計(jì)算var的方法ppt課件(參考版)
2025-05-06 06:58本頁面
【正文】 ? ： 。 ? VaR的基本原理和主要優(yōu)缺點(diǎn)。 ? 作業(yè)題： ? 。 ? 缺點(diǎn)： ?有些意外情況會(huì)未被考慮。 ?能有用于任何復(fù)雜的資產(chǎn)組合。 ? 4）根據(jù)組合價(jià)值損益分布的模擬結(jié)果，計(jì)算出特定置信水平下的 VaR。 ? 采用對(duì)數(shù)正態(tài)模型時(shí)，匯率未來變化情景的建立：依次產(chǎn)生 〔 0， 1〕 均勻分布的 n個(gè)隨機(jī)變量 xi(i=1， … ， n)，設(shè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)為 Ф(y) ，令 Ф(ε i)=xi，則可以得到標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量序列 ε i(i=1,… ,n)，根據(jù)匯率的隨機(jī)過程模型可得到持有期末匯率變動(dòng)的 n個(gè)情景。設(shè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)為 Ф(y) ，令 Ф(ε i)=xi，則可以得到標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量序列 ε i (i=1,… ,m)，根據(jù)股票價(jià)格的隨機(jī)過程模型可依次得到 St+iΔt (i=1,… ,m)。 ? ③模擬風(fēng)險(xiǎn)因子的變化路徑，建立風(fēng)險(xiǎn)因子未來的變化情景。 dtSSdS ttttt ??? ??? 設(shè)當(dāng)前時(shí)間為 t，到期時(shí)間為 T，持有期 τ=T t，將 τ 分為 m個(gè)增量 Δt ，即 ，則在△ t時(shí)間間隔上的估計(jì)為 ? 對(duì)于匯率，可采用對(duì)數(shù)正態(tài)模型 ? σ 為匯率的日波動(dòng)性， t為風(fēng)險(xiǎn)持有期 mt???tSSS ttttt ???? ???tt ePP??0?? ② 估計(jì)隨機(jī)過程模型中相應(yīng)的參數(shù)。 蒙特卡洛模擬法的基本步驟 ? ① 選擇反映風(fēng)險(xiǎn)因子變化的隨機(jī)過程和分布 ? 如對(duì)于股票價(jià)格，可選擇幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型。 蒙特卡洛模擬法 ? 1）識(shí)別影響組合中各頭寸價(jià)值的風(fēng)險(xiǎn)因子， 并用風(fēng)險(xiǎn)因子表示出組合中各頭寸的盯市價(jià)值。 ? 如果資產(chǎn)組合含有比較復(fù)雜的證券，則計(jì)算起來比較麻煩。 ? 能夠計(jì)算 VaR的置信區(qū)間 . 歷史模擬法計(jì)算 VaR的缺點(diǎn) ? 完全依賴于特定的歷史數(shù)據(jù)。 ? 只要數(shù)據(jù)充分，可以處理厚尾分布和其他極端情況。 廣義 Pareto 分布 ? 廣義 Pareto分布有兩個(gè)參數(shù)：形狀參數(shù) x和規(guī)模參數(shù) b，其累積分布函數(shù)為 ? ?xbx bx/1, 11?????????? yyG極大似然估計(jì)法 (式 124, page 189) ? 假設(shè)大于 u的觀測(cè)值個(gè)數(shù)為 nu ? 選擇 x 和 b 使下式最大化 ???????????????????? ??u
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