Вероятность дефолта для стресс-теста
Вероятность дефолта для стресс-теста

Что входит в курс:             

  • Построение исходных условий для оценки и анализа рыночных рисков;

  • Оценка влияния рыночного риска и относительной эффективности портфеля;

  • Тестирование портфеля и вычисление часто используемых показателей риска;

  • Параметрические и непараметрические модели рыночных рисков;

  • Моделирование и анализ Монте-Карло;

  • Создание поверхностей волатильности с использованием непараметрических методов и модели stochastic alpha beta rho (SABR);

  • Создание и анализ обобщенных авторегрессионных условных гетероскедастических (GARCH) риск-ориентированных моделей;

  • Применение теории экстремальных значений, копул и отфильтрованного исторического моделирования для оценки рыночного риска;

  • Оценка моделей риска путем проверки гипотез и описательного тестирования на истории.

Предварительная подготовка:

MATLAB для финансовых приложений и знаний концепций управления рисками.

Продолжительность курса - 1 день.

Вероятность дефолта для стресс-теста
Вероятность дефолта для стресс-теста

Программа

  • Оценка портфельного риска.
  • Моделирование риска портфеля.
  • Анализ подразумеваемой волатильности.
  • Создание и анализ моделей рисков на основе временных рядов.
  • Бутстраппинг и отфильтрованное историческое моделирование.
  • Валидация моделей Value-at-Risk.

Оценка портфельного риска

Цель: Оценка и анализ рыночного риска, связанного с данным портфелем активов.

  • Создание рыночных и отраслевых исходных условий;
  • Портфельная аналитика;
  • Вычисление показателей риска для данного портфеля;
  • Оценка бета портфеля;
  • Оценка относительного риска портфеля.

Моделирование риска портфеля

Цель: моделирование и симуляция рыночного риска, связанного с данным портфелем активов.

  • Подбор параметрических и непараметрических распределений к рыночным и портфельным данным;
  • Анализ сценариев, созданных на основе моделей распределения;
  • Калибровка многомерных стохастических дифференциальных уравнений (СДУ) модели риска;
  • Моделирование и анализ Монте-Карло;
  • Восстановление, анализ и сокращение данных с использованием главных компонентов.

Анализ подразумеваемой волатильности

Цель: оценить и интерполировать предполагаемые кривые волатильности и поверхности по данным опционов, наблюдаемым на рынке.

  • Организация данных по опционам;
  • Оценка подразумеваемой волатильности;
  • Интерполяция кривых волатильности и поверхностей;
  • Калибровка модели SABR.

Создание и анализ моделей рисков на основе временных рядов

Цель: создание и анализ риск-ориентированных моделей временных рядов GARCH с целью анализа и моделирования рыночных рисков.

  • Определение автокорреляции и GARCH эффектов во временных рядах;
  • Создание и адаптация моделей временных рядов, ориентированных на риски;
  • Моделирование хвостов распределения с использованием теории экстремальных значений;
  • Моделирование коррелированных рядов с помощью копул;
  • Моделирование из комбинированных моделей.

Бутстраппинг и отфильтрованное историческое моделирование

Цель: провести анализ рыночных рисков путем применения отфильтрованного исторического моделирования.

  • Выполнение отфильтрованного исторического моделирования из остатков модели;
  • Автоматизация анализа на основе бутстрапа.

Валидация моделей Value-at-Risk

Цель: Оценка и проверка эффективности, результативности и точности моделей оценки риска и ожидаемого дефицита с использованием формального тестирования на истории рыночных данных.

  • Подготовка моделей риска для тестирования на истории;
  • Проверка гипотез по прогнозируемым выходным значениям моделей риска;
  • Подведение итогов и отчетность по результатам тестирования;
  • Запуск нескольких тестов на истории.

${message}

${message}