portfolioRisk

Сгенерируйте измерения риска уровня портфеля

Описание

пример

[riskMeasures,confidenceIntervals] = portfolioRisk(cmc) возвращает таблицы измерений риска за потери портфеля. Прежде чем вы будете использовать portfolioRisk функция, запуститесь simulate функция. Для получения дополнительной информации об использовании creditMigrationCopula возразите, смотрите creditMigrationCopula.

пример

[riskMeasures,confidenceIntervals] = portfolioRisk(cmc,Name,Value) добавляет дополнительный аргумент пары "имя-значение" для ConfidenceIntervalLevel.

Примеры

свернуть все

Загрузите сохраненные данные о портфеле.

load CreditMigrationData.mat;

Масштабируйте цены облигаций для положений портфеля для каждой связи.

migrationValues = migrationPrices .* numBonds;

Создайте creditMigrationCopula объект с использованием с четырьмя факторными моделями creditMigrationCopula.

cmc = creditMigrationCopula(migrationValues,ratings,transMat,...
lgd,weights,'FactorCorrelation',factorCorr)
cmc = 
  creditMigrationCopula with properties:

            Portfolio: [250x5 table]
    FactorCorrelation: [4x4 double]
         RatingLabels: [8x1 string]
     TransitionMatrix: [8x8 double]
             VaRLevel: 0.9500
          UseParallel: 0
      PortfolioValues: []

Установите VaRLevel к 99%.

 cmc.VaRLevel = 0.99;

Используйте simulate функция, чтобы симулировать 100 000 сценариев, и затем использовать portfolioRisk функция, чтобы сгенерировать riskMeasure и ConfidenceIntervals таблицы.

 cmc = simulate(cmc,1e5);
[riskMeasure,confidenceIntervals] = portfolioRisk(cmc,'ConfidenceIntervalLevel',0.9)
riskMeasure=1×4 table
      EL       Std      VaR     CVaR 
    ______    _____    _____    _____

    4515.9    12963    57176    83975

confidenceIntervals=1×4 table
           EL                Std               VaR               CVaR     
    ________________    ______________    ______________    ______________

    4448.5    4583.4    12916    13011    56012    58278    82433    85517

Входные параметры

свернуть все

creditMigrationCopula объект, полученный после выполнения simulate функция.

Для получения дополнительной информации о creditMigrationCopula объекты, смотрите creditMigrationCopula.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: [riskMeasure,confidenceIntervals] = portfolioRisk(cmc,'ConfidenceIntervalLevel',0.9)

Уровень доверительного интервала в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'ConfidenceIntervalLevel' и числовое между 0 и 1. Например, если вы задаете 0.95, о 95%-м доверительном интервале сообщают в выходной таблице (riskMeasures).

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Рискните мерами, возвращенными как таблица, содержащая следующие столбцы:

  • EL — Ожидаемая потеря, среднее значение потерь портфеля

  • Std — Стандартное отклонение потерь

  • VaR — Значение в опасности в пороге задано VaRLevel свойство creditMigrationCopula объект

  • CVaR — Условный VaR в пороге задан VaRLevel свойство creditMigrationCopula объект

Доверительные интервалы, возвращенные как таблица доверительных интервалов, соответствующих мерам по портфельному риску, о которых сообщают в riskMeasures таблица. О доверительных интервалах сообщают на уровне, заданном ConfidenceIntervalLevel параметр.

Ссылки

[1] Crouhy, M., Galai, D. и Марк, R. “Сравнительный анализ Текущих Моделей Кредитного риска”. Журнал Банковского дела и Финансов. Издание 24, 2000, стр 59–117.

[2] Gordy, M. “Сравнительная Анатомия Моделей Кредитного риска”. Журнал Банковского дела и Финансов. Издание 24, 2000, стр 119–149.

[3] Gupton, G., палец, C. и Bhatia, M. “CreditMetrics – технический документ”. J. P. Morgan, Нью-Йорк, 1997.

[4] Jorion, P. Финансовое руководство менеджера по рискам. 6-й выпуск. Финансы Вайли, 2011.

[5] Löffler, G. и Posch, P. Credit Risk Modeling Using Excel и VBA. Финансы Вайли, 2007.

[6] Макнейл, A., Фрэй, R. и Embrechts, P. Количественное управление рисками: Концепции, методы и инструменты. Издательство Принстонского университета, 2005.

Введенный в R2017a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте