基于蒙特卡罗模拟法的VAR分析课业论文.docx

1、基于蒙特卡罗模拟法的VAR分析课业论文课业论文论文题目： 基于蒙特卡罗模拟法的VAR分析 摘 要 随着经济全球化与金融一体化的推进,金融市场得到快速发展时出现大量的金融风险。为监控市场风险，减少市场风险下的大量损失，引入了VAR方法。文本中，先介绍基于市场风险下VAR的出现以及运用；再介绍VAR方法三大度量模型中的蒙特卡罗模拟法，说明蒙特卡罗模拟法的优点；最后通过介绍蒙特卡罗模拟法原理，用蒙特卡罗模拟法对上证指数进行检验，检测该方法的实证使用。关键词：VAR 蒙特卡罗模拟法 上证指数目 录一、金融市场中VAR方法的引进 4二、VAR方法三大度量模型比较 5三、蒙特卡罗模拟法的运用 51 蒙特卡

2、罗模拟法基本原理 52 蒙特卡罗模拟法应用 63、蒙特卡罗模拟法的不足 74、蒙特卡罗模拟法优化 12参考文献 13一、金融市场中VAR方法的引进近20年来，受经济全球化与金融一体化的影响，伴随金融市场的快速发展，出现严重的金融风险。进入20世纪90年代后，金融风险更是严重，包括94年墨西哥金融危机，95年巴林银行倒闭案，97年亚洲金融危机等。因缺乏有效的风险管理制度，不能监控市场风险而导致大量损失。因此，创建有效的金融监管系统显示出对金融机构发展的重要性。我国关于VAR发展，大致可分为2个阶段，第一阶段，在2000年，主要是关于VAR基本概念介绍；第二阶段，主要是结合实际数据，运用VAR方法

3、，进行实证分析。传统的资产管理模型主要依赖报表分析，缺乏时效性，利用方差及 系数来测量风险时过于抽象，只反映市场或资产的变动幅度；CAPM不能揉合 金融衍生品种，随着市场发展逐步多样化，面临的风险也呈现多样复杂性，提出了度量市场风险的VAR方法。VAR用公式表示为,VAR值表示的是在一定的持有期及一定的置信度内，某金融投资工具或投资组合所面临的潜在最大损失金额，P表示某一金融资产在一定持有期t内的价值损失，VAR表示给定置信水平下风险价值，P表示资产价值损失上限的概率，表示给定的置信水平。 如VAR把银行的全部资产组合风险概括为一个数字，以美元为计 量单位表示风险管理核心潜在损失。VAR说明在

4、概率给定的情况下， 银行投资组合价值在下一阶段可能的最大损失是多少，VAR能够简单明了的表示市场风险的大小，可以通过VAR值对金融风险进行评判， 主要在于事前计算风险，能计算由多个金融工具组成的投资风险。二、VAR方法三大度量模型比较风险价值的度量模型主要有局部评价法，即德尔塔正态评价法和 完全评价法，即历史模拟法、蒙特卡罗模拟法的运用。在不同的假设下， 使用不同的参数设定，不同的衡量模型有不同的结果。目前三大模型中， 主要运用历史模拟法和蒙特卡罗模拟法，对蒙特卡罗模拟法，先通过设 定金融变量的随机过程、过程参数，再针对未来利率所有可能的路径情 景，模拟资产组合各证券的价格走势，从而编制出资产

5、组合收益率分布 来度量VAR,蒙特卡罗模拟法作为全值模拟法，能够处理非线性、大幅 波动及“肥尾问题”。然而金融时间序列往往存在尖峰厚尾和波动的聚 集性现象，一般在运用蒙特卡罗模拟法时，VAR就存在一定的局限性。 在运用中要将不同的检验函数与波动模型运用在后续检验中，通过 对我国的金融数据进行实证检验，发现蒙特卡罗模拟法中的风险，分散 风险，增强蒙特开罗模拟法运用，提高估算的精确度，为VAR模型的 选择提供依据。三、蒙特卡罗模拟法的运用 1 蒙特卡罗模拟法基本原理 关于3大度量模型，以蒙特卡罗模拟法为例，了解VAR法的运用： 引入 X为服从某一概率分布的随机变量，对 X抽取若干具体值，代入Y得到

6、对应的, 进而描绘出Y的分布 特征。当实验的次数越多，平均值就越接近理论值。蒙特卡罗模拟法是用 随机过程来模拟事物发展规律，通过实践归总事物规律。2 蒙特卡罗模拟法应用选取2010年1月4号至2010年11月6号，200天内上证指数收盘价 数据为基础，计算下一交易日即2010年11月7号上证指数VAR（1）情景产生，选择市场因子变化的随机过程和分布，估计其中相应的参 数，模拟市场因子的变化路径，建立市场因子未来的情景：估计均值、标准差，200天内收益率均值为u,标准差为，1天内每个时间段上证指数收益平均值为,标准差为；（2） 模拟价格走势，产生20个服从正态分布的随机数， 直接采用随机变量模型

7、的离散化形式： ）,表示2010 年11月6上证指数，表示从时刻t到时刻T，n表示把模拟路径分成的段数；将2010年11月6号上证指数，代入得；将，代入得， 分别代入得的可能变化路径，得到2010年 11月7号上证收盘价格.(3)重复步骤（2），因为随机数的变化，模拟出1000个2010年11月7号可能的上证收盘价格，将从小到大排序，找到95%置信水平下的 求得VAR值。 在运用蒙特卡罗模拟法模型时，首先对模型进行验证，计算下一交 易日上证指数：1、对同一支股票，先选定一段历史数据，以1000个收 盘价为基础，为股票绘制日收益率的频数分布图；2、再按照上述模型模 拟1000次，得到1000个模

8、拟收盘价，模拟出下一交易日收盘价，计算 模拟数据收益率，绘制出频数分布图。若1、历史日收益率频数图与2、 模拟收益频数图相同，则说明该模型可以使用。蒙特卡罗模拟法比较灵活，可以用于不同收益率走势下以及不同收 益率分布下的模拟分析。蒙特卡罗可以运用计算机模拟出各种可能模拟 情景，能够处理非线性金融资产、非正态分布问题。3、蒙特卡罗模拟法的不足运用中，因金融时间序列存在的尖峰厚尾以及波动性，不能使用蒙特卡罗模拟法解决，使得运用蒙特卡罗模拟法存在一定的局限性。一般的蒙特卡罗模拟法是在正态分布假设下利用标准差衡量收益率的波动性， :为上证指数收益率的标准差， 为服从标准正态分布的随机变量。以下是运用蒙

9、特卡罗模拟法对上证指数的分析，以观察该指数该段时间是否存在蒙特卡罗模拟法局限性：通过数据收集，统计出2009至2011年上证指数周收盘率，得到再通过统计分析得，上证指数偏度为0.213791，峰态为 2.919932；说明上证指数为平顶,不存在尖顶峰度,服从正态分布，屡有厚尾性。接着对上证指数进行正态性和波动性的检验：1、Eviews正态QQ图检验Q-Q图是正态性检验最简单，最直接的方法，若各指数的收益分布成正态的，则各指数的收益应该落在Q-Q图上，是一条直线。可从图看出，上证指数该段时间内收益基本落在一条直线，头尾略有分散，则上证指数整体符合正态分布。 2、Eviews中J-B检验 JB检验

10、统计量结构如下：，N为样本容量，S、K分别为偏度与峰度。在正态分布原假设下， JB能证明上述检验统计量渐进地服从自由度为2的卡方分布。根据样本序列计算JB统计值，与卡方分布的临界值对比，来推断收益序列是否服从正态分布。 用Eviews软件对上证指数收益率进行JB检验，在95%的显著水平下， JB检验统计量的临界值为5.99，若JB检验统计量的值大于该临界值，则表明拒绝正态分布的原假设。 从JB检验结果可看出，上证指数收益率的JB检验统计量为0.812143，远小于临界值5.99，表明市场的收益率服从正态分布。再结合偏度与峰度来看，该段时间上证指数不存在尖峰厚尾现象，市场走势比较稳妥，不存在暴涨

11、暴跌现象。3、 波动性检验从上面两张图可看出，上证指数收益率在某段时间较小，在另一段时间较大，可能存在波动性集聚现象。 通过以上对上证指数收益率的检验，可得出上证指数收益率不存在尖峰厚尾现象，但存在波动性。因此，同样存在蒙特卡罗模拟法的局限性，不能使用蒙特卡罗模拟法解决。 一般情况，为捕获金融时间序列的波动性，可选取GARCH 模型加以改进。因为金融时间序列存在的波动性与暴发性，GARCH模型适合对金融时间序列的建模。GARCH模型优点在于可以减少待估参数，使得模型的识别和估计变得容易。GARCH不能处理尖峰厚尾问题，因此要与简单数学统计检验结合运用。4、蒙特卡罗模拟法优化 通过方法改进之后，

12、可将蒙特卡罗模拟法运用在金融市场、非金融市场，解释某些金融现象，对公司进行财务分析，股市股指期货保证金确定等，或一般的经济环境中，对各种经济情况解释。凡能够理解该方法以及模型，均可以结合现象进行分析，发现现象本身存在的规律，再改进、优化现象，提高运作与管理，加大经济效应。参考文献郑文通.金融风险管理的VaR方法及其应用J.国际金融研究，1997,(9)宋锦智.VAR值的三种估算方法及其比较.金融论团，2000，（12）附件：上证指数2009-2011年周收益率EXCEL文件（数据来源中投模拟炒股软件）年/月/日收盘价收盘价（本周五-上周五）周收益率2009年2009-1-91904.8649.

13、580.026028159551月16日1954.4436.220.0185321626661月23日1990.66193.58.0972*2月6日2184.24136.550.062516023882月13日2320.79-59.31.025*2月20日2261.48-178.63-0.0789880962912月27日2082.85110.160.0528890702643月6日2193.01-64.16.029*3月13日2128.85152.24.0715*3月20日2281.0993.350.040923418193月27日2374.4445.340.0190950287234月3日

14、2419.7824.45.010*4月10日2444.2359.71.024*4月17日2503.94-55.35.022*4月24日2448.5928.980.0118353828124月30日2477.57148.08.0597*5月8日2625.6519.610.00746862681625月15日2645.26-47.66-0.0180171325315月22日2597.635.330.0136010163235月27日2632.93120.96.0459*6月5日2753.89-10.13-0.00367843305296月12日2743.76136.730.049833075779

15、6月19日2880.49207.880.0721682769257月3日3088.3725.560.00827621042827月10日3113.9375.81.024*7月17日3189.74182.86.0573*7月24日3372.639.460.0117001719747月31日3412.06-151.97-0.0445390761018月7日3260.09-213.12-0.0653724283698月14日3046.97-86.2.028*8月21日2960.77-100.08-0.0338020177188月28日2860.690.920.000321600732699月4日28

16、61.61128.180.0447929661979月11日2989.79-27.12-0.00907087119839月18日2962.67-123.83.0417*9月25日2838.84-59.41.020*9月30日2779.43132.29.0475*10月9日2911.7264.91.022*10月16日2976.63131.22.0440*10月23日3107.85-112-0.03603777531110月30日2995.85168.19.0561*11月6日3164.0423.610.007461978988911月13日3187.65120.7.0378*11月20日330

17、8.35-212.09-0.06410748560511月27日3096.26220.78.0713*12月4日3317.04-69.72.021*12月11日3247.32-133.43.0410*12月18日3113.8931.46.010*12月25日3145.352010年1月4日3243.76-47.76-0.0147236540311月8日319628.150.0086782006067153224.15-95.56.029*223128.59-139.3.0432*292989.29-49.89-0.0159464806832月5日2939.478.730.02633735771

18、23018.1333.810.011502347418263051.94-20.88-0.00691819106533月5日3031.06-17.65-0.0057832067472123013.4154.340.017927721655193067.75-8.03-0.0026647552109263059.7298.240.032023469974月2日3157.96-12.61-0.004121292144493145.35-15.05-0.0047657348415163130.3-146.76-0.046659354285232983.54-112.93-0.036076414401

19、302870.61-182.23-0.0610784504315月7日2688.388.250.0028739536196142696.63-113.11-0.042073665181212583.5272.250.026792700519282655.77-102.18.0395*6月4日2553.5916.350.0061564066165112569.94-56.72.022*182513.2239.60.015408920053252552.82-169.92-0.0676104758047月2日2382.988.020.0344795167792470.92-46.65-0.0195

20、76986025162424.27147.76.0597*232572.0365.47.027*302637.520.890.00812198924588月6日2658.39-51.69-0.019598104265132606.735.610.013395325742202642.31-31.57-0.012111098324272610.7444.650.0168980929579月3日2655.397.820.0029953193347102663.21-64.52.024*172598.6956.97.021*302655.6683.08.0319*10月8日2738.74232.42

21、.0875*152971.163.880.0014167098739222975.043.790.0012755960635292978.83150.670.05064469721411月5日3129.5-144.06.0483*122985.44-96.87-0.03095382649192888.57-16.86-0.0056474087572262871.71-29.28.010*12月3日2842.43-1.39-0.00048403216202102841.0452.70.018540474172172893.74-58.58.020*242835.16-27.08-0.009358

22、1316912312808.08-0.00955148915762011年2011-1-72838.8-47.46-0.0167183316891月14日2791.34-76.05.027*1月21日2715.2937.460.0137959481311月28日2752.7546.210.0167868495142月1日2798.9628.37.010*2月11日2827.3372.46.025*2月18日2899.79-21.23-0.00732121981252月25日2878.5663.75.022*3月4日2942.31-8.51-0.00289228531323月11日2933.8-

23、26.91-0.00917240439023月18日2906.8970.92.024*3月25日2977.81-10.4-0.00349249952154月1日2967.41-3.71-0.00125024853324月8日2963.786.83.029*4月15日3050.53-40.01-0.0131157536564月22日3010.52-99.01-0.0328880060594月29日2911.51-47.62-0.0163557741525月6日2863.897.140.00249311251485月13日2871.03-12.57-0.00437821966335月20日2858

24、.46-148.51.0519*5月27日2709.9518.070.00666801970526月3日2728.02-22.88-0.00838703528576月10日2705.14-42.73-0.0157958552986月17日2662.41毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中

25、作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学