Exponenta Banner
exponenta event banner

estimatePortRisk

Оценка портфельного риска согласно прокси по риску, связанной с соответствующим объектом

Свернуть все на странице

Синтаксис

prsk = estimatePortRisk(obj,pwgt)

Описание

пример

prsk = estimatePortRisk(obj,pwgt) оценивает портфельный риск согласно прокси по риску, связанной с соответствующим объектом (obj) для Portfolio, PortfolioCVaR, или PortfolioMAD объекты. Для получения дополнительной информации о 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

Открыть Live Script

Данные портфельных p, используйте estimatePortRisk функция для отображения стандартного отклонения возвратов портфеля 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
Открыть Live Script

Учитывая портфолио pwgt, используйте estimatePortRisk функция для отображения условного значения риска ( CVaR) возвратов портфеля 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

Функция rng(seed) сбрасывает генератор случайных чисел, чтобы получить задокументированные результаты. Не обязательно сбрасывать генератор случайных чисел, чтобы симулировать сценарии.

Открыть Live Script

Учитывая портфолио pwgt, используйте estimatePortRisk функция для отображения среднего абсолютного отклонения возвратов портфеля 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

Функция rng(seed) сбрасывает генератор случайных чисел, чтобы получить задокументированные результаты. Не обязательно сбрасывать генератор случайных чисел, чтобы симулировать сценарии.

Входные параметры

свернуть все

Объект для портфеля, заданный с помощью Portfolio, PortfolioCVaR, или PortfolioMAD объект. Для получения дополнительной информации о создании объекта портфеля см.

Типы данных: object

Набор портфелей, заданный как NumAssets-by- NumPorts матрица, где NumAssets количество активов во вселенной и NumPorts количество портфелей в наборе портфелей.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Оценки портфельного риска согласно прокси по риску, связанной с соответствующим объектом (obj) для каждого портфеля в pwgt, возвращается как NumPorts вектор.

prsk возвращается на Portfolio, PortfolioCVaR, или PortfolioMAD входной объект (obj).

Совет

Вы также можете использовать запись через точку для оценки риска портфеля в соответствии с прокси риска, сопоставленным с соответствующим объектом (obj).

prsk = obj.estimatePortRisk(pwgt);

См. также

| | | |

Темы

Введенный в R2011a

Financial Toolbox

Поддержка