10.3. Оценка VaR с помощью метода Монте-Карло
Искомую случайную величину моделируют с помощью другой случайной величины. Она представляет собой непрерывную случайную величину с равномерным распределением на отрезке [0,1]. Случайные числа получают с помощью так называемого "генератора случайных чисел" на компьютере или из
Технику расчета с помощью программы "Мастер функций" см. в главе 1.1.6 пример 1в.
321
Глава 10. Непараметрические модели VaR и стресс-тестирование
специальных таблиц случайных чисел. Техника моделирования случайной величины представлена в приложении 1 к настоящей главе.
Метод Монте-Карло в первую очередь используют при расчете VaR портфелей, включающих активы с нелинейными зависимостями. При расчете VaR портфеля методом Монте-Карло определяют распределение его стоимости на конец интересующего периода и строят гистограмму выигрышей и проигрышей. Величина потерь, отвечающих квантили (персентилю) для требуемого уровня доверительной вероятности и является показателем VaR. Ключевым моментом данного метода является моделирование будущей стоимости портфеля. Рассмотрим принцип моделирования его стоимости вначале для одной акции, а затем для портфеля из нескольких бумаг.
Еще по теме 10.3. Оценка VaR с помощью метода Монте-Карло:
- Метод Монте-Карло
- Имитационное моделирование {метод Монте-Карло)
- 10.3.3. Метод Монте-Карло для портфеля из нескольких акций
- 10.3.1. Метод Монте-Карло для одной акции
- Метод Монте-Карло (статистических испытаний)
- 10.3.2. Использование программы Excel для получения значений курса акции методом Монте-Карло
- Имитационное моделирование Монте-Карло
- Приложение 2. Оценка VaR опционов с помощью дельты и гаммы
- 10.4. Какой метод оценки VaR использовать
- ГЛАВА 12. ДЕЛЬТА-VaR, КОМПОНЕНТНЫЙ VaR И ИаД-БЕТА1
- 2.4.1. Оценка параметров линейной регрессии с помощью метода наименьших квадратов
- 9.2. Оценка ошибки параметрической модели VaR