ngoc20thanh
New Member
Chia sẻ miễn phí cho các bạn tài liệu: Ứng dụng mô hình VaR vào chuỗi giá cổ phiếu SAM của công ty cổ phần cáp và vật liệu viễn thông Sacom
Đề án môn học Khoa Toán kinh tế Tăng Thị Thu Phương Toán kinh tế 48 CHƯƠNG 1 LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH VAR (VALUE AT RISK ) 1 Khái niệm giá trị rủi ro (VaR) Mô hình VaR (Vector autoregressive models) là mô hình véc tơ các biến số tự hồi quy. Mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác. Mô hình VaR dạng tổng quát: Y t = A 1 Y t-1 + A 2 Y t-2 + … + A p Y t-p + S t + u t (1.1) Y t = mt t t Y Y Y ... 2 1 ; u t = mt t t u u u ... 2 1 ; A i (i=1,2,…,p): ma trận vuông cấp m*m; S t = (S 1t , S 2t , …, S mt ) Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng; u véc tơ các nhiễu trắng; S t véc tơ các biến xác định, có thể bao gồm hằng số, xu thế tuyến tính hay đa thức. Viết dưới dạng toán tử trễ, ta có: Y t = (A 1 L + A 2 L 2 + … + A p L p )Y t + S t + u t Mô hình (1.1) được gọi là mô hình VaR cấp p, ký hiệu VaR(p). Mô hình VaR(p) bất kỳ đều tương đương với mô hình VaR(1) sau khi đưa thêm các biến thích hợp. Kết luận này rất quan trọng vì mô hình VaR(1) có thể mô tả bằng công thức đơn giản có thể quan sát một cách trực giác. Y t = A 1 Y t-1 + S t + u t Giả sử m = 2, ta có: t t Y Y 2 1 = 21 11 a a 22 12 a a 1 2 1 1 t t Y Y + t t S S 2 1 + t t u u 2 1 Dạng hiển: Y 1t = a 11 Y 1t-1 + a 12 Y 2t-1 + S 1t + u 1t Y 2t = a 21 Y 1t-1 + a 22 Y 2t-1 + S 2t + u 2t Ta nhận thấy rằng AR(1) sẽ là bước ngẫu nhiên nếu A 1 là ma trận đơn vị. Giả sử rằng S t là véc tơ hằng số: 21 11 a a 22 12 a a = 0 1 1 0 , S t = (S 1 , S 2 )’.
Dành riêng cho anh em Ketnooi, bác nào cần download miễn phí bản đầy đủ thì trả lời topic này, Nhóm Mods sẽ gửi tài liệu cho bạn qua hòm tin nhắn nhé.
- Bạn nào có tài liệu gì hay thì up lên đây chia sẻ cùng anh em.
- Ai cần tài liệu gì mà không tìm thấy ở forum, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí
Đề án môn học Khoa Toán kinh tế Tăng Thị Thu Phương Toán kinh tế 48 CHƯƠNG 1 LÝ THUYẾT VỀ MÔ HÌNH VAR (VALUE AT RISK ) 1 Khái niệm giá trị rủi ro (VaR) Mô hình VaR (Vector autoregressive models) là mô hình véc tơ các biến số tự hồi quy. Mỗi biến số phụ thuộc tuyến tính vào các giá trị trễ của biến số này và giá trị trễ của các biến số khác. Mô hình VaR dạng tổng quát: Y t = A 1 Y t-1 + A 2 Y t-2 + … + A p Y t-p + S t + u t (1.1) Y t = mt t t Y Y Y ... 2 1 ; u t = mt t t u u u ... 2 1 ; A i (i=1,2,…,p): ma trận vuông cấp m*m; S t = (S 1t , S 2t , …, S mt ) Y bao gồm m biến ngẫu nhiên dừng; u véc tơ các nhiễu trắng; S t véc tơ các biến xác định, có thể bao gồm hằng số, xu thế tuyến tính hay đa thức. Viết dưới dạng toán tử trễ, ta có: Y t = (A 1 L + A 2 L 2 + … + A p L p )Y t + S t + u t Mô hình (1.1) được gọi là mô hình VaR cấp p, ký hiệu VaR(p). Mô hình VaR(p) bất kỳ đều tương đương với mô hình VaR(1) sau khi đưa thêm các biến thích hợp. Kết luận này rất quan trọng vì mô hình VaR(1) có thể mô tả bằng công thức đơn giản có thể quan sát một cách trực giác. Y t = A 1 Y t-1 + S t + u t Giả sử m = 2, ta có: t t Y Y 2 1 = 21 11 a a 22 12 a a 1 2 1 1 t t Y Y + t t S S 2 1 + t t u u 2 1 Dạng hiển: Y 1t = a 11 Y 1t-1 + a 12 Y 2t-1 + S 1t + u 1t Y 2t = a 21 Y 1t-1 + a 22 Y 2t-1 + S 2t + u 2t Ta nhận thấy rằng AR(1) sẽ là bước ngẫu nhiên nếu A 1 là ma trận đơn vị. Giả sử rằng S t là véc tơ hằng số: 21 11 a a 22 12 a a = 0 1 1 0 , S t = (S 1 , S 2 )’.
Dành riêng cho anh em Ketnooi, bác nào cần download miễn phí bản đầy đủ thì trả lời topic này, Nhóm Mods sẽ gửi tài liệu cho bạn qua hòm tin nhắn nhé.
- Bạn nào có tài liệu gì hay thì up lên đây chia sẻ cùng anh em.
- Ai cần tài liệu gì mà không tìm thấy ở forum, thì đăng yêu cầu down tại đây nhé:
Nhận download tài liệu miễn phí