Управление рыночными рисками в MATLAB (MLMR)
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.
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.
