求助：基于GARCH模型和蒙特卡罗模拟法测定VaR

哇哈哈~ 大侠出现了，首先monte carlo模拟算VaR的方法很多， 看你的标题貌似你要先拟合garch再用monte carlo， 那不就是garch simulation了么，直接模拟了取quantile呗。
我擦，才注意到时08年的老帖了......

谢谢以上各楼，受益匪浅

1）设定一个rolling window
2）对这个window做GARCH拟合（用GARCH前，我会先检验一下数据）
3）monte Carlos 模拟
4）取quantile

tong wen

为什么不直接以excel模拟?

忘记了，

MATLAB做还真不太会 不过蒙特卡洛可以用水晶球来做

第一步：历史模拟发

function [VaR CVaR] = fun1( x , alpha ,M)
n=length(x);
%初始化Var，CVaR，rep使用了遗传算法工具箱中的函数
% VaR=rep([0],[1 n-M]);
% CVaR=rep([0],[1 n-M]);
VaR=repmat(0,[1 n-M]);
CVaR=repmat(0,[1 n-M]);
for i=1:n-M%用历史模拟，所以需要有前M=365天的数据辅助来计算第366天的VaR
  R=x(i:i+M);%366天的数据
  VaR(i) = prctile(R,alpha*100);%366天的数据按分位数求得VaR
  r=[];
%r=R(R<=VaR)

%找出数据中小于分位数的数据,给r;
for j=1:length(R)
  if R(j)<=VaR(i)
      r=[r R(j)];
  end
end
%对r求均值，即为CVaR
  CVaR(i)=(mean(r));
end

end



第二步：蒙特卡洛模拟，其中用到了历史模拟
function [VaR CVaR] = fun3(x , alpha,M)
n=length(x);
% v=var(x);%错了，
v=std(x);
u=mean(x);
xnew=normrnd(u,v,[1 n]);
[VaR CVaR]=fun1(xnew,alpha,M);
end

主函数调用

%get the data from the excel file
%Data.xls保存的是没有"%"的涨幅,2005.06.01-2011.06.24；
%X为什么只取了2006到2011年的呢？那就是因为滑动窗口大小为366，预测每个第366的数据。
clc;
clear all;
Data=xlsread('Data.xls');
Data=Data/100;
X=xlsread('NUM.xls');
%
alpha=1-0.95;
year=365;
X=X(1:length(Data)-year);
[VaR1 CVaR1]=fun(Data,alpha,year,1);
% [VaR2 CVaR2]=fun(Data,alpha,year,2);
[VaR3 CVaR3]=fun(Data,alpha,year,3);
% [VaR4 CVaR4]=fun(Data,alpha,year,4);
h=figure(1);
set(h,'color','w');
plot(X,VaR1,'b-*');
hold on;
% plot(X,VaR2,'r-*');
plot(X,VaR3,'m-*');
% plot(X,VaR4,'y-*');
xlabel('06/06/2006--24/06/2011');
legend('VaR-HS','VaR-NORM','VaR-CN','VaR-CF',2);%2表示在左上角
hold off;

h=figure(2);
set(h,'color','w')
plot(X,CVaR1,'b-*');
hold on;
% plot(X,CVaR2,'r-*');
plot(X,CVaR3,'m-*');
% plot(X,CVaR4,'y-*');
% xlabel('06/06/2006--24/06/2011');
% xlabel('06/06/2006--24/06/2011');
legend('CVaR-HS','CVaR-NORM','CVaR-CN','CVaR-CF',2);
hold off;

GARCH
MATLAB 用GARCH（参数），求得条件方差方程，迭代算出来后，带入就好了