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1、. . .金融風(fēng)險(xiǎn)管理Finance Risk Management實(shí)驗(yàn)報(bào)告班級(jí):國(guó) 10-4學(xué)號(hào):姓名:畢鵬程z. . .2013年05月30日實(shí)驗(yàn)一:風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度一、一、所選股票及其收益率和波動(dòng)率的擬合分布:二、二、白云機(jī)場(chǎng)-日線資料 -日線 -除權(quán)單變量分布擬合2. 寶鋼股份 -日線資料 -日線 -除權(quán)單變量分布擬合3.旅游 -日線資料 -日線 -除權(quán)單變量分布擬合z. . .4. 聯(lián)合 -日線資料 -日線 -除權(quán)單變量分布擬合5.首創(chuàng)股份 -日線資料 -日線 -除權(quán)單變量分布擬合z. . .三、三、各股票間風(fēng)險(xiǎn)收益率比較:股票收益率波動(dòng)率收益率 / 波動(dòng)率白云機(jī)場(chǎng)0.80.0.009349
2、25寶鋼股份(0.8983)0.3848-0.026451273旅游(0.0896)0.6342-0.018333667聯(lián)合(0.8939)0.4095-0.010769221首創(chuàng)股份0.93210.18030.001965031三、以上個(gè)交易日收盤(pán)價(jià)購(gòu)買(mǎi)1 萬(wàn)股最優(yōu)股票,則下個(gè)交易日99% 置信區(qū)間的VaR 值:從圖中可以看出,在99% 的置信度下最差的凈利潤(rùn)率為-1677.6917% 。所以,在此置信水平下,該項(xiàng)投資在下個(gè)交易日的VaR 值應(yīng)為 1677.6917 元。z. . .實(shí)驗(yàn)二:最優(yōu)投資組合決策一、一、選股法與結(jié)果匯報(bào):1、白云機(jī)場(chǎng) 收益率 單變量分布擬合:白云機(jī)場(chǎng)波動(dòng)率單變量分
3、布擬合:z. . .2 、聯(lián)合 收益率 單變量分布擬合:聯(lián)合波動(dòng)率單變量分布擬合:3 、寶鋼股份 收益率 單變量分布擬合:z. . .寶鋼股份波動(dòng)率單變量分布擬合:4 、旅游 收益率 單變量分布擬合:z. . .旅游波動(dòng)率單變量分布擬合:二、構(gòu)建資產(chǎn)組合模型:z. . .三、運(yùn)行優(yōu)化生成的報(bào)告:最優(yōu)化目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)收益率最大化約束條件 D8 即組合總量比重為100%決定變量四種資產(chǎn)的分配權(quán)重四、組合權(quán)重說(shuō)明:根據(jù)以上隨即優(yōu)化過(guò)程及報(bào)告結(jié)果,在所選四種資產(chǎn)組合在一起,考慮四只股票各自的風(fēng)險(xiǎn)收益率以及相應(yīng)的投資比重,尋求風(fēng)險(xiǎn)收益率最大化的目標(biāo),可以按照如下分配權(quán)重進(jìn)行投資:購(gòu)入 30% 的三一重工股票,
4、30% 的中國(guó)醫(yī)藥股票,30% 的保利地產(chǎn)股票以及10% 中國(guó)聯(lián)通股票, 這樣預(yù)測(cè)可以達(dá)到的風(fēng)險(xiǎn)收益率為1.15% 。按照風(fēng)險(xiǎn)管理軟件的統(tǒng)計(jì)分析,這樣的風(fēng)險(xiǎn)收益率已達(dá)到最大化,達(dá)到了我們的投資目的。實(shí)驗(yàn)三:國(guó)際金融風(fēng)險(xiǎn)管理匯率選定說(shuō)明:我選擇的是澳元美元匯率的歷史數(shù)據(jù)一、一、二、非線性外推法的預(yù)測(cè)結(jié)果:z. . .四、四、時(shí)間序列法預(yù)測(cè)結(jié)果:z. . .z. . .四、兩種預(yù)測(cè)法的比較評(píng)價(jià):由于第一種“非線性外推法”推測(cè)出的Theil s U 的值大于 1,所以這種式的預(yù)測(cè)是不可行的,而第二種 “ 時(shí)間序列分析 ” 的 Theil s U 的值小于 1,所以它的預(yù)測(cè)是準(zhǔn)確的。所以預(yù)測(cè)的 4 天
5、的匯率走向如圖z. . .實(shí)驗(yàn)總結(jié)姓名畢鵬程班級(jí)國(guó) 10-4學(xué)號(hào)項(xiàng)目獲得的專業(yè)能力提升感受與體會(huì)No.1風(fēng)金融風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和度量,在給定的某種金融讓我更加直接、深刻的體會(huì)和學(xué)習(xí)了在現(xiàn)實(shí)環(huán)境險(xiǎn)資產(chǎn)和實(shí)時(shí)市場(chǎng)行情變動(dòng)條件下,辨別風(fēng)中,如進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)投資。度險(xiǎn)類型和量化風(fēng)險(xiǎn)大小。量No.2最對(duì)四類不同行業(yè)這次試驗(yàn)我個(gè)人認(rèn)為主要是運(yùn)用現(xiàn)在比較先進(jìn)的最有資產(chǎn)組合投資決策,優(yōu)金融風(fēng)險(xiǎn)工具對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真模擬,得到一中最好的股票,設(shè)置優(yōu)化目標(biāo),約束條件組個(gè)類似于歷史數(shù)據(jù)的高級(jí)函數(shù),運(yùn)用這些函數(shù)對(duì)和決策變量,最后進(jìn)行運(yùn)行優(yōu)化,找出最合未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。有的組合投資決策。決策No.3匯比較兩種不同金融分析法,對(duì)兩種不同的讓我更加直接、深刻的體會(huì)和學(xué)習(xí)了在現(xiàn)實(shí)環(huán)境率金融分析法做出評(píng)估與預(yù)測(cè),判斷哪一種中,如運(yùn)用現(xiàn)在比較先進(jìn)的金融風(fēng)險(xiǎn)工具對(duì)歷史預(yù)金融分析法更加有效并且給出原因。數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真模擬,測(cè)總在本次試驗(yàn)中,我遇到的最大的
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