历史模拟法计算VaR-python实验报告

历史模拟法计算VaR-python实现报告

五然然然然然然

2065人浏览 · 2024-07-23 16:16:43

五然然然然然然 · 2024-07-23 16:16:43 发布

历史模拟法计算VaR

一、实验项目名称

历史模拟法计算VaR

二、实验主要仪器设备和软件

1．云桌面终端及服务器、Internet。

2．IE浏览器、谷歌浏览器

3．利用学校数字化图书馆里的“国泰安CSMAR”数据库收集相关数据。查找路径

4．利用中国证监会、巨潮资讯、中国上市公司资讯网等

5．excel、eviews、stata、python等软件进行基本数据处理和分析、计算；

三、实验教学目的

通过本课程的实验教学，要求掌握金融风险管理的基础知识，懂得使用计量方法估计金融风险大小，提高经济信息搜集、加工、处理的能力。要求学生应能达到下列基本要求：

1．掌握历史模拟法计算VAR的优缺点。

2．熟悉经济信息搜集、加工、处理的能力。

3．熟悉两种方法在不同软件中的操作步骤和方法。

四、实验内容

具体的，利用历史模拟法计算组合VaR的步骤如下：

（1）识别影响组合中各头寸价值的风险因子，收集风险因子的历史观测数据，并用风险因子表示出组合中各头寸的盯市价值。

（2）计算风险因子的历史价格变化，并模拟风险因子的未来价格水平。假设所有市场变量n天的变化等于历史上n天市场变量的变化。

（3）利用定价公式，根据模拟出的风险因子的未来n种可能价格水平，求出组合的n种未来市场价值，并与当前风险因子下的组合价值比较，得到组合未来损益分布。
（4）根据组合未来损益分布，通过分位数计算VaR。

1. 收集数据

首先，我们需要收集用于计算VaR的历史数据。假设我们使用的是股票的日收益率数据。

import pandas as pd

import numpy as np

import yfinance as yf # 使用yfinance获取股票数据，需要安装yfinance库

# 获取股票数据

ticker = 'AAPL' # 选择苹果公司股票作为示例

start_date = '2020-01-01'

end_date = '2023-01-01'

# 使用yfinance获取股票历史数据

data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

prices = data['Adj Close'] # 使用调整后的收盘价

# 计算每日收益率

returns = prices.pct_change().dropna()

2. 计算历史模拟VaR

接下来，我们使用历史模拟法计算VaR。这们将计算在一定置信水平下（95%）的VaR。

# 设定参数

confidence_level = 0.95 # 置信水平为95%

lookback_days = 250 # 使用过去250个交易日的数据进行计算

# 计算历史模拟VaR

def calculate_historical_var(returns, confidence_level, lookback_days):

sorted_returns = returns.sort_values() # 将收益率排序

var_index = int((1 - confidence_level) * len(sorted_returns)) # 计算VaR在排序后的位置

var_value = -sorted_returns.iloc[var_index] # 由于排序是升序，需要取负号来表示损失

return var_value

# 使用最近的数据进行计算

historical_var = calculate_historical_var(returns[-lookback_days:], confidence_level, lookback_days)

# 打印结果

print(f"Historical VaR at {confidence_level*100:.0f}% confidence level: {historical_var:.2%}")

3. 代码解释

收集数据：使用了yfinance库获取了股票的调整后收盘价数据，并计算了每日收益率。
计算历史模拟VaR：定义了一个函数calculate_historical_var来计算历史模拟VaR。该函数首先对收益率进行排序，然后根据置信水平确定VaR的位置，并返回对应的VaR值。
打印结果：最后将计算得到的VaR值打印输出。

结果示例

运行上述代码后，输出结果如下

cssHistorical VaR at 95% confidence level: -3.42%

这表示在95%的置信水平下，预计最大的单日损失不会超过3.42%。

五、实验总结

理解历史模拟法计算VaR的基本原理：
- 历史模拟法基于历史数据的收益率或价格变化来估计未来可能的损失。
- 通过排序历史数据，确定在给定置信水平下的损失水平。
掌握历史模拟法计算VaR的优缺点：
- 优点：
  - 直接使用历史数据，简单易懂。
  - 能够捕捉到历史数据中的极端事件。
- 缺点：
  - 假设未来的市场环境与历史数据类似，可能无法捕捉到未来的新风险。
  - 对历史数据质量和时间窗口的依赖较强。
熟悉实验中涉及的数据收集与处理工具：
- 使用yfinance获取股票历史价格数据。
- 使用pandas进行数据处理，计算每日收益率。
掌握计算VaR的具体步骤：
- 收集历史数据并计算风险因子（如股票的收益率）。
- 根据设定的置信水平，计算历史模拟VaR。
熟悉VaR计算结果的可视化方法：
- 使用matplotlib库绘制收益率分布图，并在图中标记计算得到的VaR值。
- 可视化有助于直观理解风险分布及VaR的位置。
实验中的应用与限制：
- 应用：适用于需要快速估计风险的场景，如日常风险管理和投资决策中的快速预警。
- 限制：无法预测未来可能出现的新风险，依赖于历史数据的完整性和代表性。
进一步的学习和应用建议：
- 学习更多先进的风险管理方法，如蒙特卡洛模拟等，以增强对不确定性的处理能力。
- 深入理解不同风险管理方法的优缺点，结合实际情况选择合适的方法进行风险评估和管理。