선물 시장 위험의 예측과 측정. VAR 메소드

첫째, VaR 위험 측정 방법 위험 측정 모델에는 두 가지 주요 범주, 즉 매개변수 모델과 비패라메트릭 모델이 있습니다. 매개변수 모델에는 다양한 분석 방법의 모델이 포함되어 있어 민감성과 통계적 분포의 특성을 활용하여 VaR 을 단순화합니다. 그러나 분포 형태의 가정과 민감성의 부분적인 특성으로 인해 실제 금융 시장의 비선형 문제를 효과적으로 처리하기 어려워 측정 오차와 모델 위험을 초래할 수 있습니다. 비모수 적 방법에는 역사적 시뮬레이션과 몬테카를로 시뮬레이션이 포함됩니다. 해석법에 비해 시뮬레이션법은 비정규 문제를 잘 처리할 수 있으며, 비선형 문제를 효과적으로 처리할 수 있는 완전한 추정입니다. 1. 매개 변수 분석은 VaR 계산에서 가장 일반적으로 사용되는 방법으로, 증권 포트폴리오의 가치 함수와 시장 요소 간의 근사 관계 및 시장 요소의 통계적 분포 (분산-공분산 행렬) 를 활용하여 VaR 계산을 단순화합니다. 포트폴리오 가치 함수의 형태에 따라 분석 방법은 델타 모델과 감마 모델의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 그 중에서도 델타 모델은 선형 위험을 식별하고 감마 모델은 투자 포트폴리오에서 옵션이 있는 파생물과 같은 볼록 위험을 식별할 수 있습니다. 이 문서에서는 Delta-class 모델의 Delta- normal 모델과 Delta- GARCH 모델을 사용하여 분석합니다. 2. 비모수법 (1) 역사모의법 가장 간단하고 직관적인 방법은 역사모의법입니다. 그 핵심은 시장요인의 역사적 샘플 변화에 따라 증권포트폴리오의 미래 손익 분포를 시뮬레이션하는 것입니다. 주어진 역사적시기에 관찰된 시장요인의 변화로 시장요인의 미래 변화를 나타냅니다. 그런 다음 시장 요소의 미래 가격 수준에 따라 위치를 재평가하여 위치의 가치 손익 변화를 계산합니다. 마지막으로, 과거 시뮬레이션에서는 조합의 손익을 작은 것부터 큰 것까지 정렬하여 손익을 분배하고 주어진 신뢰도의 분위수를 통해 VaR 을 얻습니다. (2) 몬테카를로 시뮬레이션 방법은 통계적 분포 특성을 활용합니다. 시장에 무거운 꼬리와 큰 파동의 비선형 문제가 있다면 위험 측정 편차가 더 클 것이다. 몬테카를로 시뮬레이션은 금융 상품의 가격을 반복적으로 시뮬레이션하고 결정하는 무작위 과정이다. 각 시뮬레이션은 기말 포트폴리오를 보유할 수 있는 가능한 값을 얻을 수 있으며, 많은 시뮬레이션을 수행한 다음 포트폴리오 값의 시뮬레이션 분포가 포트폴리오의 실제 분포로 수렴되어 신뢰도에 따라 VaR 을 얻을 수 있습니다.