Управление рыночными рисками в MATLAB

Записаться на обучение

Описание курса

Курс дает фундаментальные навыки управления рыночным риском с помощью MATLAB и финансовыми инструментами. Курс предназначен для риск-аналитиков, риск-менеджеров, портфельных менеджеров и других финансовых специалистов с опытом работы в MATLAB, которым необходимо анализировать, оценивать и управлять рыночным риском. Курс использует примеры рыночного риска, хотя продемонстрированные методы применимы в большинстве областей риска, включая ликвидность, процентную ставку и операционный риск.

Темы курса включают:

Построение исходных условий для оценки и анализа рыночных рисков
Оценка влияния рыночного риска и относительной эффективности портфеля
Тестирование портфеля и вычисление часто используемых показателей риска
Параметрические и непараметрические модели рыночных рисков
Моделирование и анализ Монте-Карло
Создание поверхностей волатильности с использованием непараметрических методов и модели stochastic alpha beta rho (SABR)
Создание и анализ обобщенных авторегрессионных условных гетероскедастических (GARCH) риск-ориентированных моделей
Применение теории экстремальных значений, копул и отфильтрованного исторического моделирования для оценки рыночного риска
Оценка моделей риска путем проверки гипотез и описательного тестирования на истории

Предварительная подготовка

MATLAB для финансовых приложений и знаний концепций управления рисками.

Инструменты

Econometrics Toolbox
Financial Toolbox
Financial Instruments Toolbox
Optimization Toolbox
Risk Management Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox

Длительность курса

1 день

Программа курса

Оценка портфельного риска
Цель: Оценка и анализ рыночного риска, связанного с данным портфелем активов.
Создание рыночных и отраслевых исходных условий
Портфельная аналитика
Вычисление показателей риска для данного портфеля
Оценка бета портфеля
Оценка относительного риска портфеля

Моделирование риска портфеля
Цель: моделирование и симуляция рыночного риска, связанного с данным портфелем активов.
Подбор параметрических и непараметрических распределений к рыночным и портфельным данным
Анализ сценариев, созданных на основе моделей распределения
Калибровка многомерных стохастических дифференциальных уравнений (СДУ) модели риска
Моделирование и анализ Монте-Карло
Восстановление, анализ и сокращение данных с использованием главных компонентов

Анализ подразумеваемой волатильности
Цель: оценить и интерполировать предполагаемые кривые волатильности и поверхности по данным опционов, наблюдаемым на рынке.
Организация данных по опционам
Оценка подразумеваемой волатильности
Интерполяция кривых волатильности и поверхностей
Калибровка модели SABR

Создание и анализ моделей рисков на основе временных рядов
Цель: создание и анализ риск-ориентированных моделей временных рядов GARCH с целью анализа и моделирования рыночных рисков.
Определение автокорреляции и GARCH эффектов во временных рядах
Создание и адаптация моделей временных рядов, ориентированных на риски
Моделирование хвостов распределения с использованием теории экстремальных значений
Моделирование коррелированных рядов с помощью копул
Моделирование из комбинированных моделей

Бутстраппинг и отфильтрованное историческое моделирование
Цель: провести анализ рыночных рисков путем применения отфильтрованного исторического моделирования.
Выполнение отфильтрованного исторического моделирования из остатков модели
Автоматизация анализа на основе бутстрапа

Валидация моделей Value-at-Risk
Цель: Оценка и проверка эффективности, результативности и точности моделей оценки риска и ожидаемого дефицита с использованием формального тестирования на истории рыночных данных.
Подготовка моделей риска для тестирования на истории
Проверка гипотез по прогнозируемым выходным значениям моделей риска
Подведение итогов и отчетность по результатам тестирования
Запуск нескольких тестов на истории