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pf_VARByDeltaNormal    

简述
标准正态法(Delta-Normal法)计算组合的VAR。
定义
pf_VARByDeltaNormal(w:array;BegT:TdateTIME;EndT:TdateTIME;MinTradeDays:integer;MethodForNoEnoughData:Integer;ConfidenceInterval:integer;MarketValue:real;DeltaT:integer;MethodType:Integer)
参数
名称类型说明
warray数据表类型,组合信息
BegTTdateTIME日期,开始日期
EndTTdateTIME日期,截止日期
MinTradeDaysinteger整数,区间最小交易点个数阀值
MethodForNoEnoughDataInteger用户自定义,是否行业代替
显示名 取值
行业替代 0
忽略该股 1
ConfidenceIntervalinteger整数,置信度(%)
MarketValuereal实数,组合市值
DeltaTinteger整数,未来持有期
MethodTypeInteger用户自定义,组合最大亏损计算方法
显示名 取值
均值-方差模型 0
Risk-Metric模型 1
返回实数
  • 算法

    一、标准正态法
      1、组合中的各个证券协方差矩阵Cov
      2、组合标准差σ=√(WT*Cov*W)=√(∑Wi*∑Wj*COVi,j)
    其中:
       (1) W:组合中的各个证券占组合的比例W=(W1,W2,...,Wn)
       (2) Cov:组合中的各个证券之间的协方差COVi,j =ρij*σi*σj
       (3) N:组合中包含的证券个数
      3、组合VAR=|Z*σ*MV* sqrt(deltaT)|
    其中:
       (1) Z :标准正态分布下置信度对应的分位数(如:95%置信度下,Z=1.65)
       (2) σ:组合标准差
       (3) MV:组合市值
       (4)deltaT:持有期
    二、Risk Metric方法
    1、组合中的各个证券协方差矩阵COV,与普通计算组合标准方法不同的是,我们使用Risk Metric计算组合的协方差。
    协方差中元胞σ(i,j)=(1-λ)/(1-power(λ,m)*∑(power(λ,m-t)*ri,t*rj,t)
    其中:
       (1):衰减因子(一般情况下=0.94)
       (2):第i个证券(1<=i<=N)t日(1<=t<=m)的对数收益率
       (3):第j个证券(1<=j<=N)t日(1<=t<=m)的对数收益率
       (4)N:组合中包含的证券个数
       (5)m:证券收益率序列个数
      2、用Risk Metric方法计算组合的标准差σ=√(WT*Cov*W)=√(∑Wi*∑Wj*COVi,j)
    其中:
       (1) W:组合中的各个证券占组合的比例W=(W1,W2,...,Wn)
       (2) Cov:组合中的各个证券之间的协方差COVi,j =ρij*σi*σj
       (3) N:组合中包含的证券个数
      3、组合VAR=|Z*σ*MV* sqrt(deltaT)|
    其中:
       (1) Z :标准正态分布下置信度对应的分位数(如:95%置信度下,Z=1.65)
       (2) σ:组合标准差
       (3) MV:组合市值
       (4)deltaT:持有期
    备注:
      1、标准正态法的假设:收益率服从多元正态分布ΔP∝N(μ,σ2)
    Lamda:
    (1)均值-方差法,Lamda=0;Risk Metric方法,一般取Lamda=0.94
    范例


    GetBkWeightByDate('SH000300', 20111231T,t);

    s:=select ['指数代码'] as '行业代码',['代码'] ,['比例(%)'] from t end;

    return pf_VARByDeltaNormal(s,20110101T,20111231T,20,0,95,10000,1,0);

    //返回:210.52
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