单从外观上看,VAR&VaR两个模型很容易混淆,但就模型方法和用处两者截然不同,R语言作为数据分析的有力工具,其函数包库中包含各种各样的统计模型。通过vars包可以调用向量自回归模型,通过PerformanceAnalytics包的VaR函数可以调用风险价值模型。

模型简介

  • library(vars)

    • 向量自回归模型(Vector Autoregression),简称VAR模型,是一种常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出。VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系,而不带有任何事先约束条件。它是AR模型的推广,此模型目前已得到广泛应用。
  • library(PerformanceAnalytics)=>VaR()

    • 风险价值模型(Value at Risk),通常被称作VaR方法。VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”,即在一定置信水平和一定持有期内,某一金融资产或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为:VaR是在既定头寸被冲销(be neutraliged)或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值;而Jorion则把VaR定义为:“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。

向量自回归模型(Vector Autoregression)

VAR模型R语言实例:

library(vars)
library(astsa) #数据包
x = cbind(cmort, tempr, part)
plot.ts(x , main = "", xlab = "")

summary(VAR(x, p=1, type="both"))
##
## VAR Estimation Results:
## =========================
## Endogenous variables: cmort, tempr, part
## Deterministic variables: both
## Sample size: 507
## Log Likelihood: -5116.02
## Roots of the characteristic polynomial:
## 0.8931 0.4953 0.1444
## Call:
## VAR(y = x, p = 1, type = "both")
##
##
## Estimation results for equation cmort:
## ======================================
## cmort = cmort.l1 + tempr.l1 + part.l1 + const + trend
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## cmort.l1 0.464824 0.036729 12.656 < 2e-16 ***
## tempr.l1 -0.360888 0.032188 -11.212 < 2e-16 ***
## part.l1 0.099415 0.019178 5.184 3.16e-07 ***
## const 73.227292 4.834004 15.148 < 2e-16 ***
## trend -0.014459 0.001978 -7.308 1.07e-12 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
##
## Residual standard error: 5.583 on 502 degrees of freedom
## Multiple R-Squared: 0.6908, Adjusted R-squared: 0.6883
## F-statistic: 280.3 on 4 and 502 DF, p-value: < 2.2e-16
##
##
## Estimation results for equation tempr:
## ======================================
## tempr = cmort.l1 + tempr.l1 + part.l1 + const + trend
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## cmort.l1 -0.244046 0.042105 -5.796 1.20e-08 ***
## tempr.l1 0.486596 0.036899 13.187 < 2e-16 ***
## part.l1 -0.127661 0.021985 -5.807 1.13e-08 ***
## const 67.585598 5.541550 12.196 < 2e-16 ***
## trend -0.006912 0.002268 -3.048 0.00243 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
##
## Residual standard error: 6.4 on 502 degrees of freedom
## Multiple R-Squared: 0.5007, Adjusted R-squared: 0.4967
## F-statistic: 125.9 on 4 and 502 DF, p-value: < 2.2e-16
##
##
## Estimation results for equation part:
## =====================================
## part = cmort.l1 + tempr.l1 + part.l1 + const + trend
##
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## cmort.l1 -0.124775 0.079013 -1.579 0.115
## tempr.l1 -0.476526 0.069245 -6.882 1.77e-11 ***
## part.l1 0.581308 0.041257 14.090 < 2e-16 ***
## const 67.463501 10.399163 6.487 2.10e-10 ***
## trend -0.004650 0.004256 -1.093 0.275
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
##
## Residual standard error: 12.01 on 502 degrees of freedom
## Multiple R-Squared: 0.3732, Adjusted R-squared: 0.3683
## F-statistic: 74.74 on 4 and 502 DF, p-value: < 2.2e-16
##
##
##
## Covariance matrix of residuals:
## cmort tempr part
## cmort 31.172 5.975 16.65
## tempr 5.975 40.965 42.32
## part 16.654 42.323 144.26
##
## Correlation matrix of residuals:
## cmort tempr part
## cmort 1.0000 0.1672 0.2484
## tempr 0.1672 1.0000 0.5506
## part 0.2484 0.5506 1.0000

风险价值模型(Value at Risk)

VaR模型R语言实例:

library(PerformanceAnalytics)
data(edhec) # first do normal VaR calc
VaR(edhec, p=.95, method="historical")
## Convertible Arbitrage CTA Global Distressed Securities
## VaR -0.01916 -0.0354 -0.018875
## Emerging Markets Equity Market Neutral Event Driven
## VaR -0.044605 -0.006385 -0.02254
## Fixed Income Arbitrage Global Macro Long/Short Equity Merger Arbitrage
## VaR -0.00929 -0.01624 -0.02544 -0.013455
## Relative Value Short Selling Funds of Funds
## VaR -0.013175 -0.07848 -0.021265
# now use Gaussian
VaR(edhec, p=.95, method="gaussian")
## Convertible Arbitrage CTA Global Distressed Securities
## VaR -0.02645782 -0.03471098 -0.0221269
## Emerging Markets Equity Market Neutral Event Driven
## VaR -0.05498927 -0.008761813 -0.02246202
## Fixed Income Arbitrage Global Macro Long/Short Equity Merger Arbitrage
## VaR -0.01900198 -0.02023018 -0.02859264 -0.01152478
## Relative Value Short Selling Funds of Funds
## VaR -0.01493049 -0.08617027 -0.02393888
# now use modified Cornish Fisher calc to take non-normal distribution into account
VaR(edhec, p=.95, method="modified")
## Convertible Arbitrage CTA Global Distressed Securities
## VaR -0.03247395 -0.03380228 -0.0274924
## Emerging Markets Equity Market Neutral Event Driven
## VaR -0.06363081 -0.01134637 -0.02812515
## Fixed Income Arbitrage Global Macro Long/Short Equity Merger Arbitrage
## VaR -0.0246791 -0.01548247 -0.03037494 -0.01486869
## Relative Value Short Selling Funds of Funds
## VaR -0.01926435 -0.07431463 -0.02502852
# now use p=.99
VaR(edhec, p=.99)
## Convertible Arbitrage CTA Global Distressed Securities
## VaR -0.1009223 -0.04847019 -0.06533764
## Emerging Markets Equity Market Neutral Event Driven
## VaR -0.1397195 -0.04404136 -0.06385154
## Fixed Income Arbitrage Global Macro Long/Short Equity Merger Arbitrage
## VaR -0.05850228 -0.02437999 -0.05508705 -0.03630211
## Relative Value Short Selling Funds of Funds
## VaR -0.050531 -0.122236 -0.05500037
# or the equivalent alpha=.01
VaR(edhec, p=.01)
## Convertible Arbitrage CTA Global Distressed Securities
## VaR -0.1009223 -0.04847019 -0.06533764
## Emerging Markets Equity Market Neutral Event Driven
## VaR -0.1397195 -0.04404136 -0.06385154
## Fixed Income Arbitrage Global Macro Long/Short Equity Merger Arbitrage
## VaR -0.05850228 -0.02437999 -0.05508705 -0.03630211
## Relative Value Short Selling Funds of Funds
## VaR -0.050531 -0.122236 -0.05500037
# now with outliers squished
VaR(edhec, clean="boudt")
## Convertible Arbitrage CTA Global Distressed Securities
## VaR -0.0192821 -0.03380228 -0.02281122
## Emerging Markets Equity Market Neutral Event Driven
## VaR -0.05335613 -0.006583541 -0.02588255
## Fixed Income Arbitrage Global Macro Long/Short Equity Merger Arbitrage
## VaR -0.01947099 -0.01612116 -0.02997413 -0.01255334
## Relative Value Short Selling Funds of Funds
## VaR -0.0147671 -0.07881339 -0.02474761
# add Component VaR for the equal weighted portfolio
VaR(edhec, clean="boudt", portfolio_method="component")
## $MVaR
## [,1]
## [1,] 0.01206124
##
## $contribution
## Convertible Arbitrage CTA Global Distressed Securities
## 1.189614e-03 7.392667e-05 1.380388e-03
## Emerging Markets Equity Market Neutral Event Driven
## 3.044882e-03 3.255042e-04 1.633369e-03
## Fixed Income Arbitrage Global Macro Long/Short Equity
## 1.122597e-03 9.551128e-04 1.725166e-03
## Merger Arbitrage Relative Value Short Selling
## 5.594788e-04 9.422577e-04 -2.647415e-03
## Funds of Funds
## 1.756359e-03
##
## $pct_contrib_MVaR
## Convertible Arbitrage CTA Global Distressed Securities
## 0.098631120 0.006129276 0.114448260
## Emerging Markets Equity Market Neutral Event Driven
## 0.252451840 0.026987629 0.135422963
## Fixed Income Arbitrage Global Macro Long/Short Equity
## 0.093074804 0.079188612 0.143033874
## Merger Arbitrage Relative Value Short Selling
## 0.046386511 0.078122792 -0.219497771
## Funds of Funds
## 0.145620091

反馈与建议

向量自回归模型VS风险价值模型(VAR&VaR)的更多相关文章

  1. VAR向量自回归模型学习笔记2

    向量自回归模型 今天的你 和昨天的你 和前天的你,是否具有相关性. 1. 定义 向量自回归(VAR,Vector Auto regression)分析联合内生变量间的动态关系 联合:n个变量间的相互影 ...

  2. 《Interest Rate Risk Modeling》阅读笔记——第十章 主成分模型与 VaR 分析

    目录 第十章:主成分模型与 VaR 分析 思维导图 一些想法 推导 PCD.PCC 和 KRD.KRC 的关系 PCD 和 KRD PCC 和 KRC 第十章:主成分模型与 VaR 分析 思维导图 一 ...

  3. 用户价值模型 CITE :https://www.jianshu.com/p/34199b13ffbc

    RFM用户价值模型的原理和应用  ▌定义 在众多的用户价值分析模型中,RFM模型是被广泛被应用的:RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,在RFM模式中,R(Recency)表示客户购 ...

  4. 数据分析之客户价值模型(RFM)技术总结

    作者 | leo 管理学中有一个重要概念那就是客户关系管理(CRM),它核心目的就是为了提高企业的核心竞争力,通过提高企业与客户间的交互,优化客户管理方式,从而实现吸引新客户.保留老客户以及将已有客户 ...

  5. VAR模型学习笔记

    目录 1 定义 VAR模型的具体步骤 建模步骤及公式 代码实现 1 定义 VAR模型除了分析自身滞后项的影响外,还分析其他相关因素的滞后项对未来值产生的影响参考 用来分析随机扰动对系统的动态冲击的大小 ...

  6. 市场风险~VaR的概述

    1.概念理解 VaR的含义:Value at Risk 按字面的解释就是"处于风险状态的价值",可译为受险价值.在险价值.风险价值等. 通常解释为:VaR是在一定置信水平和一定持有 ...

  7. JavaScript中var关键字的使用详解

    作用 声明作用:如声明个变量. 语法 ? 1 var c = 1; 省略var 在javascript中,若省略var关键字而直接赋值,那么这个变量为全局变量,哪怕是在function里定义的. ? ...

  8. [Algorithm & NLP] 文本深度表示模型——word2vec&doc2vec词向量模型

    深度学习掀开了机器学习的新篇章,目前深度学习应用于图像和语音已经产生了突破性的研究进展.深度学习一直被人们推崇为一种类似于人脑结构的人工智能算法,那为什么深度学习在语义分析领域仍然没有实质性的进展呢? ...

  9. var object dynamic的区别

    一.var var本身不是一种类型,只是一种语法糖:var声明的变量在赋值的时候即已决定其变量类型,编译时会进行校验. 二.object object是所以类型的基类,故可以赋任何类型的值. 三.dy ...

随机推荐

  1. Atitit.java expression fsm 表达式词法分析引擎 v2 qaa.docx

    Atitit.java expression fsm 表达式词法分析引擎 v2 qaa.docx C:\0workspace\AtiPlatf_cms\src\com\attilax\fsm\Java ...

  2. VS2012 MVC4 学习笔记-概览

    1. 访问请求过程 访问收到后路由(Router)根据路径由分配给对应的控制器(Control),然后由控制器返回页面视图(View) 路由设置一个默认的控制器,类似 主页的样子吧 <未完待续& ...

  3. salesforce 零基础开发入门学习(二)变量基础知识,集合,表达式,流程控制语句

    salesforce如果简单的说可以大概分成两个部分:Apex,VisualForce Page. 其中Apex语言和java很多的语法类似,今天总结的是一些简单的Apex的变量等知识. 有如下几种常 ...

  4. 每天一个linux命令(40):wc命令

    Linux系统中的wc(Word Count)命令的功能为统计指定文件中的字节数.字数.行数,并将统计结果显示输出. 1.命令格式: wc [选项]文件... 2.命令功能: 统计指定文件中的字节数. ...

  5. cordova添加platform

    cordova添加platform 一般需要指定版本的 cordova platform add android@4.1

  6. 安装指定版本的cordova

    安装指定版本的cordova 刚接触cordova看到教程肯定是直接 npm install -g cordova 然后下载个集成的adt 以为万事大吉,开始hello world 玩玩没有想到最新的 ...

  7. MySQL(四) 数据表的插入、更新、删除数据

    序言 数据表的插入.更新.删除非常简单,但是简单的也要学习,细节决定成败. ---WH 一.插入数据 格式:INSERT INTO 表名(字段名...)VALUES(值...); 创建环境 使用per ...

  8. WEBAPP开发技巧(手机网站开发注意事项)

    以下只是我个人得总结,如果你有更好的建议,请留言,一起共勉进步!!- -! 1.要响应式开发web,也就是页面必须自适应屏幕大小,可以采用流体布局,如之前的文章(自适应宽度布局),其他具体的小问题可以 ...

  9. Spring学习总结(五)——Spring整合MyBatis(Maven+MySQL)二

    接着上一篇博客<Spring整合MyBatis(Maven+MySQL)一>继续. Spring的开放性和扩张性在J2EE应用领域得到了充分的证明,与其他优秀框架无缝的集成是Spring最 ...

  10. javascript学习—理解addLoadEvent函数

    onload事件是HTML DOM Event 对象的一个属性,又叫事件句柄(Event Handlers),它会在页面或图像加载完成后(注意是加载完成后)立即发生. window.onload = ...