Автор: Пользователь скрыл имя, 21 Ноября 2011 в 19:04, контрольная работа
Создаётся портфель состоящий из 3-х (трёх) активов. В качестве актива выбираются акции произвольных компаний:
- Газпром
- Лукойл
- МТС
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное агентство по образованию
ГОУ
ВПО «Магнитогорский государственный
технический университет им. Г.И. Носова»
Кафедра
математических методов в экономике
Типовой
расчет
по
дисциплине: «Теория
риска и моделирование рисковых ситуаций»
по теме: «Оценка рыночных рисков диверсифицированного портфеля с использованием VAR моделей»
ФММ-07
Климова А.С.
Магнитогорск 2010
Создаётся портфель состоящий из 3-х (трёх) активов. В качестве актива выбираются акции произвольных компаний:
- Газпром
- Лукойл
- МТС
Выбираем цены ежедневные цены закрытия
Доверительный интервал равен 95%, период удержания позиции 1 день, период расчета VAR 250 дней.
Стоимость
рыночного портфеля принимаем за 1000000.(по
условию)
По данным об объемах торгов определяем структуру нашего портфеля:
Доля
= объем торгов / сумма объема
торгов
Рассчитаем экспоненциально взвешенную волатильность:
а)
Чтобы определить глубину ретроспективы
для ее расчета нам придётся определить
параметр сглаживания
.
б)
Чтобы определить параметр сглаживания
при уровне толерантности =1%, рассчитывается
RMSE для различных
= 0,8; 0,83; 0,86; 0,89; 0,92; 0,95; 0,98.
в)
Глубина ретроспективы равна T= Ln(толерантность)/Ln(
) и равна 21, 25, 31, 40, 55, 90, 228 соответственно
для каждого
.
г) Доходность рассчитываем по формуле:
д)
Рассчитываем экспоненциально-взвешенная
волатильность для каждого
по формуле:
е) Рассчитываем RMSE для каждого по формуле:
ж)
Выбираем наименьший RMSE, причем
наилучшей для первого актива оказалась
глубина ретроспективы равная 55 при
=0,92, для второго актива 31 при
= 0,86 и для третьего 90 при
= 0,95 . В данном случае глубину ретроспективы
берём равной 90.
з)
Рассчитываем волатильность для каждого
дня, начиная с 90 и заканчивая 250.
lamda | 0,8 | 0,83 | 0,86 | 0,89 | 0,92 | 0,95 | 0,98 |
глубина ретроспективы(T) | 21 | 25 | 31 | 40 | 55 | 90 | 228 |
RMSE | |||||||
Газпром | 0,000790722 | 0,000732688 | 0,000693228 | 0,000616588 | 0,000547964 | 0,000637548 | 0,000547964 |
Лукойл | 0,000313661 | 0,000293323 | 0,000270063 | 0,000309931 | 0,000275092 | 0,000272126 | 0,000270063 |
МТС | 0,001016572 | 0,000952624 | 0,000877599 | 0,000797611 | 0,000697057 | 0,000547967 | 0,000547967 |
Рассчитаем
VAR портфеля дельта –
нормальным методом:
а)Через промежуточные значения VAR отдельных позиций. Рассчитаем риски каждой акции входящей в портфель по формуле:
б) Ищем матрицу корреляций (R) между доходностями в EXCEL с помощью пакета “Анализ данных”
в)
Рассчитываем VAR портфеля по формуле:
VARn= 119899, 398
Проводим верификацию модели:
а) По формуле приведенной выше рассчитываем
VAR портфеля для 160 предыдущих дней (т.к.
T=90)
б) Рассчитываем портфель для 160 дней по формуле:
где
p - курс актива;
d
- объем актива;
в) Рассчитываем изменение портфеля по формуле:
г) Считаем число пробоев:
пробой – случай, когда < VAR
число
пробоев=
д) Рассчитываем левую и правую границу для допустимого числа пробоев, т.е. интервал, в который должно попасть число пробоев, чтобы модель можно было считать адекватной (p=0,05, q=1-0,05=0,95).
е) Т.к. 118> b, то наша модель не корректна и существует опасность совершить ошибку I рода.
Т.к.
a <22< b, то наша модель адекватна.
Рассчитаем VAR портфеля
историческим
методом:
а) Рассчитываем Pt = Pt - Pt-1
б) Рассчитываем P(t*)=P0 + Pt- текущая цена актива в будущем
P0 – текущий курс
в) Рассчитываем V(t*) = d1*P(1*)+d2*P(2*)+d3*P(3*)
г) Рассчитываем Vt = V(t*) – V0
V0
- портфель для 250 дней ( равен 1000000).
д)
Vt проранжируем от наибольшего
к наименьшему
VAR = Vt , находящийся на 250*0,95=237 месте
VAR = -349024,65