متوسط المخاطر ، مقاييس الأسي المرجحة الحركة ،

تعريف كما تقلب متغير السوق في اليوم ن، كما يقدر في نهاية اليوم n-1 معدل التباين هو مربع من التقلب، في يوم n. Sppose قيمة متغير السوق في نهاية اليوم أنا هو معدل العائد المركب بشكل مستمر خلال اليوم i بين نهاية اليوم السابق أي i-1 ونهاية اليوم i يعبر عنه. بعد ذلك، وباستخدام المقاربة المعيارية لتقدير البيانات التاريخية، سنستخدم أحدث ملاحظات m لحساب مقدر غير متحيزة للتباين. أين هو المتوسط. في وقت لاحق، دعونا نفترض واستخدام تقدير الاحتمال الأقصى لمعدل التباين. لقد قمنا حتى الآن بتطبيق أوزان متساوية للجميع بحيث غالبا ما يشار إلى تعريف أعلاه باسم " في المقابل، ذكرنا أن هدفنا هو تقدير المستوى الحالي للتذبذب بحيث يكون من المنطقي إعطاء أوزان أعلى للبيانات الحديثة مقارنة بالبيانات القديمة. ولإجراء ذلك، دعنا نعبر عن تقدير التباين المرجح كما يلي. من الوزن المعطاة للمراقبة i-دا قبل ذلك. لذلك، لإعطاء وزن أعلى إلى الملاحظات الأخيرة. تباين متوسط ​​المدى الطويل. الإمكانية تمديد الفكرة أعلاه هو أن نفترض أن هناك تباين متوسط ​​المدى الطويل وأنه ينبغي إعطاء بعض الوزن. النموذج أعلاه هو والمعروفة باسم نموذج أرش M، التي اقترحها إنغل في عام 1994.WMA هو حالة خاصة من المعادلة أعلاه في هذه الحالة، ونحن جعله بحيث أوزان انخفاض متغير أضعافا مضاعفة ونحن نتحرك مرة أخرى من خلال time. Unlic العرض السابق، إوما يتضمن جميع الملاحظات السابقة، ولكن مع الأوزان انخفاض أضعافا مضاعفة طوال الوقت. بعد ذلك، نطبق مجموع الأوزان بحيث أنها تساوي القيد الوحدة. لحصول على قيمة. الآن نحن سد تلك الشروط مرة أخرى في المعادلة للحصول على تقدير. للاطلاع على مجموعة صغيرة من البيانات، وهي صغيرة بما فيه الكفاية ليتم تجاهلها من المعادلة. نهج إوما لديه ميزة جذابة واحدة يتطلب بيانات مخزنة قليلا نسبيا لتحديث تقديراتنا في أي لحظة، ونحن بحاجة فقط إلى تقدير مسبق لمعدل التباين ومعظم ريسن t. الهدف الثانوي من إوما هو تتبع التغيرات في التقلب بالنسبة للقيم الصغيرة، الملاحظات الأخيرة تؤثر على التقدير فورا لقيم أقرب إلى واحد، وتغير التقديرات ببطء على أساس التغيرات الأخيرة في عوائد المتغير الأساسي. ال ريسكمتريكس قاعدة البيانات التي تنتجها جب مورغان وجعلها متاحة للجمهور يستخدم إوما مع لتحديث التقلبات اليومية. المهمة لا تتحمل صيغة إوما مستوى التباين المتوسط ​​على المدى الطويل وبالتالي، فإن مفهوم التقلب يعني انعكاس لا يتم التقاطها من قبل إوما نماذج أرش غارتش هي وهو أكثر ملاءمة لهذا الغرض. والهدف الثانوي من إوما هو تتبع التغيرات في التقلب، وذلك لقيم صغيرة، الملاحظة الأخيرة تؤثر على تقدير على الفور، والقيم أقرب إلى واحد، وتغير التقديرات ببطء إلى التغييرات الأخيرة في عائدات قاعدة البيانات ريسكمتريكس الأساسية التي تنتجها جب مورغان والمتاحة للجمهور في عام 1994، يستخدم نموذج إوما مع لتحديث التقلبات اليومية تقدير وجدت الشركة أنه عبر مجموعة من متغيرات السوق، فإن هذه القيمة تعطي توقعات التباين التي تأتي أقرب إلى معدل التباين المحقق تم حساب معدلات التباين المحققة في يوم معين كمتوسط ​​مرجح بالتساوي على مدى 25 يوما لاحقة. وبالمثل، لحساب القيمة المثلى لل لامدا لمجموعة البيانات لدينا، ونحن بحاجة لحساب التقلبات المحققة في كل نقطة هناك عدة طرق، لذلك اختيار واحد التالي، وحساب مجموع الأخطاء المربعة سس بين تقدير إوما والتقلبات المحققة وأخيرا، التقليل و سس عن طريق تغيير قيمة لامدا. سوند بسيط هو التحدي الأكبر هو الاتفاق على خوارزمية لحساب التقلبات المحققة على سبيل المثال، اختار الناس في ريسكمتريكس لاحقة 25 يوما لحساب معدل التباين المحقق في حالتك، يمكنك اختيار الخوارزمية التي تستخدم حجم اليومية، مرحبا لو و أو فتح إغلاق الأسعار. س 1 يمكن أن نستخدم إوما لتقدير أو التنبؤ تقلبات أكثر من خطوة واحدة إلى الأمام. ذي إوما تقلب ريبري فإن الترسيم لا يفترض تقلب متوسط ​​الأجل على المدى الطويل، وبالتالي فإن أي إوما ترجع قيمة ثابتة بالنسبة لأي أفق للتنبؤ خارج خطوة واحدة. وبالنسبة لمجموعة البيانات الضخمة، فإن للقيمة تأثير ضئيل جدا على القيمة المحسوبة. فإننا نخطط للاستفادة من حجة لقبول قيمة التذبذب الأولي المعرفة من قبل المستخدم. Q 3 ما هي علاقة إوما ل ARCHARCHCH ARCH. IMA هو في الأساس نموذج خاص لنموذج أرش مع الخصائص التالية. إن ترتيب أرش يساوي حجم عينة البيانات. أوزان التراجع تنخفض بشكل كبير في معدل طوال الوقت. Q 4 هل إوما تعود إلى متوسط. لا إوما ليس لها مصطلح لمتوسط ​​التباين على المدى الطويل وبالتالي، فإنه لا يعود إلى أي قيمة. Q 5 ما هو تقدير التباين في الأفق بعد يوم واحد أو خطوة إلى الأمام. كما هو الحال في Q1، ترجع الدالة إوما قيمة ثابتة تساوي قيمة تقدير خطوة واحدة. Q 6 لدي بيانات سنوية شهرية أسبوعية أي قيمة يجب أن أستخدمها. قد لا تزال تستخدم 0 94 كقيمة افتراضية، ولكن إذا كنت ترغب في f إند القيمة المثلى، كنت بحاجة إلى إعداد مشكلة الأمثل لتقليل سس أو مس بين إوما والتقلبات المحققة. يرى التقلب لدينا 101 البرنامج التعليمي في نصائح وتلميحات على موقعنا على الانترنت لمزيد من التفاصيل والأمثلة. Q 7 إذا البيانات لم يكن لديك صفر يعني كيف يمكنني استخدام الدالة. لآن، استخدم الدالة ديترند لإزالة المتوسط ​​من البيانات قبل تمريرها إلى وظائف إوما. في الإصدارات نومكسل المستقبل، فإن إوما إزالة المتوسط ​​تلقائيا على الخاص بك نون، جون C الخيارات، العقود الآجلة وغيرها من المشتقات المالية تايمز برنتيس هول 2003، ب 372-374، إيسبن 1-405-886145.Hamilton، جد تحليل سلسلة الوقت مطبعة جامعة برينستون 1994، إيسبن 0-691-04289-6. تساي، روي S تحليل الوقت المالي سلسلة جون وايلي سونس 2005، إيسبن 0-471-690740.Related links. Calculate التقلب التاريخي باستخدام EWMA. Volatility هو المقياس الأكثر شيوعا من المخاطر التقلب في هذا المعنى يمكن أن يكون إما التقلب التاريخي لوحظ واحد من البيانات السابقة، أو أنها كول د التقلبات الضمنية التي لوحظت من أسعار السوق للأدوات المالية. يمكن حساب التقلب التاريخي بثلاث طرق هي: التقلب البسيط. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المرجح EWMA. One من أهم مزايا إوما هو أنه يعطي المزيد من الوزن للعائدات الأخيرة حساب العوائد في هذه المقالة، ونحن سوف ننظر في كيفية حساب التقلب باستخدام إوما لذلك، والسماح s الحصول على start. Step 1 حساب عوائد سجل من سلسلة الأسعار. إذا كنا نبحث في أسعار الأسهم، يمكننا حساب العوائد لورنورمال اليومية ، وذلك باستخدام الصيغة لن P i P i -1، حيث P تمثل كل يوم s إغلاق سعر السهم نحن بحاجة إلى استخدام السجل الطبيعي لأننا نريد أن تكون عوائد تتفاقم باستمرار سيكون لدينا الآن عوائد يومية لسلسلة الأسعار بأكملها. الخطوة 2 مربع العائدات. الخطوة التالية هي أن تأخذ مربع عوائد طويلة هذا هو في الواقع حساب التباين البسيط أو تقلب ممثلة في الصيغة التالية. هنا، ش يمثل عوائد، و مر يمثل عدد الأيام. الخطوة 3 تعيين الأوزان. تعيين الأوزان مثل أن العائدات الأخيرة لديها أعلى الوزن والعوائد القديمة لها وزن أقل لهذا نحن بحاجة إلى عامل يسمى لامدا، وهو ثابت تمهيد أو المعلمة الثابتة يتم تعيين الأوزان على النحو 1 - 0 لامبدا يجب أن يكون أقل من 1 يستخدم قياس المخاطر لامدا 94 الوزن الأول سيكون 1-0 94 6، والثاني سيكون 6 0 94 5 64 وهلم جرا في إوما جميع الأوزان مجموع 1، ومع ذلك فإنها تنخفض مع نسبة ثابتة من. Step 4 ضرب عوائد مربعة مع الأوزان. خطوة 5 خذ جمع R 2 w. This هو التباين إوما النهائي والتقلب سيكون الجذر التربيعي للتباين. القطة التالية يظهر الحسابات. أعلاه المثال الذي رأيناه هو النهج الذي وصفه ريسكمتريكس ويمكن تعميم شكل عام من إوما كما الصيغة العودية التالية. الأهداف والدوافع. الأهداف هي twofold. Risk إدارة نمذجة توزيع أسعار ذيول التوزيع التفاوت، الانحراف، التفرطح، التبعيات الزمنية بهدف اختيار أفضل النماذج لتقدير مقاييس المخاطر مثل القيمة المعرضة للخطر وسيتم دراسة نماذج مختلفة، والتي تمتد على القيمة المعرضة للخطر التاريخية، نموذج عادي مع نماذج مختلفة للتقلب مقاييس المخاطر، غارتش، كورنيش فيشر فار، نماذج فار على أساس نظرية القيمة المتطرفة وأخيرا، نماذج مختلفة هي باكتستد لاختيار أفضل نموذج واستخدامها لإدارة صندوق تحت قيود المخاطر الحيوية. إدارة محفظة فعالة ويتكون هذا المشروع في دراسة استراتيجيات نشطة مختلفة مع إعادة التوازن باستخدام ما يسمى معايير كيلي، نظرية المحافظ ستوكاستيك، استراتيجيات التقارب أزواج التداول. وسيتم تطوير المشاريع في إطار البرنامج الإحصائي والرسوم البيانية قوية R - المشروع الذي هو نسخة مفتوحة المصدر من S - زائد. وسيتم معالجة جوانب مختلفة من الأسعار المالية. هيبة اختبار لالمعيارية qq - المؤامرات، كولموغوروف سميرنوف، جارك-بيرا. اختبار الاعتماد المؤامرات مبعثر، السيارات التماثل مس أسف، اختبار دربن واتسون، تشغيل الاختبارات. الترتيب مع مختلف التوزيعات المعروفة الطلاب، والجوانب سلسلة exponential. time ارتباطات السيارات من العوائد وعوائد مربعة، وآثار التحجيم، وقانون الحد الأقصى والحد الأدنى، وضرب الوقت. الانحدار الخطي وعوامل النماذج. التباين مصفوفة الترشيح، تحليل المكونات الرئيسية. تحليل الأنماط. التذبذب النماذج والتقديرات قياس المخاطر، GARCH. Risk تدابير القيمة المعرضة للخطر، والعجز المتوقع، والحد الأقصى Drawdown. VaR للمحفظة مع خيارات، دلتا غاما ومونتي كارلو أساليب. ريسك تعديل الأداء مقاييس نسبة شارب ، مورنينغستار رابم، سورتينو نسبة، كسب خسارة نسبة، مؤشر ستوتزر، كالمار و ستيرلينغ النسب. كونفيرجانس التداول، وحدة الجذر test. Dynamic إدارة المحافظ، rebalancing. All وسيتم تطوير التطبيقات مع بيانات السوق الفعلية. بدف بريسنتاتيون من R - بروجيتس والأمثلة. بدف حقائق الأناقة. بدف القيمة في خطر ونظرية القيمة المتطرفة. بدف تقديرات التقلبات والارتباطات المتوسط ​​المتحرك الأسي ريسكمتريكس، غارتش، إيمستيتس على أساس المرتفعات والمنخفضة غارمان كلاس، باركنسون، روجر ساتشل. بدف النمو الأمثل بورتوفوليو. بدف شارك في إنتغراشيون، أزواج التقارب Trading. Other العروض. بدف التداول الآلي I. بدف التداول التلقائي II. Exonential المرجح المتوسط ​​المتحرك مقاييس المخاطر و GARCH. Objective هو دراسة ومقارنة تقلب تقدير باستخدام مخطط الترجيح مختلفة. حقائق مختلطة لصناعة السيارات الارتباط العوائد، من عوائد التربيع، ومجموعة، الخ. العوامل التي تستخدم متوسط ​​الخطأ الخطأ أو معايير الاحتمالية القصوى، والتحقق من صحة التنبؤ من خلال الانحدار الخطي. استخدام نماذج غارتش، واختيار أفضل النماذج باستخدام معايير إيك و بيك. تقييم المخاطر، وبالتأكيد واحدة من أهم أداة لقياس مخاطر الاستثمار في الرهن الحصيف يصبح أكثر فأكثر تستخدم في إدارة الأصول أيضا. في هذا المشروع، والهدف من ذلك هو إدارة صندوق مع 10 ملايين يورو تحت الإدارة مع القيد للحفاظ على القيمة المعرضة للخطر المستمر طوال الوقت يجب أن تكون القيمة المعرضة للخطر لمدة 19 يوما عند 99 تساوي 4 من صافي قيمة الأصول. وستكون نماذج القيمة المعرضة للخطر المختلفة السابقة أميند واختبار واحد منهم سيتم اختيارها وتنفيذها والمواقف تعديلها لتلبية الهدف المخاطر فينالت، سيتم مقارنة أداء صندوق تدار بنشاط لاستراتيجية شراء وعقد من حيث بيرفورامنس، نسبة شارب، وما إلى ذلك الخطوة الأولى سوف تشمل دراسة نماذج القيمة المعرضة للمخاطر المختلفة 13 للموجودات بما في ذلك القيمة المعرضة للمخاطر التاريخية ونموذج دلتا النموذجي مع تقلبات ريسكمتريكس و غارتش و كورنيش فيشر فار وأخيرا القيمة المعرضة للمخاطر استنادا إلى نظرية القيمة القصوى. ستغلق الدراسة بالخطوات الموضحة في 10. هذا العمل العملي هو دراسة خصائص الإحصاءات أنس من الحد الأقصى للسحب مد بعد عمل ماغدون إسماعيل انظر. العلاقة بين تقلب أداء شارب ونسب انخفاض أداء كالمار. وهذا العمل سيؤكد أيضا على أهمية السيطرة على كالب كشف الألغام عن طريق دراسة مقالة نسيم طالب التي هي الأفضل، وهو مرض السرطان أو معدلات البقاء على قيد الحياة 5 سنوات التاجر. Kelly المعايير واستراتيجيات إعادة التوازن. شراء وعقد مقابل rebalacing. This هو مقارنة أداء السلبي شراء عقد ب استراتيجية محفظة القياسية واستراتيجية المقابلة المقابلة باستمرار كرب استراتيجية حيث يتم الحفاظ على أوزان الأصول أو فئات الأصول ثابتة من خلال التعديلات التجارية المستمرة في وظيفة تقلبات الأسعار. نحن ندرس سلوك محفظة إعادة التوازن في حالة الأصول واحد وأصول متعددة ونحن ندرس استراتيجية كرب مقابل ب لمختلف مؤشرات يوروستوكس، مقارنة استراتيجية متساوية الوزن في مختلف القطاعات مع استراتيجية شراء عقد وتنفيذ و باكتست طويلة محايدة بيتا استراتيجية محايدة طويلة في وزن متساو تيد وقصيرة على يوروستوكس 50 مع العقود الآجلة بينما كان يحاول الحفاظ على الحد الأقصى المتوقع المتوقع السحب. الترتيب التالية ويعني استراتيجيات ريفرستينغ. بعض الموارد على R. وثائق أخرى. نمذجة الوقت المالي سلسلة مع S - زائد المساواة اريك زيفوت، جياهوي وانغ و كلارنس R روبنز 16.Introductory الإحصاءات مع R، بيتر دالغارد 8. البرمجة مع البيانات دليل اللغة S، جون M الدوائر 5. الإحصاءات التطبيقية الحديثة مع S، ويليام N فينابلز و بريان D ريبلي 14. سيمبلر باستخدام R للإحصاءات التمهيدية، من قبل جون فيرزاني. الانحدار العملي و أنوفا في كتاب R. faraway هذا بالطبع على مستوى الماجستير تغطي المواضيع التالية نماذج الخطية تعريف، المناسب، الاستدلال، تفسير النتائج، بمعنى معاملات الانحدار، تحديد الهوية، عدم ملاءمة، مولتيكوليناريتي، الانحدار التلال، الانحدار المكونات الرئيسية، المربعات الجزئية الجزئية، خطوط الانحدار، نظرية غاوس-ماركوف، اختيار المتغير، التشخيص، التحولات، الملاحظات المؤثرة، الإجراءات القوية، تحليل وتحليل التباين المشترك، كتلة عشوائية، تصاميم المصانع. التنبؤ سلسلة الوقت والتنبؤ. رميتريكس مقدمة في الحوسبة المالية مع R تغطي مجالات من إدارة البيانات، السلاسل الزمنية وتحليل الانحدار، نظرية القيمة المتطرفة وتقييم أدوات السوق المالية. الصفحة الرئيسية ل E زيفوت سور سبلوس إت FinMetrics. CRAN عرض المهام إمبيريكال Finance. Other package. Software لنظرية القيمة المتطرفة. الانحدار العملي وانوفا في R حزمة دوك. 1 أرتزنر، P دلبان، F إيبر، J - M هيث، D تدابير متماسكة للمخاطر 1998. 2 أليكساندر، C نماذج السوق دليل لتحليل البيانات المالية وايلي، 2003. 3 أليكساندر، C تحليل مخاطر السوق الاقتصادي القياسي الاقتصادي العملي وايلي، 2008 (4) بوشود، جب بوترز، M ثوري أوف فينانسيال ريسكز كامبريدج ونيفرزيتي بريس، 2000. 5 تشامبرس، جم بروجرامينغ ويث داتا سبرينجر، نيو يورك، 1998 إيسبن 0-387-98503-4. 6 كريستوفرسن، P عناصر إدارة المخاطر المالية الصحافة الأكاديمية، تموز / يوليه 2003. 7 كونت، R الخصائص التجريبية لعائدات الأصول - حقائق منمقة ومسائل إحصائية كوانتيتاتيف فينانس، 2000. 8 دالغارد، P الإحصاءات التمهيدية مع R سبرينجر، 2002 إيسبن 0-387 -95٬475-9. 9 غوريروكس، C ساليت، O شافارز، A إكونومتري دي لا فينانس إكونوميكا، 1997. 11 لو كامبل ماكينلاي ذي إكونوميتريكس أوف فينانسيال ماركيتس برينستون ونيفرزيتي بريس، 1997. 12 لو، أو ماكنلاي، أكا غير عشوائية المشي أسفل وول ستريت مطبعة جامعة برينستون ، برينستون، نيوجيرسي، 1999. 13 لينسمير، T بيرسون، ند ريسك ماسوريمنت مقدمة في القيمة المعرضة للخطر مارس 2000. 14 فينابلز، ون ريبلي، بد الاحصاءات التطبيقية الحديثة مع S الطبعة الرابعة سبرينغر، 2002 إيسبن 0-387-95457-0 . 16 زيفوت، E وانغ، J روبينز، C R موديلينغ سلسلة زمنية مالية مع S-بلوس سبرينغر فيرلاغ، 2004.