金融VaR实验报告.doc
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上海金融学院
“实验超市”实验报告
实验项目名称： 金融VaR计算
实验指导教师： 元如林
学生姓名： 陈莉
学生所在院系： 保险学院
学生专业： 保险学
实验时间：
实验教学与教育技术中心制
实验目的
通过本实验，我理解度量金融风险的VaR模型，了解国内外主要的金融数据库，学习国际先进的金融计算软件的使用方法，初步掌握金融数据采集整理，模型选择，模型参数确定，VaR计算，计算结果分析的基本方法。
实验过程
（一）数据准备
对2012.01.01~2014.12.31期间债券代码为600550的保变电气股票进行测算。一共在网易（网易首页网易财经行情沪深中国石油资金流向历史交易数据）下载了751个该股票在相应时间的开盘价，留下250个数据（2012年12月9日至2014年12月31日的数据）作为检验数据及建立模型。
收盘价与收益率的图形如图1和图2。
图1
图2
（二）计算实验和实验结果
1、直接法： 对2012年12月9日至2014年12月31日的数据进行测算。
均值：-0.000555943
标准差：0.025888746
直接法测算结果如图3：
图3
2、移动平均法：对2012年12月9日至2014年12月31日的数据进行测算。
（1）用office进行测算，测算结果如图4：
图4
（2）用Mathlab进行测算：对2012年1月1日至2014年12月31日的数据进行测算。
使用代码如下：
data=xlsread(D:\chen.xls);
n=size(data,1);
d=data(1:n);
m=100;
for i=1:n-1
x(i) = (d(i+1)-d(i))/d(i);
end
y1=0;
for i=1:m
y1=y1+x(i);
end
mu(1)=y1/m;
for i = 2:n-m-1
mu(i) = mu(i-1)-(x(i-1)/m)+(x(m+i-1)/m);
end
for i=1:n-m-1
xigma1=0;
for j=1:m
xigma1=xigma1+(x(i+j-1)-mu(i))*(x(i+j-1)-mu(i));
end
xigma1=xigma1/(m-1);
xgm(i)=sqrt(xigma1);
var(i)=mu(i)-1.96*xgm(i);
end
m
t=[1:n-m-1];
xx=x(m+1:n-1);
plot(t,xx,k-,t,mu,r-,t,mu+var,b-)
置信度为99%，m=160时，测算结果如图5：
图5
? 置信度为97.5%，m=100时，测算结果如图6：
图6
置信度为95%，m=160时，测算结果如图7：
图7
3、蒙特卡洛模拟法：对2012年12月9日至2014年12月31日的数据进行测算。
测算代码如下：
data=xlsread(d:chen.xls);
n=size(data,1);
d=data(1:n);
r=price2ret(d);
arf=0.025;
kn=10000
x=r(1:n-251);
spec=garchset(R,1,M,1,P,1,Q,1,Display,off);
coeff=garchfit(spec,x)
y=garchsim(coeff,250,kn,60);
yy=y;
yyyy=sort(yy);
kk=arf*kn;
var1=yyyy(kk:kk,:);
v1=var1;
rr=r(n-250:n-1);
u(1:250)=0;
t=[1:250];
plot(t,rr,b-,t,v1,r-,t,u,g-)
flag=0;
bv(1)=0;
for i=1:250
if rr(i)v1(i)
flag=flag+1;
bv(flag)=n-251+i;
bv(flag)=i;
end
end
flag
bv
（1）置信度为99%，模拟次数kn=10000, 用ARMAX(1,1,0)和GARCH(2,2)模型，正态分布。结果如下：
kn =
10000
coeff =
Comment: Mean: ARMAX(1,1,0); Variance: G
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