金融风险度量的VaR在MATLAB中的操作
风险价值VAR
i =1 T
则上推导式VaR = −V0r∗ = V0 zcσ −V0µ
可转变为VaR = V0 zcσ T − V0 µT
VaR = V0 ( zcσ T − µT ) ɶ ɶ ≜ V0 ( zcσ − µ )
每单位资产偏离了正常的状态 的程度，或者异常——风险。 风险。 的程度，或者异常 风险 在解析法下，资产的 在解析法下，资产的VaR等于期初资产的价值乘上 等于期初资产的价值乘上 方差和某个置信水平下的分位数， 方差和某个置信水平下的分位数，减去资产的平 均价值。 均价值。
VaR的数学表示
P(∆V ≤ −VaR) = 1 − c
用积分形式表示为下面的表达式
∫
− VaR −∞
f ( x ) dx =1 − c
VaR计算的基本模型
不妨将A银行的全部资产看成1个资产组合，期初（比如 2004.12.6）的盯市价值为V0，10天后其资产价值为（其中， r是持有期的回报率，如果在某个置信水平C下，第10天资产组 合的某个置信水平的最低价值为V*）
假定由A银行的历史资料知，其资产月回报率r服 从r~N(0.01,0.04)的正态分布，即1个月内该银 行的回报率为r
r − 0.01 服从N （0,1）分布，若令其置信水平为c则 0.2 r − 0.01 =zc 0.2
σ VaR = −V0 r ∗ = V0 zcσ − V0 µ
则一般形式为
r∗ − µ
p
1-C
损失
V*
VaR
V0u
VaR计算方法之二：历史模拟法
对资产的收益不作任何假设; 对资产的收益不作任何假设 假定历史会再现，因此VaR的计算是基于历史经 假定历史会再现，因此 的计算是基于历史经 验分布，使用的是历史数据， 验分布，使用的是历史数据，这不同于蒙特卡罗方 法使用的随机数; 法使用的随机数 在估计组合的价值时， 在估计组合的价值时，使用的映射是按定价公式的 全值估计， 全值估计，而不像参数方法那样使用定价公式的灵 敏度来计算，因而， 敏度来计算，因而，也没有参数方法中的一阶近似 与二阶近似; 与二阶近似 该方法的最大缺陷是认为未来是历史的再现， 该方法的最大缺陷是认为未来是历史的再现，这不 符合实际。 符合实际。
第14章 风险价值VaR计算
14.4 数据处理
为计算投资组合的风险价值,需要计算投资组合的净值序列、收益率序列等，代码如下： %数据准备 clear variables %清空变量空间 load('CSI300Prices.mat')%载入CSI300Prices.mat文件中的数据 %在前面的程序中我们已经将时间、股票名称、股票价格、自由流通股本、指数价格等 数据存储到 %CSI300Prices文件中. %% Calculate return from priceseries %根据价格序列计算收益率 returnsSecurity = tick2ret(CSI300HistPrices,[],'continuous'); %% HistoricalSimulationvisually % 历史模拟方法,计算投资组合价值 % 投资组合价值=股票价格*股票数量 pricesPortfolio = CSI300HistPrices*positionsPortfolio; % 投资组合的收益率 returnsPortfolio = tick2ret(pricesPortfolio,[],'continuous'); % 投资组合最后一日的市值 marketValuePortfolio = pricesPortfolio(end); %历史数据的Hist图 simulationResults = visualizeVar(returnsPortfolio,marketValuePortfolio);
14.3.2
数据可视化与标准化
%选定股票价格序列 mypickStockPrices = CSI300HistPrices(:,mypick); %选定股票的标准价格 mypickNormPrices = normPrices(:,mypick); %选定股票的名称 mypickCSI300Tickers = CSI300Tickers(mypick); %绘制图形 plot(mypickNormPrices,'DisplayName','mypickNormPrices','YDataSource','mypickNormPric es');figure(gcf) %添加图示 legend(mypickCSI300Tickers) %指数标准价格 normIndexPrice = ret2tick(tick2ret(PortfoliopricesIndex)); %在上图中添加指数曲线 hold all plot(normIndexPrice,'DisplayName','Index','YDataSource','normIndexPrice');figure(gcf)
第7章金融市场风险计量模型VaR(金融工程与风险管理-
长时期的历史数据在实际中可能无法获得，而且距 离当前时刻过于遥远的历史数据，由于市场情形的 变 化 可 能 使 早 期 的 数 据 对 Va R 计 算 具 有 很 大 的 干 扰 性。
1 c Pr( VaR)
（7.1）
由于约定俗成的惯例，一般将VaR取为正值，故在（1.1）中 的VaR前面加负号。1999年，Artzner等给出严格的VaR数学 定义式
VaR inf y Pr y 1 c （7.2）
7.3.1 连续情形
由7.2，VaR就是对应于置信水平c的损益
分布的下分位数，由于其值为负，故在 （7.2）等号右边加负号，这表明VaR计 量的是资产组合的下方风险（Downside Risk）。在连续的情形下VaR满足
若以绝对VaR来计算
AVaR v0 v* v0 v0 (1 r ) v0r $100, 000, 000 (0.465) $46,500, 000
计算结果表明：在10天内，这家期初有1亿美元资产的银行， 我们可以以99％概率确信：其绝对损失不大于4650万美元，或 者说绝对损失大于4650万美元的可能性只有1％。
《4.15 报告》只产生一个数字：计量不同交易工具， 不同部门综合后的风险。 截止到1999年，BCBS监管下的71家银行中有66家 对公众披露VaR。
缺点：VaR并没有告诉我们在可能超过VaR损 失的时间内（如95％置信度的5/100天中；或 99％的1/100天中）的实际损失会是多少。
金融风险管理的VaR方法及其应用
综合来看，可以确定 应该理解为一负值，即所遭受的损失， 则表示其发生的概率。
三、VaR的计算
所谓Value At Risk ,按字面意思解释,就是“处于风险中的价值”。VaR值就是在一定的持有期及一定的置信度内,某金融投资工具或投资组合所面临的潜在的最大损失金额。例如,银行家信托公司(BankersTrust )在其1994年年报中披露,其1994年的每日99%VaR值平均为3500万美元。这表明,该银行可以以99 %的可能性保证, 1994年每一特定时点上的投资组合在未来24小时之内,由于市场价格变动而带来的损失平均不会超过3500万美元。通过把这一VaR值与该银行1994年6. 15亿美元的年利润及47亿美元的资本额相对照,该银行的风险状况即可一目了然，可见该银行承受风险的能力还是很强的，其资本的充足率足以保证银行应付可能发生的最大损失值。为计算VaR值,我们首先定义ω。为某初始投资额, R为其在设定的全部持有期内的回报率。则该投资组合的期末价值为ω=ω。(1 + R)。
关键词：VaR金融风险管理蒙特卡罗模拟
Abstract:With the continuous development of the financial industry, financial risk management is increasingly important, the use of scientific methods to do the risk measure also gradually become a hot field. In this paper, quantitative risk analysis method which is widely recognized by the financial industry is introduced, it is called VaR. This paragraph includes introduction on variousaspects of the VaR, hope that such an important financial and statistical method can be introduced detailed. Because theVaR is a specific application of statistical used in financial field, so the article can also be treated as an introduction about one particular aspect of infiltration between finance and statistics.
Matlab中的金融建模与风险管理技术
Matlab中的金融建模与风险管理技术金融行业是一个充满变数和风险的领域，因此，准确的金融建模和有效的风险管理技术对于金融机构的成功至关重要。
而在这个方面，Matlab（Matrix Laboratory）成为了金融界非常实用的工具之一。
Matlab是一种基于矩阵运算和数值分析的高性能计算软件，它内置了大量的金融工具箱和函数，为金融专业人士提供了一种强大而灵活的建模和分析平台。
在金融建模领域，Matlab可以利用其强大的计算和数据处理能力，来建立并验证各种金融模型。
一个典型的金融模型可以包括市场模型、投资组合模型、风险模型等。
例如，在市场模型中，Matlab可以通过历史数据和统计分析方法来分析金融市场的波动性、相关性等特征，从而帮助投资者进行投资决策。
而在投资组合模型中，Matlab可以帮助投资者通过优化方法来寻找最优的投资组合，以达到预期的收益和风险控制目标。
此外，Matlab还提供了各种金融时间序列分析和建模的功能，包括对股票、期权、利率、商品价格等数据的分析和预测，有力地支持金融建模的实现。
在风险管理领域，Matlab可以帮助金融机构对各种风险进行准确度量和管理。
如市场风险是指金融机构在金融市场中面临的损失风险，而Matlab的金融工具箱中提供了丰富的方法和模型来进行市场风险的风险度量和敏感性分析。
例如，通过使用Value-at-Risk（VaR）和Expected Shortfall（ES）等方法，可以对金融资产的价格变动进行风险度量，并根据度量结果进行风险管理决策。
此外，Matlab还支持对信用风险、操作风险等各类风险进行建模和评估，为金融机构提供全面的风险管理解决方案。
除了建模和风险管理功能，Matlab还具备很强的数据分析和可视化能力。
金融数据量庞大且复杂，而Matlab提供了一系列强大的数据处理和分析函数，可以帮助金融专业人士高效地从原始数据中提取有用的信息，进行统计分析和模型估计。
金融风险度量的VaR方法(最新版)109
本章主要内容： 一、VaR基本知识 二、 VaR模型 三、 VaR求解方法 四、 VaR方法同其他方法的比较
VaR的历史由来
J.P.摩根的总裁威瑟斯通过对每天收到冗长的分析报告非常不满，因为其中大量内容是关 于不同风险暴露的敏感度（希腊值）报告，这些内容很难使总裁对银行整体风险进行通
i t n
2.历史模拟法
• 正态分布法求解VaR简洁易懂，使用者只需要得到正态参数，即可求解资产的风险价 值。但金融市场的数据证明，正态分布假设并不完全正确，事实上经常能观察到收益
分布的尖峰、厚尾、偏斜等非正态特征。这样用正态分布估计出的VaR会有较大偏差。
• 历史模拟法求VaR是一种简单的基于经验分布的方法，它不需要对资产收益的分布做 出假设。它假定资产组合未来收益变化与过去是一致的，因此利用收益的历史分布来 代替收益的预期分布，以此来求得资产的VaR值。
为 W * W (1 R*)，其中 R*为相应的最低收益率（一般为负值），则：
VaR E(W ) W* W (R * )
•
VaR也可由投资组合值的概率分布推导而得，即
p
f (W )dW
W*
•
其中，f (W ) 是资产价值分布，该式等价于：
W*
1 p f (W )dW
•
1 通常估计 的值时，可参考如下： ^ n t
it 1 i t n
i
i 为利用资产的历史价格数据所求得的收益率。
•
估计 的方法：
t
1）.移动平均法：
^
t
n
1
1Leabharlann t 1(iitn
^
t
金融风险度量的VaR在MATLAB中的操作
3.蒙特卡罗（Monte Carlo)模拟法
蒙特卡罗模拟的资产收益率或市场因素收益率 不是取历史观察值，而是用计算机模拟出来的。 利用一个模型，输入随机变量集，产生从今天 到VaR水平期所有风险因子变化的完整路径。 每一模拟路径给出了重估整个资产组合价值所 需的所有市场数据。
2.将过去彼此相邻的N+1笔价格相减，就可以求得N笔该 资产每日的价格损益变化量；例如：Δ1=Si(−1)−Si(−2)、 Δ2=Si(−2)−Si(−3)、Δ100=Si(−100)−Si(−101)。
3.步骤2代表的是第I项资产在未来一天损益的可能情况 （共有N种可能情形），将变化量转换成报酬率，就可以 算出N种的可能报酬率。
二、VaR在风险管理中的应用
1.用于风险控制。目前己有超过1000家的银行、保 险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采 用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。 利用VaR方法进行风险控制，可以使每个交易员 或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风 险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位 设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如 果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏 损也许就可以完全避免。
CSI300HistPrices, positionsPortfolio); numObs = 1; % 样本个数 numSim = 10000; % 模拟次数 % 预期期望与方差 expReturn = mean(returnsSecurity); expCov = cov(returnsSecurity); %rng Control the random number generator %随机生成数种子设置，数值越大越好 rng(12345) %生成资产收益率矩阵
金融市场风险的定量度量方法及MATLAB实现毕业设计
⾦融市场风险的定量度量⽅法及MATLAB实现毕业设计(此⽂档为word格式，下载后您可任意编辑修改！)毕业论⽂⾦融市场风险的定量度量⽅法及MATLAB实现1 前⾔经过将近快四⼗多年的改⾰开放，我国的经济建设成就与成功可以说是令世⼈瞩⽬的。
在⼗⼋届三种全会过后，我国彻底成为⼀个两⽅⾯转型的国度，即⼀是从以往的原来的以前的计划经济体制完全地彻底地向市场经济体制的转型，⼆是从传统农业社会向⼯业社会的转型。
两种转型的结合与交汇，是没有前例可寻的。
在⾯对新的历史机遇时候，我们要做好充分的准备。
进⼀步完善和改进⾦融体系的不⾜和漏洞。
从⼆⼗世纪80年代开始，在全球范围的⾦融⾃由化和全球化的进程中，全球的⾦融发展的稳定性都在逐渐下降，系统性的⾦融危机、事件也都在不断地频频发⽣，尤其是在2007年，始于美国房地产⾏业的次贷危机，在2008年最终导致全球性的⾦融危机爆发。
在此次危机中，世界各国都在努⼒地为此次⾦融危机实施相应的救市策略和应对措施。
所以，⼗分有必要对⾦融市场风险进⾏定性与定量的研究，以防在危机来临前做好相应的准备，将危机发⽣时的损失降低到最⼩。
⽽本⽂的主要框架是：第⼀部分是前⾔，主要介绍研究⾦融风险发⽣的宏观背景；第⼆部分则是详细介绍⾦融风险的概念以及种类；第三部分则是介绍测度⾦融市场风险的⽅法，本⽂主要介绍风险价值法VaR和条件风险价值法Co-VaR；第四部分就关于如何使⽤MATLAB进⾏数据的处理、函数的调⽤；第五部分则是选取银⾏这⼀市场作为⾦融市场的代表，实证分析其在⾦融危机时的银⾏个体与银⾏整体之间的风险溢出效应的⼤⼩；最后则是本⽂的总结与展望，利⽤实证分析的结果，就相关⾦融监管部门提出⾃⼰的建议。
2 ⾦融风险2.1 ⾦融风险的定义在现实的经济⽣活中，不管是不是经济学界的、还是在⾦融学界的，总是有很多⼈会问什么是⾦融风险。
直到今天，仍然没有⼀个可以对⾦融风险给出⼀个统⼀的概念。
在维基百科上，给出的定义是：⾦融风险是任何有可能导致企业，或者机构财务损失的风险；在百度百科上，给出的定义则是：像⾦融市场风险、⾦融产品风险、⾦融机构风险等与⾦融有关的风险，都可以叫做⾦融风险。
数理统计方法在金融风险管理中的使用教程
数理统计方法在金融风险管理中的使用教程概述：金融风险管理是金融机构和金融市场中至关重要的一项工作。
准确评估和管理金融风险对于保障金融机构和市场的稳定运行至关重要。
数理统计方法作为一种强大的工具，在金融风险管理中发挥着重要的作用。
本文将介绍数理统计方法在金融风险管理中的应用，并提供使用这些方法的教程。
一、VaR方法Value at Risk（VaR）是一种常用的风险度量方法，用于评估投资组合或金融资产的最大可能损失。
VaR方法的核心思想是通过使用历史数据的统计分析，计算出在特定置信水平下的最大可能亏损。
使用VaR方法的步骤如下：1. 收集历史数据：收集与所需风险度量相关的历史数据，如资产价格的时间序列数据。
2. 计算收益率：将资产价格数据转换成相应的收益率数据，通常使用对数收益率。
3. 选择置信水平：选择一个适当的置信水平，如95%或99%。
4. 计算VaR：使用所选置信水平和收益率数据，计算出相应的VaR 值。
常见的计算方法包括历史模拟法、参数化方法和蒙特卡洛模拟法。
5. 解读结果：得到VaR值后，根据它来评估风险水平以及所需的风险管理措施。
二、回归分析回归分析是一种用于探究变量之间关系的统计方法，对金融风险管理来说尤为重要。
通过回归分析，我们可以了解变量之间的相关性，预测未来的风险和收益，并制定相应的决策。
在金融风险管理中，常见的回归分析方法包括简单线性回归和多元线性回归。
简单线性回归适用于只有一个自变量和一个因变量的情况，而多元线性回归适用于存在多个自变量和一个因变量的情况。
回归分析的步骤如下：1. 收集数据：收集所需的研究变量数据，如股票价格、市场指数等。
2. 确定模型：根据研究目的和数据特点，选择适当的回归模型。
3. 估计参数：使用最小二乘法或其他估计方法，估计回归模型的参数。
4. 检验模型：通过检验模型的拟合优度和参数显著性，评估模型的有效性。
5. 预测风险：使用已建立的回归模型，进行未来风险的预测。
金融风险管理中的VaR研究
金融风险管理中的VaR研究一、引言金融投资领域中，风险是难以避免的。
在这个领域，我们常常需要预估投资风险，制订规划管理风险。
金融风险管理理论包括很多，VaR（Value at Risk）的理论应用将为我们开拓新的思路，本文将就此进行介绍和探讨。
二、VaR的基本概念VaR，Value at Risk，即价值风险。
VaR是用来描述金融资产或组合价值在一定时间内可能遭受的最大可能损失的风险度量指标。
换而言之，VaR是以一定告损失概率为基础，在一定的时间内描述最大的可能损失值。
常见的损失概率分别是1%、2.5%、5%等。
三、VaR的计算方法1. 方差—协方差法（Variance-covariance approach）这种方法计算比较简单，基于历史数据，计算期望和标准差，实现过程比较容易。
但这种方法有很多的限制，比如无法应对极端事件，对于分布不规则的情况下会出现精度问题等，常用于评估股票、债券等传统场外金融市场的风险。
2. 历史模拟法（Historical Simulation Method）历史模拟法也是一种比较常用的方法，其思想基于历年资产收益的变动情况，通过统计方法构造在历史数据上的资产价格变动，从而获取资产组合在未来风险敞口的大小和损失的可能范围。
但历史模拟法也有其容易被应用者误解、无法处理负数风险等问题。
3. 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）蒙特卡洛方法是一种用于风险分析的应用较广的方法。
其核心思想是构造一个随机模型，在非常多的随机模拟中，获取资产价格变动，从而给出未来风险敞口和损失的可能范围。
这种方法可以比较准确的估计不同情境下的价格波动情况，但计算时间复杂度大，计算程序难度高。
4. 分布无关法（Distribution-Free Approach）这是VaR应用最为广泛的方法之一，它不需要对价格分布进行假定，而是通过概率分布函数的变化来确定VaR值。
四、VaR的优点和局限性优点：VaR方法适用于各种金融市场，在遵循一定的假设前提下几乎可以普适的适应所有市场；VaR考虑多个金融资产及其之间的相关性，能够通过与ETF等投资组合更好的进行风险控制；VaR预测结果明确，信息量大，能够给投资者及监管机构提供最直接的方法来管理风险。
Matlab在金融数据分析中的应用
Matlab在金融数据分析中的应用金融数据分析是在金融领域进行数据处理和模型建立，以支持决策和预测的过程。
随着金融市场的发展和数据的爆炸式增长，准确而高效的金融数据分析变得尤为重要。
而Matlab作为一种广泛应用于科学和工程领域的计算工具，在金融数据分析中也展现出了独特的优势和应用价值。
一、金融数据的导入和清洗在金融数据分析中的第一步是导入和清洗数据。
Matlab提供了丰富的数据导入和处理函数，可以轻松地读取各种格式的金融数据，如CSV、Excel、文本文件等。
同时，Matlab还提供了强大的数据清洗和预处理工具，可以处理缺失值、异常值等数据质量问题，并进行数据规范化和标准化，以便后续的分析和建模。
二、金融时间序列分析金融市场的数据往往具有时间序列的特征，如股票价格、指数走势等。
Matlab中的金融时间序列工具箱提供了丰富的函数和方法，可以进行时间序列的建模和分析。
例如，可以通过ARIMA模型对股票价格进行预测，通过GARCH模型对波动率进行建模，以及通过协整分析对股票之间的关系进行研究。
这些工具的使用使得金融时间序列的分析变得简单而高效。
三、金融风险管理金融风险管理是金融行业中必不可少的一个环节。
Matlab提供了强大的计量风险模型工具箱，可以用来估计和管理金融市场中的各种风险，如市场风险、信用风险和操作风险等。
通过这些工具，可以计算VaR(风险价值)、CVaR(条件风险价值)等风险指标，帮助金融机构和投资者进行风险管理和决策。
四、金融仿真和优化金融仿真和优化是金融数据分析中的另一个重要方面。
Matlab提供了强大的仿真和优化工具箱，可以用来构建和优化金融模型。
例如，通过Monte Carlo方法可以模拟金融市场中的随机变动，通过遗传算法可以优化投资组合的权重等。
这些工具的使用可以帮助投资者评估不同策略的风险和收益，并做出相应的决策。
五、金融大数据分析随着大数据技术的发展，金融领域也积累了大量的金融数据，如交易数据、新闻数据、社交媒体数据等。
风险度量中的VaR模型概述
风险度量中的ＶａＲ模型概述一、来源及定义自20世纪七十年代布雷顿森林体系崩溃以来，世界经济格局发生了重大变革。
金融市场得到了迅猛地发展,同时也带来了市场波动性的加剧和市场风险的复杂化。
金融机构和企业暴露在日益复杂的风险中,这在客观上对风险管理技术,尤其是对市场风险管理提出了更高的要求。
金融市场风险管理的基础和关键在于测量风险,即将风险定量化。
经过近三十多年的发展,国外投资组合风险管理的理论与方法已相当成熟,其主要包括三种思路：一是Markowitz资产组合理论框架下的投资组合风险管理；二是建立在Black scholes模型上的衍生工具风险管理理论及方法；三是研究的VaR及其拓展模型的风险管理理论及方法。
VaR最初在1993年被提出，是一种对在市场不利情况下潜在损失的测度。
而VaR的最大优点在于：不管金融风险的根源在哪个市场，V AR模型都可用一个数值表示未来某个时期的潜在损失，这样不同的市场、交易者和金融工具间就可进行风险的比较。
VaR(value at risk),按字面意思解释就是“按风险估价”，就是指在某一特定的时期内,对给定的置信度、给定的资产或资产组合可能遭受的最大损失值。
其数学定义为：P(ΔPΔt≤VaR)=1－δ,其中ΔPΔt表示在Δt时间内,某资产的市场值的变化,δ为给定的概率。
即：对某资产或资产组合,在市场条件下,对给定的时间区间和置信水平,VaR给出了其最大可能的预期损失。
也就是说，我们可以1－δ的概率保证,损失不会超过VaR。
VaR方法把一种资产或资产组合的风险归纳起来用一个单一的指标来衡量,把风险管理中所涉及的主要方面组合价值的潜在损失用具体的货币单位来表达。
资产组合价值波动的统计测量,其核心在于构造组合价值变化的概率分布,基本思想仍然是利用资产价值的历史波动信息来推断未来情形,只是对未来价值波动的推断不是一个确定值,而是一个概率分布。
令一种资产或一个投资组合的初始价值为P0,收益率为R，则期末的价值为P=P0(1＋R)。
VaR方法测量金融风险应用浅述
VaR方法测量金融风险应用浅述VaR风险价值方法是上世纪90年代以后发展起来的新型风险管理工具,作为一种金融风险测量和控制的模型,它简单易操作,应用范围广,相比于传统的金融风险管理模型,具有更高的使用价值。
目前VaR方法是最先进的风险测量技术而在金融风险测量领域广泛应用,但是在我国金融领域,VaR方法目前仍处于理论探索、模型建构的起步阶段。
如何构建VaR风险测量系统、将其投入金融实践中是我们面临的重大课题,本文通过对VaR方法的分析并结合我国金融领域的具体情况,对VaR方法在我国金融领域的应用进行初步探讨,以期能对我国金融风险领域VaR方法的使用有所助益。
标签：VaR方法金融风险VaR测量风险方法是当代世界上最先进的风险测量技术,其最大特点是测量风险模型化,并结合计算机技术形成系统,因而该方法也被称为VaR测量技术。
从当前的情况来看,测量风险发展的重点在于以下几个方面:(l)将VaR用于投资决策,从而产生最优VaR、边际VaR、成分VaR和增量VaR等概念,创新投资决策的新方法;(2)借鉴VaR测量方法,开创CaR(在险资本)的研究;(3)突破金融领域的限制,将VaR测量技术延伸到实业界:(4)VaR测量系统产品化,并进行商业化运作,开辟中介业务的新领域。
目前,VaR方法以综合衡量风险的功能被广泛地应用于风险管理的实践,并受到巴塞尔委员会的认同和赞赏。
随着中国开放的进一步发展,中国金融机构在风险衡量和管理上必将与世界接轨,VaR测量风险方法在我国也必将成为最核心的风险测量技术。
一、我国证券市场的波动性和收益的概率分布波动性是证券市场的主要特征;而且,波动性和收益分布的确定是计算VaR值的核心内容之一。
为此,我国金融理论界的学者进行了大量实证分析,这为建立计算VaR值的模型提供了重要的理论支持。
下表列举了我国部分学者针对证券市场的波动性和概率分布所得出的实证结论。
从文献的结论可以看出,我国的股票市场具有从集现象,即存在异方差,这意味着在模型选择中用GARCH模型或指数移动平均模型估计方差更符合市场实际;更有甚者的结论证明了方差不存在,这表明刻画波动性的随机模型更复杂。
Matlab在金融工程中的应用
在Matlab中计算几何平均数的函数为 geomean；计算调
和平均数的函数是 harmmean 函数，调和平均数的计算公式
是M n ,
1 xi
注意样本数据不能为 0 。 第18页/共102页
（二） 剔除异常值后的平均值
有时观察数据中有异常大或异常小的值，这些异常值 会对平均值产生影响，需要去掉异常值。例如在体操比赛 中，去掉一个最高分和最低分，然后计算运动员的最后得 分。在Matlab中也有剔除异常值后的平均数。
0.6565 -0.2624 -1.1678 -1.2132 -0.4606 -1.3194
第12页/共102页
5. 多元正态分布的随机数
多元正态分布的随机数可以用如下形式表示: Xi ～ N(μ , ∑)
式中： μ是均值向量， ∑是协方差矩阵。 在Matlab中可使用mvnrnd函数生成多元正态分布函数。 调用方式
如：生成均值为0，方差为1正态分布的随机数，可用命令
>> normrnd(0,1) ans=
-0.4326
第9页/共102页
下面用两种方法生成均值为0，方差为1的正态分布矩阵， 矩阵为5行6列。
方法1 >>normrnd(0,1,[5,6]) ans =
-0.3179 1.0950 -1.8740 0.4282 0.8956
5. Garch Toolbox
Garch Toolbox 提供了一个集成计算环境，允许对单 变量金融时序数据的易变性进行建模。 Garch Toolbox使 用一个广义ARMAX/GARCH复合模型对带有条件异方差 的金融时序数据进行仿真、预测和参数识别。 Garch Toolbox提供了基本工具为单变量广义自回归条件异方差 GARCH（Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity）易变性进行建模。 Garch Toolbox采用 单变量GARCH模型对金融市场中的变化性进行分析。
金融风险管理的VAR方法及其应用
金融风险管理的VAR方法及其应用一、本文概述随着全球金融市场的日益复杂化和全球化，金融风险管理已成为金融机构和投资者不可或缺的一部分。
在众多风险管理工具中，Value at Risk（VaR）方法因其直观性和实用性而备受关注。
本文旨在深入探讨VaR方法的理论基础、计算方法以及在金融风险管理中的应用，以期为读者提供全面而深入的理解，进而提升金融风险管理水平。
本文首先将对VaR方法进行概述，包括其定义、特点以及与传统风险管理方法的区别。
随后，将详细介绍VaR的计算方法，包括历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法等，并对各种方法的优缺点进行比较分析。
在此基础上，本文将探讨VaR在金融风险管理中的应用，如投资组合风险管理、市场风险管理和信用风险管理等。
还将讨论VaR方法的局限性和挑战，以及未来可能的发展方向。
通过本文的阅读，读者可以对VaR方法有更为全面和深入的了解，从而更好地应用于实际金融风险管理中。
本文也希望能为金融领域的学术研究和实践应用提供一定的参考和借鉴。
二、VAR方法的基本原理VAR（Value at Risk）方法，即风险价值模型，是一种广泛用于金融风险度量和管理的统计技术。
VAR方法的基本原理在于通过历史数据或者假设情景，估算出在正常的市场波动下，某一金融资产或资产组合在未来特定时间段内的最大可能损失。
这种损失通常以一个置信水平来表示，例如95%或99%的置信水平。
这意味着，在正常的市场条件下，该资产或资产组合在未来特定时间段内的损失超过VAR值的概率只有5%或1%。
VAR的计算涉及两个关键要素：置信水平和持有期。
置信水平反映了金融机构对风险的容忍度，而持有期则代表了对未来风险观察的时间窗口。
VAR的计算还需要依赖于资产或资产组合的收益分布假设，这通常假设为正态分布或者广义误差分布等。
VAR方法的应用广泛，不仅可以用于度量单一金融资产的风险，还可以用于度量资产组合的系统风险。
通过将不同类型的资产风险纳入同一度量框架，VAR方法有助于金融机构全面了解其风险敞口，从而进行有效的风险管理。
MATLAB在金融市场预测与投资决策中的应用方法与数据处理与分析技巧
MATLAB在金融市场预测与投资决策中的应用方法与数据处理与分析技巧近年来，随着金融市场的不断发展和金融产品的多样化，投资者对于市场趋势的预测和投资决策的精准性提出了更高的要求。
在这一背景下，MATLAB作为一种功能强大的数学软件，被广泛应用于金融市场的预测与投资决策中。
本文将介绍MATLAB在金融市场中的应用方法和数据处理与分析技巧。
一、数据处理与分析1. 数据获取与清洗在金融市场中，获取和清洗数据是非常关键的步骤。
MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以方便地获取和处理各类金融数据。
例如，使用MATLAB可以下载和导入股票价格数据、货币汇率数据等。
在获取数据之后，还需要对数据进行清洗，排除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化在金融市场中，数据可视化是非常重要的，可以帮助我们直观地了解数据的走势和规律。
MATLAB提供了丰富的绘图函数，可以绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。
通过可视化数据，可以更好地发现数据中的趋势和规律。
3. 数据分析与建模MATLAB具有强大的数据分析和建模功能，可以帮助我们从数据中提取有价值的信息和特征。
例如，可以使用MATLAB进行时间序列分析，分析数据的周期性和趋势性；可以使用MATLAB进行回归分析，建立模型并进行预测。
此外，MATLAB还支持更高级的数据分析技术，如机器学习和深度学习等。
二、金融市场预测1. 技术指标分析技术指标是金融市场中常用的一种预测方法，可以通过分析市场的价格和交易量等指标来预测市场的走势。
MATLAB提供了丰富的技术指标分析函数，如移动平均线、相对强弱指标、布林带等，可以帮助我们快速计算和分析技术指标，并进行相应的预测和决策。
2. 时间序列分析时间序列分析是金融市场预测中常用的一种方法，通过分析历史数据的时间顺序，来预测未来的市场走势。
MATLAB提供了丰富的时间序列分析函数和工具箱，如ARMA模型、ARIMA模型、GARCH模型等，可以帮助我们进行时间序列分析，并进行相应的预测和决策。
金融风险管理中的VaR计算教程
金融风险管理中的VaR计算教程VaR（Value at Risk）是金融风险管理中最常用的风险度量指标之一，也是投资组合管理、资金管理和风控管理的重要工具。
VaR计算是金融从业人员必备的技能之一，本文将介绍VaR计算的基本原理、常用方法以及应用实例。
一、VaR计算的基本原理VaR是一种用来衡量投资组合或金融资产在一定时间范围内可能遭受的最大损失的指标。
VaR计算的基本原理是通过对历史数据进行统计分析，估计出资产或组合未来可能产生的最大损失。
VaR常用的两个参数是置信水平和时间周期。
置信水平表示我们对VaR估计的可信程度，常用的置信水平有95%和99%，具体选择哪个置信水平需要根据投资者的风险偏好和投资组合的特点来确定。
时间周期表示计算VaR时考虑的时间范围，常用的时间周期有1天、1周和1个月等。
二、VaR计算的常用方法1. 历史模拟法（Historical Simulation）：该方法是通过对历史数据进行分析，计算出在过去的观测期内，相同置信水平下的最大损失。
具体步骤是先将历史数据按照时间顺序排序，然后根据置信水平选择相应的百分位数，最后根据百分位数对应的损失值即可得到VaR的估计。
2. 方差协方差法（Variance-Covariance Approach）：该方法基于假设资产收益率服从正态分布的假设，需要计算资产或投资组合的期望收益率和方差协方差矩阵。
具体步骤是先计算资产或组合的期望收益率和方差协方差矩阵，然后根据正态分布的性质，利用置信水平对应的标准正态分位数计算VaR的估计。
3. 蒙特卡洛模拟法（Monte Carlo Simulation）：该方法通过生成大量的随机数样本，模拟资产或组合未来可能的收益分布，并利用置信水平和损失函数进行模拟得到VaR的估计。
蒙特卡洛模拟法对时间序列模型的假设较少，适用于复杂的投资组合或其他难以分析的情况。
三、VaR的应用实例VaR计算在金融风险管理中有广泛的应用，下面以投资组合管理和风控管理为例进行介绍。
Matlab在金融分析与风险管理中的应用实践
Matlab在金融分析与风险管理中的应用实践引言：随着金融市场的不断发展和复杂化，对于金融分析和风险管理的需求也日益增加。
作为一种广泛应用于科学计算和数据分析的工具，Matlab在金融领域中的应用也逐渐受到关注。
本文将探讨Matlab在金融分析和风险管理中的实际应用，并介绍一些相关的应用实践案例。
一、金融分析中的Matlab应用1. 数据获取与预处理金融分析的基础是对大量的金融数据进行收集和处理。
Matlab提供了各种接口和函数，方便用户获取各类金融数据。
例如，通过与金融数据供应商的接口，可以实时获取市场报价、交易数据等。
在数据预处理方面，Matlab提供了丰富的数据处理和清洗功能，可以对数据进行清洗、去重、填充缺失值等操作。
2. 统计分析与建模金融分析离不开对市场数据的统计分析和建模。
Matlab提供了丰富的统计分析函数和工具包，可以对数据进行描述性统计、概率分布拟合、回归分析等。
此外，Matlab还提供了许多经典的金融模型，如CAPM、Black-Scholes模型等，可以用于定价、套利和风险评估等方面。
3. 量化交易策略与回测量化交易是金融市场发展的趋势，而Matlab具有强大的量化交易分析能力。
用户可以使用Matlab开发基于技术指标、统计模型等的量化交易策略，并进行回测评估。
Matlab还提供了丰富的工具和函数，用于策略的执行、资产组合优化、交易成本估算等。
二、风险管理中的Matlab应用1. 风险测量与评估金融市场的波动性和风险管理一直是投资者关注的重点。
Matlab提供了多种风险测量和评估的方法和工具，如VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值）等。
用户可以利用Matlab对市场数据进行风险测度，为投资决策提供支持。
2. 投资组合优化投资组合优化是风险管理的核心内容之一。
Matlab提供了多种投资组合优化的算法，如均值-方差模型、最大化效用函数等。
用户可以使用Matlab对不同配置的资产进行风险评估和组合优化，以达到平衡投资收益与风险的目标。
金融风险理论与模型第8章_VaR模型（2）分布形式
金融风险理论与模型第8章VaR模型（2）：分布形式8.1 基本分布形式金融市场的风险因子并不完全满足正态分布，以正态分布假设来计算风险就可能低估风险对中国股市的实证研究：2000.1.4~2006.5.9年日回报率样本偏度是0.75，峰度是8.91。
由于大多数的金融资产具有明显的重尾性，故必须寻找其他分布形式来描述，主要有t分布，GED分布和g&h分布8.1.1 学生t分布W. S. Gossett (1908) discovered the distribution through his work at the Guinness brewery. At that time, Guinness did not allow its staff to publish, so Gossett used the pseudonym Student.比较正态分布与t分布Matlab程序：x = -5:0.1:5;y = tpdf(x,5);z =normpdf(x,0,1);plot(x,y,'-',x,z,'-.') t分布参数的极大似然估计连续分布的MLE当X的分布是连续的，其概率密度函数为f(x, θ),其中θ为未知参数。
现在从该总体中获得容量为n的样本观测值x1,x2,…,xn,则在X1= x1，X2= x2，Xn= xn时候联合概率密度函数值，即为似然函数对于不同的θ，同一组样本观察值的似然函数也是不同的，那么通过选择一个θ使得t分布参数的极大似然估计通常为了求导方便，常对似然函数取对数，即对数似然函数上式即为似然方程，解该方程即可得到参数θ。
t分布参数的极大似然估计Matlab函数：phat=mle(data，…distribution‟，…dist‟)对于t分布，phat =mle(data,'distribution','t')下面以上证指数2000~2006的数据为例进行输入数据：szzs-日对数回报率估计参数：phat =mle(szzs,'distribution','t')结果：phat = -0.0001 0.0094 3.7904t分布的分位数计算X = tinv(P,V) computes the inverse of Student…s t cdf with parameter V for the corresponding probabilities in p。
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二、VaR在风险管理中的应用
1.用于风险控制。目前己有超过1000家的银行、保 险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采 用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。 利用VaR方法进行风险控制，可以使每个交易员 或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风 险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位 设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如 果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏 损也许就可以完全避免。
三、VaR的计算方法
1.Delta-正态法（方差—协方差法） 这种方法假定：
• 资产价格的变化是风险因子的线性函数。 • 资产价格变化遵循正态分布。
在这些假定下，资产组合 V0 的潜在最大化 损失可表示为: VaR V0Z T
其中，Z 是置信水平对应分布的分位数，
是常数，表示资产组合回报的日波动性，T
计算结果如下： Value at Risk method: Parametric Value at Risk @ 99% = $90,981,251.06 Value at Risk @ 95% = $64,856,171.58
参数模型结果
参数法的优缺点：
假设投资组合的未来收益率服从正态分布, 这种方法极 大的简化了 VAR 的计算。该方法的基本思路是用历史 数据求出资产组合收益的方差、标准差、协方差。然 后求出在一定置信区间下反映分布偏离程度的临界值, 最后建立与风险损失的联系, 推导 VAR 值。
但是，波动性并未告诉我们，投资者在今 后一段时间内，可能遭受的最大化损失是 多少。
现代金融机构已经不满足于知道投资组合 的波动性或风险，还想进一步知道一旦风 险实现，自己可能遭受何等程度的最大损
失。由此产生了 VaR 风险度量工具。
VaR的定义
VaR指的是在正常的市场条件下以及给定 的置信度下，某一证券组合或金融资产在 将来特定时间内所可能出现的最大损失， 被称为“在险价值”或“风险价值”。
例：假设一个基金经理希望接下来的10天时间内， 以95%概率保证其所管理的基金价值损失不超过 100万，那么：
Pr obp 100 5%
VaR询问的问题是：我们有95%的信心在接下来 的10个交易日中损失程度将不会超过100万。 或 者说，在未来的10天之内，基金价值损失超过 100万的概率仅为5%。
2.用于业绩评估。VaR提供了对风险的总体测度:用 一个数值就可以反映出某个窗口在给定的置信水 平下可能遭受的最大损失。在金融投资中，高收 益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的 风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要， 必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所 以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标， VaR的使用能限制那些不能增加股东价值的风险 业务。
marketValuePortfolio); %画图 confidence = -pVar/marketValuePortfolio; hist2color(returnsPortfolio, confidence(2), 'r', 'b'); displayVar(pVar(1), pVar(2), 'p')
金融风险度量的 VaR法
郝芸芸
一、在险价值的概念
在金融市场上，投资者或金融机构所面临 的一个重要的风险是市场风险，即金融工 具的市场价值在未来发生变化的可能性。 一般而言，投资者所关心的主要是资产价 格向下变动的风险。
风险一般用资产回报的波动性或标准差衡 量，波动性越大，资产未来回报偏离预期 的回报的可能性越大。
“方差—协方差法”法的优点是运算比较简单, 不必大量 繁琐的计算。
但是它不能反映极端的价格变动, 也不能反映收益率分 布的“厚尾”现象。
2.历史模拟法
历史模拟法是直接利用资产组合在过去一段时期 内收益分布的历史数据，并假定历史变化在未来 会重现，以确定持有期内给定置信水平下资产组 合的最低收益水平，推算资产组合的 VaR 值。
是资产组合的持有期。
参数模型在MATLAB中的代码如下：
%% Parametric % 计算 99% 与 95% 水平的风险价值，假设收益率服从正态分布。 % mean(returnsPortfolio)组合收益率(期望收益率） % std(returnsPortfolio) 组合风险标准差（波动率） % [.01 .05] 置信度阈值 % marketValuePortfolio组合资产价值 pVar = portvrisk(mean(returnsPortfolio), std(returnsPortfolio), [.01 .05],...
数学定义式是：
Pr obp VaR 1 c
这个公式的含义是：对于某一资产组合来 说，在给定的置信水平下，VaR提供了最大 可能的预期损失，即可以以1-c的概率来保 证这一资产组合的预期损失不会大于VaR 。
由VaR的定义可知，置信水平越高，资产组 合的损失小于其VaR值的概率越大，VaR模 型对于极端事件的发生进行预测时失败的 可能性越小。
历史模拟法是一种非参数方法，不需要假定市场 因子的统计分布，因此，可以较好地处理非正态 分布，可以有效地处理非线性的资产或资产组合。
置信水平。一般来说对置信区间的选择在一定程 度上反映了金融机构对风险的不同偏好。选择较 大的置信水平意味着其对风险比较厌恶，希望能 得到把握性较大的预测结果，希望模型对于极端 事件的预测准确性较高。根据各自的风险偏好不 同，选择的置信区间也各不相同。作为金融监管 部门的巴塞尔委员会则要求采用99%的置信哪一段时间内的持有 资产的最大损失值，也就是明确风险管理者关心 资产在一天内一周内还是一个月内的风险价值。 持有期的选择应依据所持有资产的特点来确定。 比如对于一些流动性很强的交易头寸往往需以每 日为周期计算风险收益和VaR值，对一些期限较 长的头寸如养老基金和其他投资基金则可以以每 月为周期。