CH11 風險值的估計
(1)均數-變異數法之VaR(1%)
#產生VaR的變數
#series VaR=NA
smpl 1 1900
#迴圈
loop for j=1901..1974
#宣告固定的變數值w0 sigma critical
scalar w0=1000000
scalar sigma=sd(Y)
scalar c_001=critical(z,0.01)
#$t2--目前使用中的子樣本最後一筆位置
scalar k2=$t2+1
#不需填入series scalar 變數,因為不屬於此兩種變數的定義
VaR[k2]=w0*c_001*sigma/100
#結果值,1901為1 1900的值,1902為2 1901的值....
smpl +1 +1
endloop
smpl full
(2)歷史模擬法之VaR(5%)
#產生VaR的變數
#series VaR=NA
smpl 1 1900
#迴圈
loop for j=1901..1974
#宣告固定的變數值w0 sigma critical
scalar w0=1000000
scalar sigma=sd(Y)
scalar c_001=quantile(Y,0.05)
#$t2--目前使用中的子樣本最後一筆位置
scalar k2=$t2+1
#不需填入series scalar 變數,因為不屬於此兩種變數的定義
VaR[k2]=-c_001
#結果值,1901為1 1900的值,1902為2 1901的值....
smpl +1 +1
endloop
smpl full
(3) 歷史模擬法之VaR(1%)
#產生VaR的變數
#series VaR=NA
smpl 1 1900
#迴圈
loop for j=1901..1974
#宣告固定的變數值w0 sigma critical
scalar w0=1000000
scalar sigma=sd(Y)
scalar c_001=quantile(Y,0.01)
#$t2--目前使用中的子樣本最後一筆位置
scalar k2=$t2+1
#不需填入series scalar 變數,因為不屬於此兩種變數的定義
VaR[k2]=-c_001
#結果值,1901為1 1900的值,1902為2 1901的值....
smpl +1 +1
endloop
smpl full
總結:
在歷史模擬法中,我們在5%及1%的顯著水準下計算VaR值,經由 試算過後可得,在1%下的VaR值大於5%的VaR值,顯示在1%的顯著水準之下,其風險值較大。