Exponenta Banner
exponenta event banner

estimateScenarioMoments

Оценочное среднее значение и ковариация актива возвращают сценарии

свернуть все на странице

Синтаксис

[ScenarioMean,ScenarioCovar] = estimateScenarioMoments(obj)

Описание

пример

[ScenarioMean,ScenarioCovar] = estimateScenarioMoments(obj) оценочное среднее значение и ковариация актива возвращают сценарии для PortfolioCVaR или PortfolioMAD объекты. Для получения дополнительной информации на рабочих процессах, смотрите Рабочий процесс Объекта PortfolioCVaR и Рабочий процесс Объекта PortfolioMAD.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Объект Given PortfolioCVaR p, используйте estimatePortRisk функционируйте, чтобы оценить, что среднее значение и ковариация актива возвращают сценарии. 

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);

[ScenarioMean, ScenarioCovar] = estimateScenarioMoments(p)
ScenarioMean = 4×1

    0.0039
    0.0082
    0.0102
    0.0154


ScenarioCovar = 4×4

    0.0005    0.0003    0.0001   -0.0001
    0.0003    0.0024    0.0017    0.0010
    0.0001    0.0017    0.0048    0.0028
   -0.0001    0.0010    0.0028    0.0102

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

Скрипт Open Live Script

Объект Given PortfolioMAD p, используйте estimatePortRisk функционируйте, чтобы оценить, что среднее значение и ковариация актива возвращают сценарии. 

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);

[ScenarioMean, ScenarioCovar] = estimateScenarioMoments(p)
ScenarioMean = 4×1

    0.0039
    0.0082
    0.0102
    0.0154


ScenarioCovar = 4×4

    0.0005    0.0003    0.0001   -0.0001
    0.0003    0.0024    0.0017    0.0010
    0.0001    0.0017    0.0048    0.0028
   -0.0001    0.0010    0.0028    0.0102

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

Входные параметры

свернуть все

Объект для портфеля, заданное использование PortfolioCVaR или PortfolioMAD объект.

Для получения дополнительной информации о создании PortfolioCVaR или PortfolioMAD возразите, смотрите

Типы данных: object

Выходные аргументы

свернуть все

Оцените для среднего значения сценариев, возвращенных как NumPorts вектор или [].

Примечание

Если никакие сценарии не сопоставлены с заданным объектом, обоими ScenarioMean и ScenarioCovar набор должен опорожнить [].

Оцените для ковариации сценариев, возвращенных как NumAssets- NumAssets матрица или [].

Примечание

Если никакие сценарии не сопоставлены с заданным объектом, обоими ScenarioMean и ScenarioCovar набор должен опорожнить [].

Советы

Можно также использовать запись через точку, чтобы оценить, что среднее значение и ковариация актива возвращают сценарии для портфеля.

[ScenarioMean, ScenarioCovar] = obj.estimateScenarioMoments

Смотрите также

| | |

Темы

Внешние веб-сайты

Представленный в R2012b

Документация Financial Toolbox
Поддержка