杜同學(xué)
2019-03-18 17:59課上說(shuō)主要考優(yōu)缺點(diǎn) 但課上講得有點(diǎn)零散 可以綜合歸納一下這幾個(gè)的異同和優(yōu)缺電點(diǎn)嗎
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1個(gè)回答
Wendy助教
2019-03-18 18:19
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同學(xué)你好
BRW的優(yōu)點(diǎn)：
第一個(gè)，BRW方法很好地推廣了傳統(tǒng)歷史模擬法，因?yàn)槲覀兛梢詫鹘y(tǒng)歷史模擬法，看作零衰變的特殊情況，也就是λ=1的情況。歷史模擬法其實(shí)就是BRW方法的一個(gè)特殊情況。所以BRW方法只是在歷史模擬法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了一個(gè)改進(jìn)，并沒(méi)有改變你這個(gè)方法。
第二個(gè)，在原來(lái)的歷史模擬法的情況下，它的權(quán)重是N分之一。那么現(xiàn)在這個(gè)情況的話，它是不是要看它的天數(shù)？如果它是比較古老的一些數(shù)據(jù)，那么權(quán)重是不是會(huì)低很多？如果是比較近的數(shù)據(jù)，權(quán)重依然會(huì)高很多的。
第三個(gè)，BRW方法能夠降低鬼影效應(yīng)。這個(gè)特點(diǎn)比較重要。理由在哪里呢？鬼影效應(yīng)不就是說(shuō)當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)的年齡是99天有權(quán)重，還有100天也有權(quán)重，在101天權(quán)重突然變?yōu)榱?。而現(xiàn)在這個(gè)權(quán)重是不是在慢慢衰減？所以它并不會(huì)出現(xiàn)一個(gè)突變?；蛘哒f(shuō)其實(shí)在第100天的時(shí)候，權(quán)重其實(shí)已經(jīng)非常低了，那么到了101天是順利的變成零，其實(shí)我們的感覺(jué)就沒(méi)有那么明顯了。所以，它能夠降低鬼影效應(yīng)，但并不是完全消除，畢竟還是一個(gè)突變。
第四個(gè)，保證了數(shù)據(jù)的有效性和利用率。BRW方法允許我們讓樣本周期隨著每次新的觀察而增長(zhǎng)，因此從不丟棄潛在的有價(jià)值的信息。這將提高效率，消除鬼效應(yīng)。
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追答
HW的優(yōu)點(diǎn)
第一個(gè)，以一種自然和直接的方式考慮了波動(dòng)性的變化。
第二個(gè)，它對(duì)當(dāng)前的波動(dòng)率是比較敏感的。因?yàn)槎际钦驹诮裉斓牟▌?dòng)率角度去進(jìn)行衡量的，所以對(duì)當(dāng)前的波動(dòng)率比較敏感一些。在剛剛的例子中，當(dāng)前的波動(dòng)率是6%，如果變成0.6%了，就會(huì)發(fā)現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)都等比例縮小了十倍。那么，算出來(lái)的VaR肯定也縮小了十倍。所以，對(duì)當(dāng)前的波動(dòng)率還是比較敏感的。
第三個(gè)，用這種方法得到的VaR和ES，是有可能超過(guò)歷史數(shù)據(jù)集中的最大損失。這個(gè)HW模型的一個(gè)特點(diǎn)，就可以和BRW方法做對(duì)比了。在BRW方法里，是不會(huì)出現(xiàn)一個(gè)比歷史損失更大的數(shù)值，因?yàn)椴](méi)有對(duì)損失進(jìn)行調(diào)整，只是調(diào)整了權(quán)重。但是，這個(gè)方法它是可能會(huì)出現(xiàn)非常大的一個(gè)損失。
最后一個(gè)，這個(gè)方法優(yōu)于BRW的VaR估計(jì)。這個(gè)是赫爾說(shuō)的。 -
追答
FHS的優(yōu)點(diǎn)。
第一，將歷史模擬法和GARCH（1,1）模型結(jié)合在一起，這個(gè)模型就會(huì)變得比較的復(fù)雜一些。因此要考慮市場(chǎng)波動(dòng)條件的變化
第二，很快，甚至對(duì)于大型投資組合也是如此。GARCH（1,1）只要建模到軟件里，就能迅速算出來(lái)答案了，所以雖然很復(fù)雜，但是計(jì)算過(guò)程依然很簡(jiǎn)單。
第三，與早期的HW方法一樣，F(xiàn)HS允許獲得的VaR和ES估計(jì)，超過(guò)數(shù)據(jù)集中的最大歷史損失。因?yàn)樗遣▌?dòng)率權(quán)重的方法調(diào)整過(guò)來(lái)的，所以它跟前面的HW方法擁有相同的性質(zhì)，VaR和ES也可以超過(guò)歷史最大值，只是波動(dòng)率的計(jì)算方法不太一樣，僅此而已。
第四，考慮了相關(guān)系數(shù)。這個(gè)地方有點(diǎn)難了，其實(shí)在高階版本FHS的里，還可以把相關(guān)系數(shù)考慮進(jìn)去，會(huì)更難一些，當(dāng)然這個(gè)地方只是告訴你有這么一些性質(zhì)，了解一下這就可以。
第五，可以考慮資產(chǎn)回報(bào)中的自相關(guān)性。 -
追答
Correlation-weighted的優(yōu)點(diǎn)
原版書到一點(diǎn)點(diǎn)
其中一個(gè)是用這種方法得到的VaR和ES，是有可能超過(guò)歷史數(shù)據(jù)集中的最大損失。這個(gè)和HW的優(yōu)點(diǎn)是一樣的
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