VAR模型的相关程序

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VAR模型的相关程序

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VAR模型（向量自回归模型）在金融风险管理中的核心应用

VAR模型作为一种多变量时间序列分析方法，能够捕捉多个经济变量间的动态交互关系。在资产负债管理（ALM）场景中，传统报表分析存在两大局限：一是依赖静态时点数据，二是难以量化风险传导效应。而基于MATLAB实现的VAR模型通过以下维度提升分析效能：

动态风险建模 通过滞后阶数选择（如AIC/BIC准则）构建包含利率、资产价格、负债成本等变量的方程组，利用脉冲响应函数模拟外部冲击对资产负债表的动态影响，相比静态报表能提前3-6个月预警流动性风险。

资产配置优化 在MATLAB中通过方差分解计算各变量贡献度，可识别对投资组合波动影响最大的风险因子。例如当模型显示外汇风险贡献度超过阈值时，自动触发对冲比例调整指令。

压力测试集成 将VAR系数矩阵与蒙特卡洛模拟结合，生成极端情景下的资产-负债缺口概率分布。某欧洲银行案例显示，该方法使压力测试结果时效性从季度提升至周度。

注：实际部署需处理协整检验、结构VAR识别等技术细节，但核心价值在于将ALM从会计工具转变为前瞻性决策系统。