Exponenta Banner
exponenta event banner

elpm

Вычисление ожидаемых меньших частичных моментов для нормального возврата активов

свернуть все на странице

Синтаксис

elpm (Среднее, Сигма)
elpm (среднее, сигма, MAR)
elpm (среднее, Sigma, MAR, заказ)
Момент = elpm (MeanSigmaMARorder)

Описание

пример

elpm(Mean,Sigma) вычислить ожидаемые более низкие частичные моменты (elpm) относительно значения по умолчанию MAR для каждого основного средства в NUMORDERSоколо-NUMSERIES матрица.

пример

elpm(Mean,Sigma,MAR) вычисляет ожидаемые более низкие частичные моменты (elpm) относительно MAR для каждого основного средства в NUMORDERSоколо-NUMSERIES матрица.

пример

elpm(Mean,Sigma,MAR,Order) вычисляет ожидаемые более низкие частичные моменты (elpm) относительно MAR и Order для каждого основного средства в NUMORDERSоколо-NUMSERIES матрица.

пример

Moment = elpm(MeanSigmaMAROrder) вычисляет ожидаемые более низкие частичные моменты (elpm) относительно значения по умолчанию MAR для каждого основного средства в NUMORDERSоколо-NUMSERIES матрица Moment.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

В этом примере показано, как вычислить ожидаемые более низкие частичные моменты на основе средних и стандартных отклонений нормально распределенных возвратов активов. elpm функция работает со средними и стандартными отклонениями для нескольких основных средств и нескольких заказов.

load FundMarketCash
Returns = tick2ret(TestData);
MAR = mean(Returns(:,3))
MAR = 0.0017

Mean = mean(Returns)
Mean = 1×3

    0.0038    0.0030    0.0017


Sigma = std(Returns, 1)
Sigma = 1×3

    0.0229    0.0389    0.0009


Assets
Assets = 1x3 cell
    {'Fund'}    {'Market'}    {'Cash'}


ELPM = elpm(Mean, Sigma, MAR, [0 1 2])
ELPM = 3×3

    0.4647    0.4874    0.5000
    0.0082    0.0149    0.0004
    0.0002    0.0007    0.0000

Исходя из моментов каждого актива, ожидаемые значения для более низких частичных моментов подразумевают лучшие, чем ожидалось, показатели для фонда и рынка и худшие, чем ожидалось, показатели для денежных средств. elpm функция работает либо с вырожденными, либо с недегенеративными нормальными случайными переменными. Например, если бы наличные были действительно безрисковыми, его стандартное отклонение было бы равно 0. Можно изучить разницу в среднем дефиците. 

RisklessCash = elpm(Mean(3), 0, MAR, 1)
RisklessCash = 0

Входные аргументы

свернуть все

Среднее значение возврата, указанное как NUMSERIES вектор со средними возвращениями для коллекции NUMSERIES активы.

Типы данных: double

Стандартное отклонение возвратов, указанное как NUMSERIES вектор со стандартным отклонением возвращаемых значений для коллекции NUMSERIES активы.

Типы данных: double

(Необязательно) Минимально допустимое значение, указанное как скалярное число. MAR является уровнем отсечки возврата, так что все возвраты выше MAR ничего не вносить в нижний частичный момент.

Типы данных: double

(Необязательно) Порядок моментов, заданный как скаляр или NUMORDERS вектор неотрицательных целочисленных порядков моментов. Если заказ не указан, по умолчанию Order = 0, что является вероятностью дефицита. elpm функция не работает для отрицательных или неинтегрированных Order.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Ожидаемые нижние частичные моменты, возвращенные как NUMORDERSоколо-NUMSERIES матрица ожидаемых нижних частичных моментов с NUMORDERS Orders и NUMSERIES ряд, то есть каждая строка содержит ожидаемые более низкие частичные моменты для данного Order. Продукция Moment для нижнего частичного момента представляет моменты возврата активов, которые опускаются ниже минимально приемлемого уровня возврата.

Примечание

Чтобы вычислить верхние частичные моменты, поменяйте местами знаки обоих входных моментов Mean и MAR (не обращайте вспять признаки ни того, ни другого Sigma или выходные данные). Эта функция вычисляет ожидаемые более низкие частичные моменты со средним и стандартным отклонением нормально распределенной доходности активов. Чтобы вычислить более низкие частичные моменты из возвратов основных средств, которые не имеют допущений распределения, используйте lpm.

Подробнее

свернуть все

Нижние частичные моменты

Используйте более низкие частичные моменты, чтобы изучить то, что в просторечии известно как «риск снижения».

Основная идея системы нижнего частичного момента заключается в моделировании моментов возврата активов, которые ниже минимально приемлемого уровня доходности. Чтобы вычислить меньшие частичные моменты из данных, используйте lpm для расчета более низких частичных моментов для нескольких серий возврата основных средств и для заказов на несколько моментов. Для расчета ожидаемых значений для более низких частичных моментов при нескольких предположениях о распределении доходности активов используйте elpm для расчета более низких частичных моментов для нескольких основных средств и для нескольких заказов.

Ссылки

[1] Бава, В.С. «Безопасность - прежде всего, стохастическое доминирование и оптимальный выбор портфеля». Журнал финансового и количественного анализа. т. 13, № 2, июнь 1978, с. 255-271.

[2] Харлоу, W.V. «Распределение активов в рамках снижения рисков». Журнал финансовых аналитиков. том 47, № 5, сентябрь/октябрь 1991 года, стр. 28-40.

[3] Харлоу, У. В. и К. С. Рао. «Ценообразование на активы в обобщенной структуре среднего и нижнего частичного момента: теория и доказательства». Журнал финансового и количественного анализа. т. 24, № 3, сентябрь 1989 г., стр. 285-311.

[4] Сортино, Ф.А. и Роберт ван дер Меер. «Риск снижения». Журнал управления портфелем. Том 17, № 5, весна 1991, стр. 27-31.

См. также

Темы

Представлен в R2006b

Документация по комплекту финансовых инструментов

Поддержка