《Python經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)分析》Python應(yīng)用金融風(fēng)險(xiǎn)度量與可視化

大數(shù)據(jù)下的風(fēng)險(xiǎn)度量與可視化RiskmeasurementandvisualizationunderbigdataCONTENTS目錄PARTONE金融風(fēng)險(xiǎn)概述PARTTHREE金融風(fēng)險(xiǎn)測度PARTTWO金融風(fēng)險(xiǎn)管理PARTFORE金融風(fēng)險(xiǎn)可視化01金融風(fēng)險(xiǎn)基本概述

①初識風(fēng)險(xiǎn)

②金融風(fēng)險(xiǎn)含義③金融風(fēng)險(xiǎn)概念解讀④金融風(fēng)險(xiǎn)特征初識風(fēng)險(xiǎn)我們每天的生活中都要面對風(fēng)險(xiǎn)。盡管風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)抽象概念，但我們天生就能理解復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)與收益權(quán)衡。例如，在個(gè)人生活中，我們從直觀上就能理解已納入預(yù)算的成本（用風(fēng)險(xiǎn)語言來講，就是可預(yù)測損失或預(yù)期損失）和意外成本（即最壞情況下發(fā)生的遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過普通日常生活中損失的巨大損失）的差異。然而，我們理解風(fēng)險(xiǎn)并不等同于成本或損失的大小。例如，用年預(yù)算來計(jì)算，某些日常生活預(yù)期成本會(huì)非常高：食品、固定抵押貸款還款、大學(xué)學(xué)費(fèi)、房貸等等。這些成本很高，但它們不會(huì)威脅我們追求美好生活，因?yàn)樗鼈兛梢院侠眍A(yù)測，而且是計(jì)劃所允許的。初識風(fēng)險(xiǎn)真正的風(fēng)險(xiǎn)是指以完全意外的形式突然發(fā)生的成本，或者一些不知從哪冒出來并占用我們的預(yù)期支出的成本。風(fēng)險(xiǎn)在于我們的成本和收入的實(shí)際波動(dòng)性。尤其是，我們關(guān)心遭受的損失大到足以打亂計(jì)劃的可能性。我們對風(fēng)險(xiǎn)概念的直觀理解與正規(guī)風(fēng)險(xiǎn)處理方式的主要差異之一是，后者使用統(tǒng)計(jì)工具來定義風(fēng)險(xiǎn)敞口的程度和潛在成本。為了及時(shí)意外損失的數(shù)值，銀行風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理首先要找出造成任何結(jié)果波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)因素，然后使用統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算所考察頭寸或投資組合出現(xiàn)結(jié)果的概率。我們可以通過不同方式領(lǐng)這種概念分布。例如，給定損失發(fā)生概率，風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理就可以準(zhǔn)確找出金融機(jī)構(gòu)擔(dān)心的分布區(qū)域（損失程度）。金融風(fēng)險(xiǎn)含義金融風(fēng)險(xiǎn)是金融活動(dòng)的內(nèi)在屬性，金融風(fēng)險(xiǎn)的廣泛存在是現(xiàn)代金融市場的重要特征。隨著金融創(chuàng)新、放松管制與全球一體化進(jìn)程的加快，金融風(fēng)險(xiǎn)的危害也日益加劇，對此，金融風(fēng)險(xiǎn)管理逐步成為金融管理的核心內(nèi)容，該課程以闡述金融風(fēng)險(xiǎn)管理的基本策略與基本技能為主要內(nèi)容，是一門應(yīng)用性較強(qiáng)的課程。金融風(fēng)險(xiǎn)含義金融風(fēng)險(xiǎn)是指經(jīng)濟(jì)主體在金融活動(dòng)中遭受損失的不確定性Financialrisk金融風(fēng)險(xiǎn)概念解讀

金融風(fēng)險(xiǎn)由風(fēng)險(xiǎn)因素、風(fēng)險(xiǎn)事故和風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果構(gòu)成的。金融風(fēng)險(xiǎn)因素是金融風(fēng)險(xiǎn)的必要條件，是金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生和存在的前提。金融風(fēng)險(xiǎn)事故是經(jīng)濟(jì)及金融環(huán)境變量發(fā)生預(yù)料未及的變動(dòng)從而導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的事件，它是金融風(fēng)險(xiǎn)存在的充分條件，在金融風(fēng)險(xiǎn)中占據(jù)核心地位

金融風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)質(zhì)在于它是一種直接發(fā)生貨幣資金損失的可能性和不確定性。在金融現(xiàn)象的發(fā)生和發(fā)展過程中，金融風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)事故既可能發(fā)生也可能不發(fā)生，從而使金融風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果既可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn)。金融行為主體承受著風(fēng)險(xiǎn)，只是說它有受損的可能性，但究竟是受損或受益及損益程度如何，在金融風(fēng)險(xiǎn)事故發(fā)生之前是不確定的。1.金融風(fēng)險(xiǎn)的構(gòu)成要素2.金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的不確定性金融風(fēng)險(xiǎn)概念解讀

金融業(yè)務(wù)活動(dòng)處處存在金融風(fēng)險(xiǎn)，也就是說，金融風(fēng)險(xiǎn)是金融活動(dòng)的內(nèi)在屬性，不以個(gè)人意志為轉(zhuǎn)移。金融風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在屬性特征決定了其有別于自然風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，金融風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生一定要依附于金融活動(dòng)的進(jìn)行。

與金融活動(dòng)有關(guān)的任何一類經(jīng)濟(jì)主體都會(huì)面臨著金融風(fēng)險(xiǎn)，包括各類企業(yè)、居民、金融機(jī)構(gòu)乃至一個(gè)國家主體等等。對于個(gè)人、企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)和國家而言，金融風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的，應(yīng)該盡量避免其發(fā)生或減小其發(fā)生的概率。3.金融活動(dòng)的內(nèi)在屬性4.金融活動(dòng)的參與者是金融風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)者隱蔽性擴(kuò)散性加速性不確定性可管理性金融風(fēng)險(xiǎn)特征0102030405特征06由于金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營活動(dòng)的不完全透明性，在未爆發(fā)金融危機(jī)時(shí)，可能因信用特點(diǎn)而掩蓋金融風(fēng)險(xiǎn)不確定性損失的實(shí)質(zhì)由于金融機(jī)構(gòu)之間存在復(fù)雜的債權(quán)、債務(wù)關(guān)系，一家金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)危機(jī)可能導(dǎo)致多家金融機(jī)構(gòu)接連倒閉的“多米諾骨牌”現(xiàn)象一旦金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)經(jīng)營困難，就會(huì)失去信用基礎(chǔ)，甚至出現(xiàn)擠兌風(fēng)潮，這樣會(huì)加速金融機(jī)構(gòu)的倒閉金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生需要一定的經(jīng)濟(jì)條件或非經(jīng)濟(jì)條件，而這些條件在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前是不確定的通過金融理論的發(fā)展、金融市場的規(guī)范、智能性的管理媒介，金融風(fēng)險(xiǎn)可以得到有效的預(yù)測和控制金融風(fēng)險(xiǎn)受經(jīng)濟(jì)循環(huán)周期和貨幣政策變化的影響，呈現(xiàn)規(guī)律性、周期性的特點(diǎn)周期性02金融風(fēng)險(xiǎn)管理

①金融風(fēng)險(xiǎn)管理含義

②金融風(fēng)險(xiǎn)管理必要性加入你的標(biāo)題點(diǎn)擊輸入簡要文字內(nèi)容，文字內(nèi)容需概括精煉，言簡意賅的說明該分項(xiàng)專業(yè)設(shè)計(jì)……輸入簡要文字內(nèi)容，文字內(nèi)容需概括精煉，言簡意賅的說明該分項(xiàng)內(nèi)容。金融風(fēng)險(xiǎn)管理含義未來無法預(yù)測，它是不確定的，沒人能成功持續(xù)預(yù)測股市、利率、匯率或商品價(jià)格，或具有重大金融意義的信用事件、操作事件或系統(tǒng)事件。然而，不確定性產(chǎn)生的金融風(fēng)險(xiǎn)是可以管理的。實(shí)際上，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)有別于過往經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要方面就在于識別風(fēng)險(xiǎn)、衡量風(fēng)險(xiǎn)、估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)后果，然后據(jù)此采取行動(dòng)（如轉(zhuǎn)移或減輕風(fēng)險(xiǎn)）的新能力。在許多情況下，現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理最重要的方面之一，就是為風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)并確保經(jīng)營活動(dòng)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)得到適當(dāng)回報(bào)的能力。版）[M].中國金融出版社，2016年12月，第1頁-30頁。加入你的標(biāo)題點(diǎn)擊輸入簡要文字內(nèi)容，文字內(nèi)容需概括精煉，言簡意賅的說明該分項(xiàng)專業(yè)設(shè)計(jì)……輸入簡要文字內(nèi)容，文字內(nèi)容需概括精煉，言簡意賅的說明該分項(xiàng)內(nèi)容。金融風(fēng)險(xiǎn)管理含義金融風(fēng)險(xiǎn)管理是指人們通過實(shí)施一系列的政策和措施來控制金融風(fēng)險(xiǎn)以消除或減少其不利影響的行為。主要分為兩個(gè)層面：（1）內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理。作為金融風(fēng)險(xiǎn)直接承擔(dān)者的經(jīng)濟(jì)個(gè)體對其自身面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理；（2）外部風(fēng)險(xiǎn)管理，行業(yè)自律和政府監(jiān)管。加入你的標(biāo)題點(diǎn)擊輸入簡要文字內(nèi)容，文字內(nèi)容需概括精煉，言簡意賅的說明該分項(xiàng)專業(yè)設(shè)計(jì)……輸入簡要文字內(nèi)容，文字內(nèi)容需概括精煉，言簡意賅的說明該分項(xiàng)內(nèi)容。金融風(fēng)險(xiǎn)管理必要性風(fēng)險(xiǎn)管理通常被形容為公司的一項(xiàng)獨(dú)立活動(dòng)，它不同于創(chuàng)造收益。多數(shù)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)模型都是從一個(gè)確定性框架開始，并加入一個(gè)誤差項(xiàng)，即代表不確定性的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)。當(dāng)描述這些模型產(chǎn)生的預(yù)期行為時(shí)，誤差項(xiàng)或不確定性項(xiàng)將會(huì)消失，英文建模者通常將預(yù)期作為他們對未來結(jié)果的最佳推測。建立風(fēng)險(xiǎn)管理模型和風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)的技術(shù)專家和這些模型、系統(tǒng)的使用者之間過于涇渭分明。建模者太遠(yuǎn)離經(jīng)濟(jì)學(xué)，也不了解風(fēng)險(xiǎn)管理的作用和局限，以及如何構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)管理問題。基于此，為避免出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理模型和風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)建立這與使用者之間的沖突，通過大數(shù)據(jù)思維建立風(fēng)險(xiǎn)管理模型和風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)很有必要。03④Python可視化風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值金融風(fēng)險(xiǎn)測度

①VaR方法提出背景

③VaR公式與計(jì)算⑤VaR方法度量方式⑥VaR方法應(yīng)用②VaR方法定義方法優(yōu)勢計(jì)算模型VaR方法提出背景

傳統(tǒng)的ALM(Asset-LiabilityManagement，資產(chǎn)負(fù)債管理)過于依賴報(bào)表分析，缺乏時(shí)效性；利用方差及β系數(shù)來衡量風(fēng)險(xiǎn)又太過抽象，不直觀，而且反映的只是市場(或資產(chǎn))的波動(dòng)幅度；而CAPM(資本資產(chǎn)定價(jià)模型)又無法揉合金融衍生品種。在上述傳統(tǒng)的幾種方法都無法準(zhǔn)確定義和度量金融風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，G30集團(tuán)在研究衍生品種的基礎(chǔ)上，于1993年發(fā)表了題為《衍生產(chǎn)品的實(shí)踐和規(guī)則》的報(bào)告，提出了度量市場風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)——VaR(ValueatRisk：風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值/在險(xiǎn)價(jià)值)。該方法已成為目前金融界測量市場風(fēng)險(xiǎn)的主流方法。

由

J.P.Morgan

推出的用于計(jì)算VaR的RiskMetrics風(fēng)險(xiǎn)控制模型更是被眾多金融機(jī)構(gòu)廣泛采用。目前國外一些大型金融機(jī)構(gòu)已將其所持資產(chǎn)的VaR風(fēng)險(xiǎn)值作為其定期公布的會(huì)計(jì)報(bào)表的一項(xiàng)重要內(nèi)容加以列示。其風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù)通過在正常的市場條件和給定的置信度內(nèi)，用于評估和計(jì)量任何一種金融資產(chǎn)或證券投資組合在既定時(shí)期內(nèi)所面臨的市場風(fēng)險(xiǎn)大小和可能遭受的潛在最大價(jià)值損失VaR方法定義風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度（ValueatRisk,VaR）試圖對金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)組合提供一個(gè)單一風(fēng)險(xiǎn)度量，這一度量恰恰能體現(xiàn)金融機(jī)構(gòu)的整體風(fēng)險(xiǎn)。這一最先由J.P.摩根（J.P.Morgan）提出的概念已被銀行的資產(chǎn)部、基金管理人員以及其他金融機(jī)構(gòu)廣泛采用。當(dāng)使用VaR來檢測風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，我們是在陳述以下事實(shí):“我們有X%把握，在T時(shí)間段，我們的損失不會(huì)大于V”。這里的變量V就是交易組合的VaR。VaR是兩個(gè)變量的函數(shù)：時(shí)間展望周期（T時(shí)間段）及置信度（X%）。這一變量對應(yīng)于在今后T天及在X%把握之下，交易損失的最大值。VaR方法定義VaR是對風(fēng)險(xiǎn)的總括性評估，它考慮了金融資產(chǎn)對某種風(fēng)險(xiǎn)來源(例如利率、匯率、商品價(jià)格、股票價(jià)格等基礎(chǔ)性金融變量)的敞口和市場逆向變化的可能性。VaR模型加入了大量可能影響公司交易組合公允價(jià)值的因素，比如證券和商品價(jià)格、利率、外匯匯率、有關(guān)的波動(dòng)率以及這些變量之間的相關(guān)值。VaR模型一般考慮線性和非線性價(jià)格暴露頭寸、利率風(fēng)險(xiǎn)及隱含的線性波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn)暴露頭寸。借助該模型，對歷史風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)模擬運(yùn)算，可求出在不同的置信度(比如99%)下的VaR值。對于置信度為99%、時(shí)間基準(zhǔn)為一天的VaR值，該值被超過的概率為1%或在100個(gè)交易日內(nèi)可能發(fā)生一次。例如，銀行家信托公司(BankerTrust)在其1994年年報(bào)中披露,1994年的每日99%VAR值平均為3500萬美元，這表明該銀行可以以99%的概率做出保證，1994年每一特定時(shí)點(diǎn)上的投資組合在未來24小時(shí)內(nèi)的平均損失不會(huì)超過3500萬美元。通過這一VaR值與該銀行1994年6.15億美元的年利潤和47億美元的資本額相對照，則該銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況即可一目了然。VaR公式與計(jì)算從統(tǒng)計(jì)的意義上講，VaR本身是個(gè)數(shù)字，是指面臨「正?！沟氖袌霾▌?dòng)時(shí)「處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的價(jià)值」。即在給定的置信水平和一定的持有期限內(nèi)，預(yù)期的最大損失量(可以是絕對值，也可以是相對值)。例如，某一投資公司持有的證券組合在未來24小時(shí)內(nèi)，置信度為95%，在證券市場正常波動(dòng)的情況下，VaR值為520萬元，其含義是指，該公司的證券組合在一天內(nèi)(24小時(shí))，由于市場價(jià)格變化而帶來的最大損失超過520萬元的概率為5%，平均20個(gè)交易日才可能出現(xiàn)一次這種情況?；蛘哒f有95%的把握判斷該投資公司在下一個(gè)交易日內(nèi)的損失在520萬元以內(nèi)。5%的幾率反映了金融資產(chǎn)管理者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度，可根據(jù)不同的投資者對風(fēng)險(xiǎn)的偏好程度和承受能力來確定。即確定計(jì)算在哪一段時(shí)間內(nèi)的持有資產(chǎn)的最大損失值，也就是明確風(fēng)險(xiǎn)管理者關(guān)心資產(chǎn)在一天內(nèi)一周內(nèi)還是一個(gè)月內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值持有期一般來說對置信區(qū)間的選擇在一定程度上反映了金融機(jī)構(gòu)對風(fēng)險(xiǎn)的不同偏好。選擇較大的置信水平意味著其對風(fēng)險(xiǎn)比較厭惡，希望能得到把握性較大的預(yù)測結(jié)果，希望模型對于極端事件的預(yù)測準(zhǔn)確性較高。根據(jù)各自的風(fēng)險(xiǎn)偏好不同，選擇的置信區(qū)間也各不相同置信水平觀察期間是對給定持有期限的回報(bào)的波動(dòng)性和關(guān)聯(lián)性考察的整體時(shí)間長度，是整個(gè)數(shù)據(jù)選取的時(shí)間范圍，有時(shí)又稱數(shù)據(jù)窗口(DataWindow)觀察期三要素VaR公式與計(jì)算Python可視化風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值為了能夠比較形象地展示風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，假定某個(gè)投資組合的盈虧服從正態(tài)分布，并且置信水平設(shè)置為95%，下面通過Python繪制風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的圖形，需要運(yùn)用到SciPy子模塊stats中計(jì)算正態(tài)分布概率密度函數(shù)norm.ppf以及正態(tài)分布累計(jì)概率密度函數(shù)norm.pdf，具體的Python代碼如下：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseimportscipy.statsasst#導(dǎo)入SciPy統(tǒng)計(jì)子模塊statsa=0.95#設(shè)置95%的置信水平z=st.norm.ppf(q=1-a)x=np.linspace(-4,4,200)#投資組合盈虧的數(shù)組y=st.norm.pdf(x)#投資組合盈虧對應(yīng)的概率密度數(shù)組x1=np.linspace(-4,z,100)y1=st.norm.pdf(x1)plt.figure(figsize=(8,6))plt.plot(x,y,'r-',lw=2.0)plt.fill_between(x1,y1)#繪制陰影部分plt.xlabel(u'投資組合盈虧',fontsize=13)plt.ylabel(u'盈虧的概率密度',fontsize=13,rotation=0)plt.xticks(fontsize=13)plt.yticks(fontsize=13)plt.ylim(0,0.45)plt.annotate('VaR',xy=(z,st.norm.pdf(z)),xytext=(-1.9,0.18),arrowprops=dict(shrink=0.01),fontsize=13)plt.title(u'假定盈虧服從正態(tài)分布的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(VaR)',fontsize=13)plt.grid('True')plt.show()Python可視化風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR方法度量方式1.方差-協(xié)方差法該方法假定風(fēng)險(xiǎn)因素收益的變化服從特定的分布(通常假定為正態(tài)分布)，主要包括如下三個(gè)步驟：1）通過歷史數(shù)據(jù)分析和估計(jì)該風(fēng)險(xiǎn)因素收益分布的參數(shù)值，如方差、均值、相關(guān)系數(shù)等；2）根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生單位變化時(shí)，頭寸的單位敏感性與置信水平來確定各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)要素的VaR值；3）根據(jù)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)要素之間的相關(guān)系數(shù)來確定整個(gè)組合的VaR值。2.歷史模擬法該方法以歷史可以在未來重復(fù)為假設(shè)前提，直接根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素收益的歷史數(shù)據(jù)來模擬風(fēng)險(xiǎn)因素收益的未來變化。在這種方法下，VaR值取自于投資組合收益的歷史分布，組合收益的歷史分布又來自于組合中每一金融工具的「盯市價(jià)值」(MarktoMarketvalue)。而這種盯市價(jià)值是風(fēng)險(xiǎn)因素收益的函數(shù)。具體來說，歷史模擬法分為三個(gè)步驟：1）為組合中的風(fēng)險(xiǎn)因素安排一個(gè)歷史的市場變化序列；2）計(jì)算每一歷史市場變化的資產(chǎn)組合的收益變化；3）推算出VaR值。VaR方法度量方式3.蒙特卡羅模擬法該方法通過計(jì)算機(jī)模擬產(chǎn)生一個(gè)服從特定分布的市場變化序列，然后通過這一市場變化序列模擬資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)因素的收益分布，最后求出組合的VaR值。蒙特卡羅模擬法與歷史模擬法(M2)的主要區(qū)別在于：前者采用隨機(jī)模擬的方法獲取市場變化序列，而不是通過復(fù)制歷史的方法獲得，即將歷史模擬法計(jì)算過程中的第一步改成通過隨機(jī)的方法獲得一個(gè)市場變化序列。市場變化序列既可以通過歷史數(shù)據(jù)模擬產(chǎn)生，也可以通過假定參數(shù)的方法模擬產(chǎn)生。由于該方法的計(jì)算過程比較復(fù)雜，因此應(yīng)用上沒有前面兩種方法廣泛。VaR方法應(yīng)用01Optionhere02Optionhere業(yè)績評估在金融投資中，公司出于穩(wěn)健經(jīng)營的需要，必須對交易員可能的過度投機(jī)行為進(jìn)行限制。所以，有必要引入考慮風(fēng)險(xiǎn)因素的業(yè)績評價(jià)指標(biāo)。風(fēng)險(xiǎn)控制目前已有眾多的銀行、保險(xiǎn)公司、投資基金、養(yǎng)老金基金及非金融公司采用VaR方法作為金融衍生工具風(fēng)險(xiǎn)管理的手段。利用VaR方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，可以使每個(gè)交易員或交易單位都能確切地明了他們在進(jìn)行有多大風(fēng)險(xiǎn)的金融交易，并可以為每個(gè)交易員或交易單位設(shè)置VaR限額，以防止過度投機(jī)行為的出現(xiàn)。估算風(fēng)險(xiǎn)性資本以VaR來估算投資者面臨市場風(fēng)險(xiǎn)時(shí)所需的適量資本，風(fēng)險(xiǎn)資本的要求是BIS對于金融監(jiān)管的基本要求03Optionhere優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)優(yōu)缺點(diǎn)VaR方法應(yīng)用1、能夠計(jì)算出在未來指定的一段時(shí)間內(nèi)最大損失的可能性，并且這種計(jì)算方法是適用于所有的市場參與者的2、可以將特定策略的歷史波動(dòng)性與相關(guān)性聯(lián)系在一起，最后通過類比的方式預(yù)測未來的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)1、VaR無法解決制定時(shí)間內(nèi)判斷虧多少的問題，它只是大概說明了我們可能會(huì)虧損的最大數(shù)量2、VaR模型假設(shè)了連續(xù)交易日之間的獨(dú)立性。也就是說假設(shè)今天發(fā)生的交易不會(huì)對明天的交易有任何的影響。這是一個(gè)有缺陷的假設(shè)3、VaR中還有其它的一些問題，比如其中最危險(xiǎn)的假設(shè)是交易者可以在沒有滑點(diǎn)的前提下平掉頭寸04金融風(fēng)險(xiǎn)可視化

①案例背景

②歷史模擬法案例背景我們以貴州茅臺(600519)股票為例，使用方差-協(xié)方差法和歷史模擬法來計(jì)算它的VaR值。在計(jì)算之前，首先需要獲取到貴州茅臺的歷史股價(jià)數(shù)據(jù)，這里我們使用

Tushare

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「600519」2019-01-01到2019-12-31復(fù)權(quán)后數(shù)據(jù)df=ts.get_hist_data('600519',start='2020-01-01',end='2021-04-14')#計(jì)算日均收益率df1=df['close'].sort_index(ascending=True)df1=pd.DataFrame(df1)df1['date']=df1.indexdf1['date']=df1[['date']].astype(str)df1["rev"]=df1.close.diff(1)df1["last_close"]=df1.close.shift(1)df1["rev_rate"]=df1["rev"]/df1["last_close"]df1=df1.dropna()案例背景#打印查看數(shù)據(jù)print(df1.head(10))

datecloserevlast_closerev_rate2020-01-031078.56-51.441130.00-0.0455222020-01-061077.99-0.571078.56-0.0005282020-01-071094.5316.541077.990.0153432020-01-081088.14-6.391094.53-0.0058382020-01-091102.7014.561088.140.0133812020-01-101112.509.801102.700.0088872020-01-131124.2711.771112.500.0105802020-01-141107.40-16.871124.27-0.0150052020-01-151112.134.731107.400.0042712020-01-161107.00-5.131112.13-0.004613歷史模擬法首先，使用歷史模擬法計(jì)算VaR值。對收益率從小到大排序，根據(jù)所選定的置信度，取相應(yīng)的分位數(shù)，作為VaR損失率。本例中選定如下置信度：99%-對應(yīng)1分位95%-對應(yīng)5分位90%-對應(yīng)10分位****************************Python代碼*******************#Numpy的percentile函數(shù)，可以直接返回序列相應(yīng)的分位數(shù)sRate=df1["rev_rate"].sort_values(ascending=True)p=np.percentile(sRate,(1,5,10),interpolation='midpoint')print(p)**結(jié)果如下[-0.04999039-0.02971614-0.02167976]方差-協(xié)方差法

***********Python代碼****************fromscipy.statsimportnormu=df1.rev_rate.mean()σ2=df1.rev_rate.var()σ=df1.rev_rate.std()

#置信度為99%時(shí)的VaRZ_01=-norm.ppf(0.99)#因?yàn)?R*-u)/σ=Z_01#所以R*=Z_01*σ-uprint(Z_01*σ-u)結(jié)果：-0.04963937070016855A．對于單一證券的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值測度方差-協(xié)方差法B．投資組合的風(fēng)險(xiǎn)測量步驟一：計(jì)算投資組合的收益率?？偟脕碚f就是總收益除以初始投入資本。假如我們一共投資了n種金融產(chǎn)品，則我們的投資組合的收益率為：為投資資產(chǎn)；為第i個(gè)金融產(chǎn)品的投資額；為第i個(gè)金融產(chǎn)品的投資額占總投資資產(chǎn)的比例；為第i個(gè)金融產(chǎn)品的收益率；投資組合的收益率投資組合收益率的計(jì)算過程，類似于加權(quán)平均值的計(jì)算。我們將每個(gè)金融產(chǎn)品的收益率乘以該產(chǎn)品的投資占比，并對結(jié)果求和即可。需要注意的是，這里計(jì)算的收益率是從頭到尾的收益率，如果我們要計(jì)算一個(gè)收益率序列，是不能使用這種方式的。因?yàn)樵?期的時(shí)候，我們的配置比例是固定的，但是在*期之后，隨著不同產(chǎn)品的不同波動(dòng)，它們占我們資產(chǎn)配置的比例已經(jīng)發(fā)生了變化，因此需要不斷迭代更新我們的比例參數(shù)，直接使用原始比例是錯(cuò)誤的方差-協(xié)方差法步驟二：度量投資組合風(fēng)險(xiǎn)。每個(gè)金融產(chǎn)品各自的方差與系數(shù)的乘積，也包含了兩兩產(chǎn)品之間的協(xié)方差項(xiàng)。也就是說，金融產(chǎn)品之間的相關(guān)性越高，風(fēng)險(xiǎn)越大。根據(jù)方差公式，投資組合的方差可以表示為：這里不進(jìn)行推導(dǎo)，事實(shí)上我們完全可以先計(jì)算出我們的投資組合收益率的序列，然后再用方差、下行風(fēng)險(xiǎn)等來計(jì)算投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，這樣還能應(yīng)對不同時(shí)期不同金融產(chǎn)品比例發(fā)生變化的情況。方差-協(xié)方差法步驟三：Python計(jì)算收益率。我們就用Python來看一下，不同的投資比例會(huì)對我們的收益率和風(fēng)險(xiǎn)帶來什么影響。我們以貴州茅臺和比亞迪兩支股票來演示不同配置比例下整體的收益率和風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢。importpandasaspdimporttushareastsimportnumpyasnp#獲取股票近兩年的行情數(shù)據(jù)token='ea67a71cb622b23335f0ace42e7459be2c6d68e4dd69a37e0d0c9b31'ts.set_token(token)pro=_api()gzmt=pro.daily(ts_code='600519.SH',start_date='20180101')byd=pro.daily(ts_code='002594.SZ',start_date='20180101')#數(shù)據(jù)清洗，僅保留收益率數(shù)據(jù)df=pd.merge(gzmt,byd,on='trade_date',how='outer')df.index=pd.to_datetime(df.trade_date)df=df.sort_index(ascending=True)df=df[['pct_chg_x','pct_chg_y']].fillna(0)/100df.columns=['r_gzmt','r_byd']df.head()gzmt.head()方差-協(xié)方差法接下來我們來看收益率情況，我們先用期末各資產(chǎn)收益直接加權(quán)平均的方式來計(jì)算。importmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplimportseabornassnssns.set()w_gzmt=np.linspace(0,1,11)w_byd=1-w_gzmtr_gzmt=(df['r_gzmt']+1).product()-1r_byd=(df['r_byd']+1).product()-1returns=[r_gzmt*w1+r_byd*w2

forw1,w2inzip(w_gzmt,w_byd)]plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(w_gzmt,returns)plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.xlabel('貴州茅臺資產(chǎn)占比',fontsize=16)plt.ylabel('投資組合2018年以來收益率',fontsize=16)plt.title('不同比例下組合投資貴州茅臺與比亞迪收益率',fontsize=20)方差-協(xié)方差法最后，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，一種方法是使用各金融產(chǎn)品的方差及協(xié)方差，結(jié)合不同金融產(chǎn)品的投資占比，套入公式來計(jì)算。mpl.rcParams['font.family']='sans-serif'mpl.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'df['worth_gzmt']=(df['r_gzmt']+1).cumprod()df['worth_byd']=(df['r_byd']+1).cumprod()risk=[]forw1,w2inzip(w_gzmt,w_byd):worth_portfolio=np.array(w1*df['worth_gzmt']+w2*df['worth_byd'])worth_last_day=worth_portfolio.copy()worth_last_day=np.ins