歷史模擬法市公開課一等獎省名師優(yōu)質(zhì)課賽課一等獎?wù)n件

歷史模擬法在股票風(fēng)險值計算中應(yīng)用第35組：郭嬌嬌、徐熙瑤、郭雨珊、王心玥、唐曉宇目錄一、歷史模擬法基本原理二、實施步驟三、實證分析四、總結(jié)五、不足之處一.歷史模擬法基本原理將各個風(fēng)險因子在過去某一時期上改變分布或改變情景準(zhǔn)確刻畫出來，作為該風(fēng)險因子未來改變分布或改變情景；在上述基礎(chǔ)上經(jīng)過建立風(fēng)險因子與資產(chǎn)組合價值之間映射表示式模擬出資產(chǎn)組合未來可能損益分布；計算給定置信度下VaR。01識別風(fēng)險因子變量，建立證券組合價值與風(fēng)險因子變量之間映射關(guān)系02用歷史數(shù)據(jù)模擬風(fēng)險因子未來可能取值03計算證券組合未來價值水平或損益分布04基于損益分布計算置信度c下VaR二.實施步驟三.實證分析前提條件A計算步驟BA.前提條件在考慮單只股票風(fēng)險度量方法時，通常需要計算VaR這一風(fēng)險值指標(biāo)，反應(yīng)單只股票虧損情況；普通來說，計算VaR有三種方法，分別是參數(shù)、歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法。其本質(zhì)上都是圍繞著怎樣預(yù)計金融風(fēng)險因子改變分布以及在金融風(fēng)險因子改變影響下資產(chǎn)組合未來損益分布而展開研究，只是所采取預(yù)計方法不一樣，三種預(yù)計方法在預(yù)計時各有優(yōu)劣，此處我們選取歷史模擬法對四家上市企業(yè)股票VaR值進(jìn)行計算。分別選取萬科A股、長安汽車、京東商城電子商務(wù)有限企業(yè)和ST黑化這四家上市企業(yè)股票為此次分析對象，其中，萬科A股和京東商城電子商務(wù)有限企業(yè)均是近幾年連續(xù)盈利而且快速發(fā)展藍(lán)籌股，而長安汽車和ST黑化則是近兩年出現(xiàn)虧損企業(yè)，選取這四只股票進(jìn)行預(yù)測是為了形成對比，分析問題。本文采取歷史模擬法計算VAR。本文從wind資訊端選取四家上市企業(yè)從年8月4日到年12月31全部交易日歷史數(shù)據(jù)，一共是過去101個交易日股票收盤價。B.計算步驟——歷史數(shù)據(jù)選取提取萬科A股、長安汽車、京東商城有限企業(yè)和ST黑化這四家企業(yè)在過去101個交易日股票價格歷史數(shù)據(jù)，記為T(0),T(1),T(2),...T(101),依次排列識別風(fēng)險因子變量，尋找影響股票日收益率原因（股票價格）；確定股票日收益率和價格之間映射關(guān)系設(shè)日收益率為Y，第i個交易日股價為，依據(jù)日收益率計算公式，得到表2。其中，Y(t)表示t時刻單只股票價值，t=0為當(dāng)前時刻，t>0為未來時刻，t<0為過去時刻。表示已經(jīng)出現(xiàn)股票價格數(shù)據(jù)，所以我們能夠得到影響單只股票日收益率風(fēng)險因子歷史數(shù)據(jù)系列，接著得到：

由歷史標(biāo)準(zhǔn)模擬法假設(shè)，我們得到：

識別風(fēng)險因子變量，尋找影響股票日收益率原因（股票價格）；確定股票日收益率和價格之間映射關(guān)系由上式我們得：即會出現(xiàn)100種價格改變，用這100種過去價格改變來模擬未來時刻100種預(yù)期股價改變可能性，整理以上公式我們能夠得到以下公式:4家上市企業(yè)未來時刻預(yù)期股票價格便可經(jīng)過以上過程得出：t各股票預(yù)期價（元）萬科A股長安汽車京東商城電子商務(wù)有限企業(yè)ST黑化124.4317.0032.4617.01224.4316.8431.7017.51324.4317.2433.0316.84...............10024.4316.9832.2717.12分析單只股票未來可能收益情況；經(jīng)過計算出各股票預(yù)期價格，計算與其對應(yīng)預(yù)期收益率Y（t）經(jīng)過計算，總共得到100種201月4日（假設(shè)為繼年12月31日后第一個股票交易日）股票可能日收益率，利用公式在未來T種可能股票收益值改變大小稱為損益值，經(jīng)過計算其損益值改變并將100種可能損益值大小按從大到小次序排列，得到以大小次序數(shù)列表示損益分布損益值計算依據(jù)為：由上式計算出損益值形成序列，然后依次從大到小排列，得到：風(fēng)險值VAR計算分析在得到4只股票在年1月4日100個損益值可能取值從大到小排列基礎(chǔ)上，我們計算出在95%置信度下分位數(shù)，則第[Tc]+1=96個數(shù)值，即-0.0322元（萬科A股）為萬科企業(yè)在95%置信水平下在下一個交易日時VAR值，解讀為萬科企業(yè)在年1月4日時有95%信心認(rèn)為其A股市場每股股票最大損失不會超出0.1100元。經(jīng)過上表我們能夠發(fā)覺，在置信度為99%水平下，萬科A股VaR值小于長安汽車，這說明前者未來可能損失值要大于后者。而在置信水平為95%情況下，萬科A股VaR值要大于長安汽車，說明在較小置信水平下，有信心認(rèn)為萬科A股未來可能最大損失要小于長安汽車。從對同一支股票來分析角度，不論是對哪一支股票，VaR值在置信水平為99%情況下小于置信水平為95%情況，即預(yù)期未來可能損失大。這說明，置信度越高，對風(fēng)險越敏感，能夠抵抗風(fēng)險能力強(qiáng)，更適合于風(fēng)險厭惡投資者使用。同時進(jìn)行橫向?qū)Ρ任覀兡軌虬l(fā)覺，ST黑化在99%置信水平下其每股未來損失最大不超出0.1128萬元，而一樣置信度水平下，長安汽車每股最大損失不會超出0.0938元，由此可發(fā)覺，經(jīng)營情況好壞和企業(yè)股票風(fēng)險值直接相關(guān)，風(fēng)險值越大，企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險越大，股票波動越猛烈，越不穩(wěn)定。通常不是風(fēng)險厭惡類投資者首選。四.總結(jié)利用歷史模擬方法計算VaR對市場急劇改變風(fēng)險天生缺乏敏感度。在連續(xù)虧損情況下，應(yīng)該怎么合理利用歷史模擬法，使其能恰當(dāng)反應(yīng)出市場高風(fēng)險狀態(tài)是我們關(guān)注問題。同時，在實證研究中發(fā)覺，當(dāng)市場出現(xiàn)連續(xù)虧損情況時，比如：從上圖可見，其負(fù)相關(guān)性還是比較強(qiáng)。利用歷史模擬法是無法反應(yīng)這些現(xiàn)象。市場出現(xiàn)連續(xù)虧損很可能小是隨機(jī)，而歷史模擬法