的年均营业额必须达到至少2亿元新币10亿人民币；3、允许提供属于申请者一家或多家公司的经审计的财务报告合并达到营业额要求；4、如果您的公司属于私人所有，您必须持有至少30%的股权。您在该公司的职责范围以及公司的盈利能力也将作为审批的考虑因素。投资方案：1、250万新币投资在经过全球商业投资者计划批准的投资基金；2、投资至少250万新币开拓新的生意，或扩充现有的生意。申请方案篇【第一篇】线性与非线性资产相关性度量1.研究背景与研究意义二十世纪80年代以来，伴随着经济全球化与经济金融化的快速进程，金融市场不确定性因素日趋增多，金融市场所面临的复杂性程度与系统性风险急剧提高，各国金融市场的稳定性受到严重威胁。然而，通过运用正确的投资策略，就可以降低投资风险并获得投资超额收益。马克维茨提出的资产组合理论作为一种投资策略被广泛运用。根据资产组合理论，分散投资到不同的资产可以降低风险。但是，这并不意味着随着投资的品种数目提高风险自然就降低了，负相关的资产才会最有效地降低资产组合风险。如果知道两种资产之间存在相关性，要达到期望收益最大，风险最小，资产组合的头寸和资产间的相关系数必须同号，最优头寸依赖于各资产的波动率。在国际资产中，黄金、石油与美元占有非常突出的地位，总的来说，近二十年来，黄金和美元，石油和美元之间都表现出相当的负相关，黄金和石油之间则正相关。索罗斯利用―广场协议‖的投资策略是一个很好的案例，证明利用资产相关性投资的实际可行性。通过对资产相关性的研究，可以投资者的投资策略给予指导。2.国内外研究现状对资产相关性的度量的模型可大致分为两种：线性与非线性。线性的度量模型最著名的代表是pearson系统，而非线性度量模型的代表是copula函数模型与社会网络模型。Pearson系统研究方面：在统计学中，pearson相关系数是用来衡量两个随机变量的线性相关的程度。国内学者文海涛和倪晓萍（2003）通过计算深圳市场492家上市公司的主要财务指标的pearson相关系数，对我国上市公司财务指标和股价的相关性进行实证研究，得出我国上市公司财务指标与股价存在确定的相关性的结论。杜秀英（2012）利用pearson相关性分析对从中国知网下载的图情类48种主要期刊2010年文献引用数据进行了比较，pearson相关系数不但能精确量化经验察觉到的期刊引用关系，而且能揭示出期刊引用上一些平时觉察不到的隐含规律。Copula理论研究方面：相关性分析是多变量金融分析中的中心问题，资产定价、投资组合、波动的传导和溢出、风险管理都涉及相关性分析。而常用的线性相关系数具有一定的局限性，如要求变量之间的关系是线性的，且方差存在，但金融市场的数据往往是厚尾分布，且方差有时不存在。这就需要一种新的相关性分析的理论----copula理论。Copula函数就是把多个随机变量的联合分布与他们各自的边缘分布连接起来的函数。而对应的每一个联合分布函数都存在唯一的copula函数。丁杰（2007）利用copula模型对上证指数和恒生指数的相关性进行研究，得出用正态分布描述金融资产的收益率和用线型相关系数描述金融资产之间的相关性并不合适。用正态分布和线性相关系数来度量风险实际上会低估风险,会给投资者带来损失。而且上证指数和恒生指数并没有明显的尾部相关性。也就是说预测到当一个股票市场发生大幅上扬或下跌时另一股票市场相应发生大幅上扬或下跌的概率不大，杜子平和张雪峰（2013）利用阿基米德copula函数对外汇市场的相关性进行研究，发现外汇市场下尾波动具有相关性和传递性。国外一些学者利用copula理论来研究金融变量的相关性。比如Patton（2002）研究了主要外币之间汇率的相关性并发展了用于时变依赖空间的条件copulas;Hu（2006）利用混合copula函数衡量金融市场之间的相关性；Ningzhao和Winston(2011)基于Jaynes准则利用两变量和三变量的copula熵模型分析股票市场的相关性。社会网络研究方面：社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法，近年来，该方法在职业流动、城市化对个体幸福的影响、世界政治和经济体系、国际贸易等领域广泛应用，并发挥了重要作用。社会网络分析是社会学领域比较成熟的分析方法，社会学家们利用它可以比较得心应手地来解释一些社会学问题。许多学科的专家如经济学、管理学等领域的学者们在新经济时代——知识经济时代，面临许多挑战时，开始考虑借鉴其他学科的研究方法，社会网络分析就是其中的一种。社会关系网络可以为企业提供有价值的联系及资源(Bygrave，1988)，帮助企业寻找合适的客户、战略联盟合作伙伴(Hochbergetal，2007)或并购对象(schonlauandsingh，2009)，降低企业的融资成本(chulluunet)。企业集团之间形成的内部资本市场，可以缓解信息不对称所导致的企业投资不足问题(claessensetal，2006)。Larckeretal．(2013)发现处于网络中心位置的企业，其股票收益率和会计绩效通常比较高。Butler(2008)发现在承销市政债券方面，与外地的投资银行相比，当地投资银行的发行价格更高、收取的发行费更低，对于那些风险高、未获得信用评级的债券来说尤为如此。Braggion(2011)对英国412家于19世纪末20世纪初在伦敦交易所挂牌的企业进行了研究，他发现社会关系多的企业借钱更容易。Almazanetal.(2010)发现处于行业集中地的企业并购机会也多，为了更好的利用并购带来的发展契机，它们倾向于选择更低的债务比例。美国学者FrankSchweitzer、GiorgioFagiolo、DidierSornette等人（2009）认为金融网络，尤其是一个地区、国家，甚至是全球的金融网络是非常复杂的，运用传统的方法比如博弈论是不可行的，而运用复杂网络理论则能够很好地分析金融网络节点之间的关系以及网络的动力学系统。美国学者Ross（2009）通过08年金融危机认识到虽然美国的金融系统长时间是比较稳定的，但是并不意味着会一直稳定，这是由金融系统的内部结构所决定的。他认为美国的金融网络可以通过社会网络分析来研究，金融网络与社会网络存在很多的共同点，比如度分布相似和都具有小世界效应。通过社会网络分析的方法可以对金融网络中的节点（政府、机构、个人）之间的关系有新的认识，可以为金融改革和金融风险的监管提供指导。美国学者RafaelSolis（2009）利用社会网络分析研究了股票和共同基金的关系，他选取了先锋富达家庭的18只共同基金和99只个股，这99只个股都是这些基金持有量前十名的股票。再对这些基金和股票建立社会网络模型，考查该网络模型的聚类系数，直径和节点的度分布，然后与随机网络进行比较，发现网络中存在一些度极高的节点，这些节点所代表的股票频繁的出现在不同的共同基金中，这些股筹股，该研究还发现机构的基金经理在选择股票的过程中也存在羊群效应。L.Bakker,W.Hare,H.Khosravi,B.Ramadanovic（2009）利用社会网络模型对股票市场中的投资行为进行研究，发现由于投资者之间相互影响，股价变动的幅度比较大，相应的网络结构也不是很稳定。其他研究方面：美国学者GermanBernhart,StephanHocht等人（2011）通过利用马尔科夫转移模型研究了美国、欧洲、亚洲金融市场以及市场周期的相关性，发现在动荡市场的资产相关性比稳定市场的高，而投资者注意到市场机制转换则有更好的投资表现和风险管理的表现。J.Crooka和T.Bellottib（2012）利用Hamerle提出的单因素模型对信用卡违约的相关性进行研究，发现信用风险更大的信用卡的申请者的违约的相关性更大，并且不同借出者的相关性有显著的不同，同时发现在经济不景气时期信用卡的资产相关性更低。参考文献[1]Albert-LászlóBarabási.Scale-FreeNetworks:ADecadeandBeyond[J].SCIENCEVOL325:412-413[2]BenjaminM.Tabak,_,ThiagoR.Serra,DanielO.Cajueiro.Topologicalpropertiesofstockmarketnetworks:ThecaseofBrazil[J].PhysicaA,2010,(389):3240-3249[3]C.Eom,G.Oh,Woo-SungJung,H.Jeong,S.Kim.Topologicalpropertiesofstocknetworksbasedonminimalspanningtreeandrandommatrixtheoryinfinancialtimeseries[J].PhysicaA:StatisticalMechanicsanditsApplications,2009,(388):900-906[4]C.Eom,O.Kwon,W.-S.Jung,S.Kim.Theeffectofamarketfactoroninformationflowbetweenstocksusingtheminimalspanningtre,[J]PhysicaA:StatisticalMechanicsanditsApplications2010,(389):1643-1652[5]FrankSchweitzer,GiorgioFagiolo,DidierSornette,FernandoVegaRedondo,AlessandroVespignani,DouglasR.White8.EconomicNetworks:TheNewChallenges[J].Science,2009,325(422):422-425[6]GermanBernhart,StephanHocht,MichaelNeugebauer,,RudiZagst.Assetcorrelationsinturbulenmarketsandtheimpactofdifferentregimesonassetmanagement[J].Asia-PacificJournalofOperationalResearch,2011,28(1):1-23[7]J.Crook,T.Bellotti.AssetcorrelationsforcreditcardDefaults[J].AppliedFinancialEconomics,2012,22:87–95[8]L.Bakker,W.Hare,H.Khosravi,B.Ramadanovic.Asocialnetworkmodelofinvestmentbehaviourinthestockmarket[J].PhysicaA2010(389):1223-1229[9]MohamedRehanMS,MHariHaran,NehaSinghChauhan,DivyaGrover.Visualizingtheindianstockmarket:acomplexnetworksapproach[J].InternationalJournalofAdvancesinEngineering&Technology,2013,6(3):1348-1354[10]NingZhao,Winston