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【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

关键要点风险价值 (VaR) 是一种量化公司或投资潜在损失风险的方法。该度量可以通过多种方式计算，包括历史、方差-协方差和蒙特卡洛方法。...以下是将实际标准差代入上述公式的结果：信心σ计算等于95%（高）- 1.65 x σ- 1.65 x (2.64%) =-4.36%99%（非常高）- 2.33 x σ- 2.33 x (2.64%)...蒙特卡洛模拟是指任何随机生成试验的方法，但它本身并没有告诉我们任何有关基础方法的信息 。对于大多数用户来说，蒙特卡洛模拟相当于一个随机、概率结果的“黑匣子”生成器。...如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值（VaR）来管理投资组合或股票的金融风险？...sigma = pre.std()price=price.dot(sh_wt) #计算加权值在计算了投资组合的期望收益和波动率（期望收益的标准差）后，我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。

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R语言基于ARMA-GARCH过程的VaR拟合和预测

p=2657 本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR） library(qrmtools)# 绘制qq图...ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例 01 02 03 04 计算VaR时间序列 计算风险价值估计值。请注意，我们也可以在这里使用基于GPD的估计模型。...通过随机性检查进行回测 我们来回测一下VaR估计值。...模拟（X）的未来序列并计算相应的VaR 模拟路径，估算每个模拟路径的VaR（注意，quantile()这里不能使用，所以我们必须手动构建VaR）。...在股票市场预测应用 时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk

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    R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据

    尽管 VaR 在提供资产组合下行风险的简单总结时具有吸引人的简单性，但没有单一的计算方法。...1% 风险价值将价格转换为收益library(ggplot2)# 计算收益率的正态密度# 价格与收益的关系bp2 = Close# 转换收益率bret = dailyReturn# 改变列名colnames...# 注意绘图方法提供了四张图，其中VaR为选项-4# 预测1%的学生-t GARCH风险值plot(v.t, which = 4, VRaha = 0.01)# 5%学生-t GARCH风险值plot(...点击标题查阅往期内容R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量和多变量（多元...：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较

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    R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据

    尽管 VaR 在提供资产组合下行风险的简单总结时具有吸引人的简单性，但没有单一的计算方法。...1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn #...# 注意绘图方法提供了四张图，其中VaR为选项-4 # 预测1%的学生-t GARCH风险值 plot(v.t, which = 4, VRaha = 0.01) # 5%学生-t GARCH风险值 plot...点击标题查阅往期内容 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险 R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量和多变量（...时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据

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    R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化|附代码数据

    为此，请考虑以下模型BEKKCCC-GARCH 和 DCC-GARCHGO-GARCHBEKKBEKK（1，1）具有以下形式：下图显示了具有上述参数的模拟序列：BEKK 模型的调整通常计算成本很高，因为它们需要估计大量参数...模拟模型平差的结果如下所示：CCC-GARCH和DCC-GARCH模型的结论我们在 CCC-GARCH 和 DCC-GARCH 示例中都看到，该软件包没有对模拟模型的参数提供令人满意的估计值。...用线性回归解释和R语言估计GARCH实例MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言GARCH模型对股市sp500...收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量和多变量（多元）动态条件相关系数DCC-GARCH模型分析股票收益率金融时间序列数据波动率R语言中的时间序列分析模型...：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较

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    R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较|附代码数据

    p=3832最近我们被客户要求撰写关于期货波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出在本文中，波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。...此外，本文使用滚动时间窗预测方法来计算预测波动率并构建指数以评估模型的准确性。结果表明，基于长记忆和实现波动率的ARFIMA-RV模型是最准确的模型。...如果我们将交易日_t_划分为_N个_时段，每个时段都会有一个对数收益率，那么实际收益可以计算如下：HAR-RV，异构自回归RV模型由科希创建。...----点击标题查阅往期内容PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析...，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化Python金融时间序列模型

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    R语言预测期货波动率的实现：ARCH与HAR-RV与GARCH，ARFIMA模型比较|附代码数据

    在本文中，波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。...此外，本文使用滚动时间窗预测方法来计算预测波动率并构建指数以评估模型的准确性。结果表明，基于长记忆和实现波动率的ARFIMA-RV模型是最准确的模型。...如果我们将交易日_t_划分为_N个_时段，每个时段都会有一个对数收益率，那么实际收益可以计算如下： HAR-RV，异构自回归RV模型由科希创建。...---- 点击标题查阅往期内容 PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化 极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR...R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据 R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化

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    ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据

    如果真实值未知，则很难判断预测质量。尽管如此，研究人员为实际波动率开发了估算模型。...（从2000-01-03到2016-10-06），使用前1000个观测值训练模型，然后每次向前滚动预测一个，然后每5个观测值重新估计模型一次 。...ARMA-eGARCH模型仅涉及每日收益，而ARFIMA-eGARCH模型基于HEAVY估算器，该估算器是根据日内数据计算得出的。RealGARCH模型将它们结合在一起。...隐含波动率是根据SPX期权计算得出的。自然的看法是将隐含波动率作为预测已实现波动率的预测因子。但是，大量研究表明，无模型的隐含波动率VIX是有偏估计量，不如基于过去实际波动率的预测有效。...：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较

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    ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据

    标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。...温度变量的值。收入变量的值。滞后一期的收入变量的值。滞后两期的收入变量的值。输出该矩阵。...点击标题查阅往期内容时间序列分析：ARIMA GARCH模型分析股票价格数据多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析【视频】时间序列分析：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格时间序列...GARCH模型分析股市波动率PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析...，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化Python金融时间序列模型

    1.5K00

    R语言使用ARIMAX预测失业率经济时间序列数据|附代码数据

    预测我们随机生成log(g)和log(c)的向量，作为我们预测模型的输入值。两个向量的长度都是8，所以我们的目标是预测未来8个季度的log(u)值。...斜率的值不是xt增加1时对Yt的影响（就像回归中那样）。方程右侧存在因变量的滞后值，这意味着斜率β只能以因变量以前的值为条件进行解释，这很不直观。...点击标题查阅往期内容R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析...：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较...、拟合标准普尔SP 500指数波动率时间序列和预测可视化Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言

    1.2K00

    Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES|附代码数据

    在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数摘要然后，我使用该模型生成模拟值，并使用实际收益和模拟收益来测试模型投资组合的性能，以计算风险价值...# 计算对数收益le 非常高的相关性。...# 计算模拟值的 VaR 和 ESfitdistr(re, "t")es 计算非参数 ES 和 VaR，由以下公式给出：其中：• S：仓位大小• qˆ...它还展示了如何计算风险价值 (VaR) 和期望损失 (ES)。...----点击标题查阅往期内容MATLAB用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula

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    R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用|附代码数据

    在这些图上，如果极限是0，或者是某个严格的正值，是相当难以断定的（同样，当感兴趣的值处于参数的支持边界时，这是一个经典的统计问题）。所以，一个简单的想法是考虑一个较弱的尾部相依指数。...计算这些函数的R代码非常简单。...lower=0,upper=t,+ subdivisions=10000)$value))> plot(c(0,u,1),c(1,A(u),1),type="l"整合得到Pickands相依函数的估计值。...：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较...，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV

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    python中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化|附代码数据

    这篇文章是关于Python的（有numpy、scipy、scikit-learn、StatsModels和其他你能在Anaconda找到的好东西），但是R对于统计学来说是非常棒的。...我重复一遍，R对统计学来说是非常棒的。如果你是认真从事统计工作的，不管你是否喜欢R，你至少应该看看它，看看有哪些包可以帮助你。很有可能，有人已经建立了你所需要的东西。 ...这些样本是伪独立的（我们知道，如果你用计算机来抽取样本，就不会有真正的独立，但好在是合理的独立）。#不相关的数据：一个β值（x）和一个对数正态（y）。a= 0.45#2. ...np.linspace(0, lognorm.ppf(0.99, sc), sz)plt.plot(t, gkxx.pdf(t), lw=5, alpha=0.6,拟合copula参数没有内置的方法来计算...：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据R语言GARCH建模常用软件包比较

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    R语言中进行期权定价的Heston随机波动率模型

    相关视频 Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。...对于固定的无风险利率，描述为： 通过使用这种模型，可以得出欧洲看涨期权的价格 。 这是函数的描述。...callHestoncf(S, X, tau, r, v0, vT, rho, k, sigma){ # S = 股价在到期日的价格, X = 行权价格, tau = 到期日 # r = 为无风险利率,...（直接使用公式来计算价格）计算出的价格相当接近。...计算出的理论价格用蓝色绘制，蒙特卡洛平均价格用红色绘制，阴影区域表示均值（蒙特卡洛价格）周围的95％置信区间。

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    R语言气象模型集成预报：神经网络、回归、svm、决策树用环流因子预测降雨降水数据|附代码数据

    本文分析了传统的基于加权的集成预报方法及其在气象预测应用中存在的问题，在此基础上提出了一种新的基于数据挖掘的集成预报方法，该方法选用BP人工神经网络建立集成预报分类器，对文中BP人工神经网络、多元回归、....19 X.30 X.57 X.72 X.73 ## ## Root node error: 328275991/372 = 882462 draw.tree(CARTmodel) 根据cp值对决策树进行剪枝...只是确定权值的方式是不断地进行学习训练，权值存在于复杂的人工神经网络结构中，并不是线性和容易理解的。最后，把该子预报方法的预报结果作为集成预报方法的预报结果。...时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据...SV模型对金融时间序列数据建模 R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析 R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测 R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

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    Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用|附代码数据

    = adfler(histet)prnt(f'ADF Statistic: {reut[0]}, pvaue: {rslt[1]}')   # 拒绝单位根的空假设 ==> 平稳收益序列的 ADF p 值为...请注意，这里是单步滚动预测，应该比静态的多期预测要好。趋势平稳和差分平稳趋势平稳，即确定性趋势，具有确定性均值趋势。相反，差分平稳具有随机趋势。前者可以用OLS估计，后者需要先求差分。...R语言ARMA-GARCH-COPULA模型和金融时间序列案例R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言COPULA和金融时间序列案例matlab使用Copula仿真优化市场风险数据...VaR分析matlab使用Copula仿真优化市场风险R语言多元CopulaGARCH模型时间序列预测R语言Copula的贝叶斯非参数MCMC估计R语言COPULAS和金融时间序列R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测...模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用

    1.8K00

    【深度干货】专知主题链路知识推荐#5-机器学习中似懂非懂的马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）入门教程01

    上一次我们详细介绍了贝叶斯参数估计，里面我们说过贝叶斯估计的时候，有时候未知参数的其后验分布多为高维、复杂的非常见分布，对这些高维积分进行计算十分困难，这一困难使得贝叶斯推断方法在实践中的应用受到很大的限制...使用MATLAB工具箱可以很方便的计算这些分布的概率密度、累积密度、并从这些分布中取样随机值。表1.1列举了一些MATLAB工具箱中的标准分布。...复杂采样问题的计算方法通常依赖于我们已经知道如何有效地进行采样的分布。这些从简单分布中采样的随机值可以被转换成目标分布需要的值。...我们首先需要计算累计概率分布，换句话说，我们需要知道我们观察到的结果等于或小于某一特定值的概率。如果F(X)表示累计函数，我们需要计算F(X=x)=p(X≤x)。...注意在这个过程中我们使用了一个简单的建议分布（q），如均匀分布，作为从更复杂的分布中采样的基础。 拒绝采样允许我们从难以采样的分布中生成样本，在这些难以采样的分布中我们可以计算任何特定样本的概率。

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    【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析|附代码数据

    此外，我们还计算了每条河流造成洪水的月份。对于河流最高水位的概率分布，我们可以参考极值理论，它告诉我们最大值是Gumbel分布的。...现在，我们在上面的基础上（构建的高斯Copula函数），把边缘分布换成Beta分布和Gumbel分布：那如果没有二者的耦合关系，这个图是怎样的呢？两张图对比一下，还是很容易看出区别的吧！...----点击标题查阅往期内容Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ESMATLAB用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析python...中的copula：Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR...使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析matlab使用Copula仿真优化市场风险R语言多元CopulaGARCH模型时间序列预测R语言Copula的贝叶斯非参数MCMC估计R语言COPULAS

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    R语言用logistic逻辑回归和AFRIMA、ARIMA时间序列模型预测世界人口|附代码数据

    分整自回归移动平均模型(ARFMA)模型是长记忆模型，它是由Granger和Joyeux (1980)以及Hosking (1981)在ARIMA模型的基础上构建的，广泛应用于经济金融领域。...这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。 建模过程主要包括： 第一步：自回归过程 令Yt表示t时期的GDP。...看计算出来的残差是不是白噪音，是，则接受拟合；不是，则重新在做。 步骤四：预测。短期更为可靠。 具体来说： 首先，看一下有没有很明显的trend，需不需要differencing之后再建模。...时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据...R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言用Garch模型和回归模型对股票价格分析 GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 matlab估计

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    R语言布朗运动模拟股市、物种进化树状图、二项分布可视化

    ## 首先模拟随机数 x <- rnorm(n = length(t) - 1, sd = sqrt(sig2)) ## 计算累加和 x <- c(0, cumsum(x)) 画图 我们得出各...t的时间间隔的随机正偏离改变;然后在每个时间间隔，我们计算累积总和。...点击标题查阅往期内容 R语言做复杂金融产品的几何布朗运动的模拟 MATLAB用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析 python中的copula：Frank...、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化 R语言中的copula GARCH模型拟合时间序列并模拟分析 matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 R语言多元Copula...使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 matlab使用Copula仿真优化市场风险 R语言多元CopulaGARCH模型时间序列预测 R语言Copula的贝叶斯非参数MCMC估计 R语言

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