計算var的方法ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-30 06:58 本頁面
【文章內容簡介】 歷史價格變化，并模擬風險因子的未來價格水平。 ? 模擬情景 1：假設所有市場變量的變化率等于歷史上第 1天市場變量的變化率 ? 模擬情景 2：假設所有市場變量的變化率等于歷史上第 2天市場變量的變化率 ? 以此類推，總共得到 n中模擬情景 風險因子的歷史觀測值 風險因子的價格變化 v0 v1 v1/v0 … … vn1 vn1/vn2 vn vn/vn1 第 n+1期的風險因子價格 vn+1= vn(vi/vi1)(i=1,… ,n) ?（ 3）利用定價公式，根據(jù)模擬出的風險因子的未來 n種可能價格水平，求出組合的 n種未來盯市價值，并與當前風險因子下的組合價值比較，得到組合價值的未來損益分布。 ?（ 4）根據(jù)組合價值的未來損益分布，通過分位數(shù)計算 VaR。 ?假設我們采用過去 501天的歷史數(shù)據(jù)來計算一天持有期、 99%置信水平下的 VaR，則 VaR的估計值是組合損失分布第 99個百分比分位數(shù)所對應的損失（第 5個最壞的損失）。 (對每種情形設定相同的權重 ) VaR 的精確度 (page 184) ? 假設損失分布第 q個分位數(shù)的估計值為 x，則估計值 x的標準差為 ? f(x) 為損失為 x時，損失分布的密度函數(shù)值， f(x) 可以通過用標準分布來匹配經驗分布進行估計。 ? 例 121（ page 184 ） n)q1(q)x(f1 ?推廣 1: 對觀測值（模擬情景）設定權重 ? 設定相同權重： 基本歷史模擬法對過去 n個觀測值（ n中模擬情景）設定相同的權重。 ? 設定不同權重： 權重隨回望期增加而呈指數(shù)速度遞減。 . ? n個變化情形的權重由近到遠分別為 ? 將損失值由大到小進行排序 ,由最大損失開始計算累計權重，當累計權重等于指定分位數(shù)時，對應的損失值即為 VaR。 ? ? ? ? ? ?n1nn2nn 11111111??????????????????? ?，， ?推廣 2: 包括更新的波動率 ? 利用某市場變量第 n+1天的波動率估計和第 i天的波動率估計，對該市場變量第 i天的變化量進行調整。 ? 某市場變量第 i個情景值為 1ii1n1ii1in v/)vv(vv???? ?? ??推廣 3: 統(tǒng)計自助法 ? 利用自助法對 n種情景進行放回抽樣，如可以產生 1000組的 n種情景，從而可以計算 VaR的置信區(qū)間。
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