如果你也在 怎样代写金融风险管理Financial Risk Management FINA5520这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。金融风险管理Financial Risk Management是指与融资有关的各种类型的风险，包括包括有违约风险的公司贷款的金融交易。通常它被理解为只包括下行风险，即潜在的金融损失和其程度的不确定性。
金融风险管理Financial Risk Management根据Bender和Panz（2021），金融风险可以被分为五个不同的类别。在他们的研究中，他们应用了一个基于算法的框架，并确定了193种单一的金融风险类型，这些风险被分为市场风险、流动性风险、信用风险、商业风险和投资风险五类。
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金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|Value-at-Risk
Common definition of risk
Risk is the possibility of a loss
Volatility does not only capture losses but also gains
In reaction to huge losses in financial scandals in the mid 1990s JP Morgan developed an alternative risk measure which focuses only on losses
The Value-at-Risk says that “The loss will not exceed the VaR with a probability of $c$ over the next $T$ time periods.”
\begin{tabular}{l} Financial Risk Management (Lecture \ \hline Interpreting $\mathrm{VaR}$ \end{tabular}
The Var Measure
Defining losses
A loss needs to be defined relative to a benchmark
Common benchmarks are the zero return (absolute loss) and the expected outcome (relative loss)
For simplicity we focus on the relative loss here
Formal definition of $\mathrm{VaR}$
Select $\widehat{V}$ such that $\operatorname{Prob}(V<\widehat{V})=1-c$
$V a R=E[V]-\widehat{V}$
$\mathrm{VaR}$ is the estimation of the c-quantile $(\widehat{V})$
Financial Risk Managernent (Lecture 3)
Shortcomings of $\mathrm{VaR}$
The size of any potential loss beyond the $V a R$ is not considered
Larger losses beyond the $\mathrm{VaR}$ are commonly seen as being more risky
金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|Estimating VaR
Quantile estimation
To determine the VaR we need to estimate the $1-c$ quantile and the mean
The $V a R$ is then the difference between the two
We determine the empirical CDF of our data and read off the quantile
Financial Risk Managernent (Lecture 3)
Value-at-Risk
Andreas Krause $23 / 35$
Estimating VaR
Standard error
The standard error of the quantile estimation is large as it is non-parametric
$S E=\frac{1}{f(1-c)} \sqrt{\frac{c(1-c)}{N}}$
$\widehat{f}(1-c)$ is the estimated pdf of the distribution
Advantage of this method is that no assumption on the distributions are made
Adjusting the quantile estimation
We can adjust the weights of observations in our estimate to give a higher weight to more recent observations
$w=\frac{\lambda^{\Delta t}(1-\lambda)}{1-\lambda^N} \rightarrow_{\lambda \rightarrow 1} \frac{1}{N}$
As volatility changes we could also adjust for this factor in our estimate of the quantile by using $\hat{r}=r \frac{\sigma}{\sigma^{\prime}}$, where $\sigma$ is the current volatility and $\sigma^{\prime}$ the volatility at the time of observation
Financial Risk Management (Lecture 3)
Assuming a distribution
Rather than having to rely on quantile estimations we could assume a specific distribution
Most commonly a normal distribution is assumed
Estimating the $\mathrm{VaR}$ reduces to estimating the variance of the distribution
金融风险管理代写
金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|Value-atRisk
风险的通用定义
风险是损失的可能性
波动不仅捕捉损失也捕捉收益
为了应对 1990 年代中期金融丑闻造成的巨大损失, 摩根大通开发了一种仅关注损失的替代风险度荲 风险价值表示“损失不会超过 VaR 的概率为 $c$ 在接下来的 $T$ 时间段。”
Var 测量
昰义损失
损失需要相对于基准来定义
常见的基准是零回报 (绝对损失) 和预期结果 (相对损失)
为简单起见, 我们在这里关注相对损失
的正式定义VaR
选择 $\widehat{V}$ 这样Prob $(V<\widehat{V})=1-c$
$V a R=E[V]-\widehat{V}$
$\mathrm{VaR}$ 是 $\mathrm{c}$ 分位数的估计 $(\widehat{V})$
Financial Risk Managernent (Lecture 3)
缺点 $\mathrm{VaR}$
任何潜在损失的呗模超出 $\mathrm{VaR}$ 不被考虑
更大的损失超出VaR通常被认为风险更大
金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|Estimating VaR
分位数估计
为了确定 $\mathrm{VaR}$, 我们需要估计 $1-c$ 分位数和均值
这 $V a R$ 那么就是两者的区别
我们确定数据的经验 CDF 并读取分位数
Financial Risk Managernent (第 3 讲)
风险价值
Andreas Krause $23 / 35$
估计 VaR
标准误差
分位数估计的标准误差很大, 因为它是非参数的
$S E=\frac{1}{f(1-c)} \sqrt{\frac{c(1-c)}{N}}$
$\widehat{f}(1-c)$ 是分布的估计 pdf
这种方法的优点是不对分布进行假设
调整分位数估计
我们可以调整我们估计中观察的极重, 以给最近的观察更高的权重
$w=\frac{\lambda^{\Delta t}(1-\lambda)}{1-\lambda^N} \rightarrow_{\lambda \rightarrow 1} \frac{1}{N}$
随着波动率的变化, 我们还可以通过使用 $\hat{r}=r \frac{\sigma}{\sigma^{\prime}}$, 在哪里 $\sigma$ 是当前的波动率和 $\sigma^{\prime}$ 观察时的波动性 金融风险管理 (第 3 讲)
假设分布
不必依赖分位数估计, 我们可以假设一个特定的分布
最常见的假设是正态分布
估计 $\mathrm{VaR}$ 减少到估计分布的方差
金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。