金融風(fēng)險管理實驗報告-北方工業(yè)大學(xué)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上金融風(fēng)險管理Finance Risk Management 實驗報告   班級： 國10-4 學(xué)號： 姓名： 畢鵬程    2013年05月30日  實驗一：風(fēng)險測度一、 一、所選股票及其收益率和波動率的擬合分布：二、 二、白云機場-日線資料-日線-除權(quán)單變量分布擬合  2. 寶鋼股份-日線資料-日線-除權(quán)單變量分布擬合 3.黃山旅游-日線資料-日線-除權(quán)單變量分布擬合 4. 寧波聯(lián)合-日線資料-日線-除權(quán)單變量分布擬合 

2、0;       5.首創(chuàng)股份-日線資料-日線-除權(quán)單變量分布擬合    三、 三、各股票間風(fēng)險收益率比較：股票收益率波動率收益率/波動率白云機場0. 0.0.寶鋼股份(0.8983)0.3848 -0.黃山旅游(0.0896)0.6342 -0.寧波聯(lián)合(0.8939)0.4095 -0.首創(chuàng)股份0.9321 0.1803 0. 三、以上個交易日收盤價購買1萬股最優(yōu)股票，則下個交易日99%置信區(qū)間的VaR值：從圖中可以看出，在99%的置信度下最差的凈利潤率為-1677.69

3、17%。所以，在此置信水平下，該項投資在下個交易日的VaR值應(yīng)為1677.6917元。   實驗二：最優(yōu)投資組合決策一、 一、選股方法與結(jié)果匯報：1、白云機場收益率單變量分布擬合： 白云機場波動率單變量分布擬合：          2、寧波聯(lián)合收益率單變量分布擬合： 寧波聯(lián)合波動率單變量分布擬合：        3、寶鋼股份收益率單變量分布擬合： 寶鋼股份波

4、動率單變量分布擬合：            4、黃山旅游收益率單變量分布擬合： 黃山旅游波動率單變量分布擬合：      二、構(gòu)建資產(chǎn)組合模型： 三、運行優(yōu)化生成的報告：最優(yōu)化目標風(fēng)險收益率最大化約束條件D8即組合總量比重為100%決定變量四種資產(chǎn)的分配權(quán)重 四、組合權(quán)重說明：根據(jù)以上隨即優(yōu)化過程及報告結(jié)果，在所選四種資產(chǎn)組合在一起，考慮四只股票各自的風(fēng)險收益率以及相應(yīng)的投資比重，尋求風(fēng)

5、險收益率最大化的目標，可以按照如下分配權(quán)重進行投資：購入30%的三一重工股票，30%的中國醫(yī)藥股票，30%的保利地產(chǎn)股票以及10%中國聯(lián)通股票，這樣預(yù)測可以達到的風(fēng)險收益率為1.15%。按照風(fēng)險管理軟件的統(tǒng)計分析，這樣的風(fēng)險收益率已達到最大化，達到了我們的投資目的。 實驗三：國際金融風(fēng)險管理匯率選定說明：我選擇的是澳元美元匯率的歷史數(shù)據(jù)一、 一、 二、非線性外推法的預(yù)測結(jié)果：   四、 四、時間序列方法預(yù)測結(jié)果：    四、兩種預(yù)測方法的比較評價： 由于第一種“非線性外推法”推測出的Theils U的值大

6、于1，所以這種方式的預(yù)測是不可行的，而第二種“時間序列分析”的Theils U的值小于1，所以它的預(yù)測是準確的。所以預(yù)測的4天的匯率走向如圖        實驗總結(jié)姓名畢鵬程班級國10-4學(xué)號項目獲得的專業(yè)能力提升感受與體會No.1風(fēng)險度量金融風(fēng)險識別和度量，在給定的某種金融資產(chǎn)和實時市場行情變動條件下，辨別風(fēng)險類型和量化風(fēng)險大小。讓我更加直接、深刻的體會和學(xué)習(xí)了在現(xiàn)實環(huán)境中，如何進行金融風(fēng)險投資。No.2最優(yōu)組合決策最有資產(chǎn)組合投資決策，對四類不同行業(yè)中最好的股票，設(shè)置優(yōu)化目標，約束條件和決策變量，最后進行運行優(yōu)化，找出最有的組合投資決策。這次試驗我個人認為主要是運用現(xiàn)在比較先進的金融風(fēng)險工具對歷史數(shù)據(jù)進行仿真模擬，得到一個類似于歷史數(shù)據(jù)的高級函數(shù)，運用這些函數(shù)對未來的數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測。No.3匯率預(yù)測比較兩種不同金融分析方法，對兩種不同的金融分析方法做出評估與預(yù)測，判斷哪一種金融分析方法更加有效并且給出原因。讓我更加直接、深刻的體會和學(xué)習(xí)了在現(xiàn)實環(huán)境中，如何運用現(xiàn)在比較先進的金融風(fēng)險工具對歷史數(shù)據(jù)進行仿真模擬，總