지수 가중 이동 평균 위험 메트릭스

하루 종일 시장 변수의 변동성으로 정의 n-1 일의 마지막에 예측 된 바와 같이 변동률은 변동성의 제곱일 n 일째에 시장 변수의 가치를 나눕니다. 전날의 끝인 i-1과 하루 종일 사이의 i 일 동안의 연속적으로 합성 된 수익률은 다음과 같이 표현된다. 다음으로, 역사적 데이터로부터 추정하기위한 표준 접근법을 사용하여, 가장 최근의 m - 관측치를 사용하여 분산의 비 편향 추정량입니다. 평균은 어디에 있습니까? 다음으로, 분산 비율의 최대 우도 추정을 가정하고 사용하십시오. 지금까지 우리는 모든 사람들에게 동일한 가중치를 적용 했으므로 위의 정의를 흔히 동등한 가중치라고합니다. 이전의 변동성 추정치보다 최근의 데이터에 더 높은 가중치를 부여하는 것이 적절하도록 변동성의 현재 수준을 추정하는 것이 우리의 목표라고 언급했습니다. 이렇게하려면 가중 분산 추정치를 다음과 같이 표현합시다. 관측소에 주어진 무게의 최근 관측치에 더 많은 가중치를주기 위해서 요. 평균 실행 시간이 오래갑니다. 위의 아이디어를 확장하려면 장기 평균 변동이 있다고 가정하고 약간의 가중치를 주어야합니다. 위의 모델은 다음과 같습니다. 1994 년 Engle이 제안한 ARCH m 모델로 알려진. EWMA는 위의 방정식의 특별한 경우입니다. 이 경우에는 시간의 경과에 따라 변수의 가중치가 기하 급수적으로 감소합니다. 이전 프레젠테이션과 달리 EWMA는 이전의 모든 관측치를 포함하지만 시간이 지남에 따라 가중치가 기하 급수적으로 감소합니다. 다음으로, 가중치 합계를 단일성 제약 조건과 동일하게 적용합니다. 값 : 이제 해당 항을 다시 방정식에 연결합니다. EWMA 접근법은 비교적 적은 저장 데이터를 필요로하는 하나의 매력적인 특징을 가지고있다. 어떤 시점에서 우리의 추정치를 업데이트하기 위해서, 우리는 단지 분산 속도의 이전 추정값과 가장 최근의 추정값만을 필요로한다 EWMA의 2 차 목표는 변동성의 변화를 추적하는 것입니다. 작은 값의 경우 최근 관측치가 추정치에 즉시 영향을줍니다. 값이 하나에 가까울수록 기본 변수의 최근 수익 변화를 기반으로 추정치가 천천히 변합니다. RiskMetrics JP Morgan이 생산하고 일일 변동성을 업데이트하기 위해 EWMA를 공개적으로 사용할 수 있도록합니다. 중요 EWMA 공식은 장시간 평균 변동 수준을 가정하지 않습니다. 따라서 변동성 평균 회귀의 개념은 EWMA에 의해 포착되지 않습니다. ARCH GARCH 모델은 EWMA의 2 차 목표는 변동성의 변화를 추적하는 것입니다. 따라서 작은 값의 경우 최근 관측이 예측에 즉시 영향을 주며 하나에 더 가까운 값의 경우에는 추정치가 최근의 JP Morgan이 생산하고 1994 년에 공개 된 RiskMetrics 데이터베이스는 매일 변동성을 업데이트하기 위해 EWMA 모델을 사용합니다 추정 회사는 시장 변수의 범위에 걸쳐이 값은 실현 된 분산 비율에 가장 근접한 분산의 예측을 제공한다는 사실을 발견했습니다. 특정 날짜의 실현 된 분산율은 이후 25 일 동안 균등하게 가중 평균으로 계산되었습니다. 마찬가지로 데이터 세트에 대한 람다의 최적 값을 계산하려면 각 포인트에서 실현 된 변동성을 계산해야합니다. 여러 가지 방법이 있으므로 하나 선택 다음 EWMA 추정과 실현 된 변동 간의 SSE의 제곱 오차 합계를 계산하십시오 마지막으로 최소화 실현 가능한 변동성을 계산하는 알고리즘에 동의하는 것이 가장 큰 과제입니다. 예를 들어, RiskMetrics의 사람들은 실현 된 변동률을 계산하기 위해 다음 25 일을 선택했습니다. 귀하의 경우, 일일 거래량, HI LO 및 / 또는 OPEN-CLOSE 가격을 사용하는 알고리즘. Q 1 1 단계 이상으로 변동성을 예측하거나 예측하는 데 EWMA를 사용할 수 있습니까? EWMA 변동성 문장은 장기 평균 변동성을 가정하지 않으므로 한 단계 넘어 모든 예측 수평선에 대해 EWMA는 일정한 값을 반환합니다. 큰 데이터 세트의 경우 값이 계산 된 값에 거의 영향을 미치지 않습니다. 우리는 사용자 정의 초기 휘발성 값을 수용하는 인수를 사용할 계획입니다. Q 3 ARCH GARCH Model에 대한 EWMA의 관계는 무엇입니까? AWM은 기본적으로 ARCH 모델의 특수한 형태로 다음 특성을 갖습니다. ARCH 순서는 다음과 같습니다. 샘플 데이터 크기. 가중치는 시간이 지남에 따라 비율로 기하 급수적으로 감소합니다. Q 4 EWMA는 평균으로 되돌아갑니다. 아니요 EWMA에는 장기간 변동 평균에 대한 용어가 없으므로 값으로 되돌릴 수 없습니다. 1 일 또는 1 단계를 초과하는 수평선에 대한 분산 추정치는 무엇입니까? 1 분기와 마찬가지로 EWMA 함수는 1 단계 추정값과 동일한 상수 값을 반환합니다. Q 6 매월 매월 데이터를 사용해야합니다. 어떤 값을 사용해야합니까? 기본값으로 여전히 0을 사용할 수 있지만, f 최적의 가치를 지닌다면, EWMA와 실현 된 변동성 사이의 SSE 또는 MSE를 최소화하기위한 최적화 문제를 설정할 필요가 있습니다. 자세한 내용과 예제를 보려면 웹 사이트의 팁과 힌트에있는 변동성 101 튜토리얼을 참조하십시오. 제로 평균이 아니라 어떻게 함수를 사용할 수 있습니까? 지금은 EWMA 함수에 전달하기 전에 데이터에서 평균을 제거하기 위해 DETREND 함수를 사용하십시오. 향후 NumXL 릴리즈에서 EWMA는 자동으로 평균을 제거합니다. 존 C 옵션, 선물 및 기타 파생 상품 Financial Times Prentice Hall 2003, pp 372-374, ISBN 1-405-886145. 해밀턴, JD 시계열 분석 Princeton University Press 1994, ISBN 0-691-04289-6. Tsay, Ruey S 금융 시간 시리즈의 분석 John Wiley SONS 2005, ISBN 0-471-690740. 관련 링크. EWMA를 사용하여 역사적 변동성 계산. 변동성은 위험의 가장 일반적으로 사용되는 척도입니다. 이러한 의미에서 변동성은 역사적 변동성 과거 데이터에서 역사적 변동성은 세 가지 방법으로 계산 될 수있다. 즉, 간단한 변동성. 지수 적으로 가중 된 이동 평균 EWMA. EWMA의 주요 장점 중 하나는 최근 수익률에 더 많은 비중을 부여하는 반면 수익률 계산이 기사에서는 EWMA를 사용하여 변동성을 계산하는 방법을 살펴 보겠습니다. 시작해 봅시다. 단계 1 가격 시리즈의 로그 수익률을 계산합니다. 주가를 보면 일일 로그 정상 수익률을 계산할 수 있습니다 를 사용하여 다음과 같은 수식을 사용합니다. P i P i-1, 여기서 P는 각 종가를 나타냅니다. 수익을 지속적으로 혼합하기를 원하기 때문에 자연 로그를 사용해야합니다. 전체 가격 시리즈에 대해 일일 수익률을 갖습니다. 2 반환 값을 정합니다. 다음 단계는 긴 반환 값의 제곱을 취하는 것입니다. 이것은 실제로 다음 공식으로 표현되는 단순한 분산 또는 변동의 계산입니다. 여기에서 u는 수익을 나타내고, mr 3 단계 가중치 지정. 최근 수익률이 더 높고 이전 수익률이 더 작은 가중치를 할당합니다. 이 경우 람다라는 계수가 필요합니다. 람다는 평활 상수 또는 영구 매개 변수입니다. 가중치는 1로 지정됩니다. - 0 람다는 1보다 작아야합니다. 위험 메트릭은 람다 94를 사용합니다. 첫 번째 가중치는 1-0 94 6이고, 두 번째 가중치는 6 0 94 5 64가됩니다. EWMA에서 모든 가중치의 합은 1이지만 모두 감소합니다 단계 4 곱하기 리턴 스퀘어를 가중치로 곱한다. 단계 5 R 2 w의 합계를 구한다. 이것은 최종 EWMA 분산이다. 변동성은 분산의 제곱근이 될 것이다. 다음 스크린 샷은 계산을 보여준다. 위의 예제는 RiskMetrics에서 설명한 접근법입니다. EWMA의 일반화 된 형식은 다음과 같은 반복적 인 수식으로 나타낼 수 있습니다. 목표 및 동기 부여. 목표는 두 가지입니다. 위험 관리는 distribu의 가격 꼬리 분포를 모델링합니다 위험도, 위험도, 기울기, 첨도, 첨도, 시간 의존성 등 위험 요소 평가와 같은 위험 측정을 평가하기위한 최상의 모델을 선택합니다. 다양한 모델이 역사적 VaR, 변동성에 대한 서로 다른 모델을 가진 정상 모델에 걸쳐 연구됩니다. 위험 측정 지표, GARCH, 극한 가치 이론을 기반으로 한 VaR 모델 Cornish Fisher VaR 마지막으로, 다른 모델은 최상의 모델을 선택하고 동적 위험 제한하에 기금을 관리하기 위해 사용됩니다. 적극적 포트폴리오 관리이 프로젝트는 다음을 사용하여 다양한 활성 전략을 연구합니다. 소위 켈리 기준, 확률 론적 포트폴리오 이론, 수렴 전략 쌍 거래. 이 프로젝트는 S-plus의 오픈 소스 버전 인 강력한 통계 및 그래픽 소프트웨어 R-Project로 개발 될 것입니다. 금융 가격의 다양한 측면이 다루어 질 것입니다. 가설 정상 qq - 플롯, Kolmogorov Smirnov, Jarque-Bera에 대한 테스트. 독립 테스트 분포도, 자동 보정 로그 MS ACF, Durbin Watson 테스트는 서로 다른 알려진 분포를 가진 학생, 지수 및 시간의 자동 상관 관계, 스켈링 효과, 최대 및 최소 법칙, 적중 시간, 직선 회귀 및 요인 모델을 사용하여 tests. fitting을 실행합니다. 공분산 매트릭스 필터링, 주요 구성 요소 분석. 스타일 분석. 가변성 모델 및 추정치 위험 측정치, GARCH. Risk 측정 값 위험, 예상 부족, 최대 Drawdown. VaR 포트폴리오 옵션, 델타 감마 및 몬테카를로 방법. 위험 조정 된 성능 측정 Sharpe Ratio , Morningstar RAPM, Sortino Ratio, Gain Loss Ratio, Stutzer Index, CALMAR 및 Sterling Ratio를 제공합니다. Convergence trading, Unit root testing. Dynamic Portfolio Management, rebalancing. All 응용 프로그램은 실제 시장 데이터로 개발됩니다. pdf R-projets 및 예제의 프롤레타리아. pdf 양식화 된 사실. pdf 위험 및 극한 가치 이론의 가치. pdf 변동성 및 상관 관계 추정 지수 이동 평균 위험 메트릭, GARCH, 상한 및 하한을 기준으로 견적 Garman Klass, Parkinson, Roger Satchell. pdf 최적 성장 Portofolio. pdf Co-intgration, Pairs Convergence Trading. 기타 프레젠테이션. pdf 자동화 트레이딩 I. pdf Trading Automatique II. 지수 가중 평균 평균 리스크 지표 및 GARCH. Objective는 다양한 가중치 부여 체계를 사용하여 변동성 추정을 연구하고 비교합니다. 수익률의 자동 상관 관계, 수익률의 제곱, 범위 등을 비교합니다. 선형 2 차 회귀 분석을 통해 유효성을 검증합니다. GARCH 모델을 평가하고, AIC 및 BIC 기준을 사용하여 최상의 모델을 선택합니다. 위험에서의 가치, 기금 관리에 대한 예측, 백 테스팅 및 구현. 위험에 처한 가치는 확실히 신중한 standaeds에 대한 투자의 위험을 측정하는 가장 중요한 도구 중 하나 그것은 자산 관리 에서뿐만 아니라 점점 더 사용됩니다. 이 프로젝트에서 목적은 유지 관리하기 위해 constrainst와 관리 아래 10 수백만 유로와 펀드를 관리하는 것입니다 항상 상수 VaR 항상 99 일에 19 일 VaR은 순자산 가치의 4와 동일해야합니다. 다른 VaR 모델은 전 amined and tested 그 중 하나가 선택되고 구현되며 위험 목표 인 Finallt를 충족하기 위해 위치가 조정됩니다. 적극적으로 관리되는 펀드의 성과는 성능, 샤프 비율 등의 측면에서 Buy and Hold 전략과 비교됩니다. 첫 번째 단계 Historical VaR, RiskMetrics 및 GARCH 변동성이있는 델타 정상 모델, Cornish Fischer VaR, Extreme Value Theory를 기반으로 한 VaR 등 다양한 자산에 대한 다양한 VaR 모델을 연구하는 것으로 구성됩니다. 이 연구는 10. 이 실용적인 작품은 Magdon Ismail 작업에 따라 최대 Drawdown MDD의 통계 및 속성을 연구하는 것입니다. 샤프 성능 변동성과 칼 마르 성과 저하율의 관계. 이 연구는 나심 탈레 브 (Nassim Taleb)의 어떤 문서가 바람직한가, 암 환자 또는 5 년 생존율에 대한 연구를 통해 MDD를 통제하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다..Kelly criterium 및 Rebalancing strategies. Buy and Hold vs. Rebalacing. 이 프로젝트는 패시브 Buy Hold BH 벤치 마크 포트폴리오 전략과 해당 자산 또는 자산 클래스의 가중치가 일정하게 유지되는 상응하는 지속적 리 밸런싱 포트폴리오 CRP 전략의 성능을 비교합니다 우리는 하나의 자산과 다중 자산의 경우 재조정 된 포트폴리오의 행동을 연구한다. 우리는 서로 다른 EUROSTOXX 지수에 대한 CRP 대 BH 전략을 연구하고, 다른 부문의 동등한 가중 전략을 Buy Hold 전략, Long Short 베타 중립 전략 구현 및 백 테스트 Eurostoxx 50의 선물 가격은 단기적으로 예상되는 최대 하락폭을 유지하려고 노력하는 동안 계속 될 것입니다. Reversting 전략을 따르고 의미가 있습니다. R. 다른 문서에 대한 일부 ressources. S-Plus 파 Eric Zivot, Jiahui Wang 외 Clarence R Robbins의 금융 시계열 모델링 16. R, Peter Dalgaard의 통계 통계 8. 데이터 프로그래밍 S 언어 안내서, John M Chambers 5. 현대 적용 통계 (S, William N Venables et Brian D Ripley 14. John Verzani의 입문 통계를위한 R을 사용하는 SimpleR. 실용 회귀 분석과 R. faraway 책의 Anova이 항목은 다음 주제를 다루는 마스터 과정입니다. 선형 모델 정의, 피팅, 추론, 결과의 해석, 회귀 계수의 의미, 식별 성, 적합성 결여, 다중 공선 성, 능선 회귀, 주요 구성 요소 회귀, Gauss-Markov 정리, 변수 선택, 진단, 변환, 영향력있는 관측, 강력한 절차, ANOVA 및 공분산 분석, 무작위 블록, 계승 설계 등이 포함됩니다. 시계열 예측 및 예측. Rmetrics는 데이터 관리, 시계열 및 회귀 분석, 극단적 인 가치 이론 및 금융 시장 도구의 평가에서 R을 다루는 재무 컴퓨팅 개론을 소개합니다. E Zivot sur SPlus et FinMetrics. CRAN의 홈페이지. 경험적 금융을 보여줍니다. 다른 패키지. 극한 가치 이론을위한 소프트웨어. 실용적인 회귀 분석과 R doc 패키지의 Anova. 1 ARZZNER, P DELBAEN, F EBER, J - M HEATH, 위험의 일관된 측정 1998. 2 ALEXANDER, C 시장 모형 재무 데이터 분석 안내서 Wiley, 2003. 3 ALEXANDER, C 시장 위험 분석 실용적 재무 계량 경제학 Wiley, 2008 4 BOUCHAUD, JP POTTERS, M 재무 위험 이론 케임브리지 대학 출판사, 2000. 5 CHAMBERS, JM Programming with Data Springer, 뉴욕 1998 ISBN 0-387-98503-4. 6 CHRISTOFFERSEN, P 재무 리스크 관리 요소 Academic Press, 2003 년 7 월 .7 CONT, R 자산 반환의 경험적 특성 - 양식화 된 사실 및 통계적 문제 QUANTITATIVE FINANCE, 2000. 8 DALGAARD, P R Springer, 2002 년의 입문 통계 ISBN 0-387 -95475-9. 1997. 11 LO CAMPBELL MACKINLAY 금융 시장의 계량 경제학 Princeton University Press, 1997. 12 LO, AW MACKINLAY, ACA 무작위로 월스트리트 프린스턴 대학 출판부 , Princeton, NJ, 1999. 13 LINSMEIER, T PEARSON, ND 위험 측정 위험에 처한 가치 소개 2000 년 3 월. 14 VENABLES, WN RIPLEY, BD 현대 응용 통계학 제 4 판 Springer, 2002 ISBN 0-387-95457-0 . 16 ZIVOT, E WANG, J ROBBINS, C R S-Plus Springer Verlag를 사용하여 금융 시계열 모델링, 2004.