estimatePortRisk

Оцените портфельный риск согласно прокси риска, сопоставленному с соответствующим объектом

свернуть все на странице

Синтаксис

prsk = estimatePortRisk(obj,pwgt)

Описание

пример

prsk = estimatePortRisk(obj,pwgt) оценочный портфельный риск согласно прокси риска сопоставил с соответствующим объектом (obj) для Portfolio, PortfolioCVaR или объектов PortfolioMAD. Для получения дополнительной информации на соответствующих рабочих процессах при использовании этих различных объектов, смотрите Рабочий процесс Объекта Портфеля, Рабочий процесс Объекта PortfolioCVaR и Рабочий процесс Объекта PortfolioMAD.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Учитывая портфель p, используйте функцию estimatePortRisk, чтобы показать, что стандартное отклонение портфеля возвращается для каждого портфеля в pwgt. 

m = [ 0.05; 0.1; 0.12; 0.18 ];
C = [ 0.0064 0.00408 0.00192 0; 
      0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;
      0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;
      0 0.0119 0.0336 0.1225 ];
 
p = Portfolio;
p = setAssetMoments(p, m, C);
p = setDefaultConstraints(p);
pwgt = estimateFrontierLimits(p);
prsk = estimatePortRisk(p, pwgt);
disp(prsk)
    0.0769
    0.3500
Скрипт Open Live Script

Учитывая портфель pwgt, используйте функцию estimatePortRisk, чтобы показать, что подверженное риску значения условное выражение (CVaR) портфеля возвращается для каждого портфеля. 

m = [ 0.05; 0.1; 0.12; 0.18 ];
C = [ 0.0064 0.00408 0.00192 0; 
    0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;
    0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;
    0 0.0119 0.0336 0.1225 ];
m = m/12;
C = C/12;

rng(11);

AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000);

p = PortfolioCVaR;
p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);
p = setProbabilityLevel(p, 0.95);

pwgt = estimateFrontierLimits(p);
prsk = estimatePortRisk(p, pwgt);
disp(prsk)
    0.0407
    0.1911

Функциональный rng (seed) сбрасывает генератор случайных чисел, чтобы привести к зарегистрированным результатам. Не необходимо сбросить генератор случайных чисел, чтобы моделировать сценарии.

Скрипт Open Live Script

Учитывая портфель pwgt, используйте функцию estimatePortRisk, чтобы показать, что среднее абсолютное отклонение портфеля возвращается для каждого портфеля. 

m = [ 0.05; 0.1; 0.12; 0.18 ];
C = [ 0.0064 0.00408 0.00192 0; 
    0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;
    0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;
    0 0.0119 0.0336 0.1225 ];
m = m/12;
C = C/12;

rng(11);

AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000);

p = PortfolioMAD;
p = setScenarios(p, AssetScenarios);
p = setDefaultConstraints(p);


pwgt = estimateFrontierLimits(p);
prsk = estimatePortRisk(p, pwgt);
disp(prsk)
    0.0177
    0.0809

Функциональный rng (seed) сбрасывает генератор случайных чисел, чтобы привести к зарегистрированным результатам. Не необходимо сбросить генератор случайных чисел, чтобы моделировать сценарии.

Входные параметры

свернуть все

Объект для портфеля, заданное использование Portfolio, PortfolioCVaR или объект PortfolioMAD. Для получения дополнительной информации о создании объекта портфеля смотрите

Типы данных: object

Набор портфелей, заданных как NumAssets-by-NumPorts матрица, где NumAssets является количеством активов во вселенной и NumPorts, является количеством портфелей в наборе портфелей.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Оценки для портфельного риска согласно прокси риска сопоставили с соответствующим объектом (obj) для каждого портфеля в pwgt, возвращенном как вектор NumPorts.

prsk возвращен для Portfolio, PortfolioCVaR или входного объекта PortfolioMAD (obj).

Советы

Можно также использовать запись через точку, чтобы оценить портфельный риск согласно прокси риска, сопоставленному с соответствующим объектом (obj).

prsk = obj.estimatePortRisk(pwgt);

Смотрите также

| | | |

Темы

Введенный в R2011a

Документация Financial Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте