标签:weighted description HW here 混合法 估计 enter VaR sigma
市场风险_VaR_混合法估计
市场风险VaR值估计混合法估计- 一、1. BRW:Aged-weighted
- 二、2. HW:Volatility-weighted
- 三、3. CWHS:correlation-weighted
- 四、4. FHS:Filtered Historical simulation
一、1. BRW:Aged-weighted
越靠近当前的数据影响越大
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1. 1.1 公式
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w(1): (1 day old)观测的权重
$ \lambda $:越接近于1,衰减速度越慢,越远离于1,衰减速度越快。
2. 1.2 优缺点
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二、2. HW:Volatility-weighted
考虑了风险,过去跟当前的风险情况不一样,使得过去的历史收益的波动率与当前一致。
1. 2.1 公式
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也可以写成:
$$
r_{t,i}^* = \frac{r_{t,i}}{\sigma_{t,i}} * \sigma_{T,i}
$$
注意:
- $\sigma_{t,i}$ 是过去第t的波动率
- $\sigma_{T,i}$ 是当前的波动率
2. 2.2 优缺点
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三、3. CWHS:correlation-weighted
- 基于HW方法
- 同时考虑相关系数和波动率
- 更加精细,计算也更加困难
- 投资组合的波动率上升,可能是因为某个资产的波动率上升,也有可能是因为相关系数的上升。
四、4. FHS:Filtered Historical simulation
-
基于HW方法,处理波动率更加复杂
-
结合了GARCH或者AGARCH
$$
\sigma^2 = w + \alpha * \sigma^2_{n-1} + \beta * \mu_{n-1}^2
$$ -
同时考虑了相关系数和波动率?
标签:weighted,description,HW,here,混合法,估计,enter,VaR,sigma 来源: https://www.cnblogs.com/littleyueyue/p/16418067.html
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