MATLAB蒙特卡罗模拟VAR模型风险计量系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过向量自回归（VAR）模型与蒙特卡罗模拟，实现多变量金融风险计量。支持参数估计、模型检验，并提供历史模拟法与参数法两种VaR计算方式，可自定义置信水平，适用于金融市场风险分析。

详 情 说 明

基于蒙特卡罗模拟的VAR模型风险计量系统

项目介绍

本项目是一个综合性的金融风险计量系统，结合向量自回归（VAR）模型与蒙特卡罗模拟技术，实现投资组合风险价值的精确计算。系统提供多种VaR计算方法，支持模型参数估计、回溯测试和可视化分析，为金融机构提供专业的风险管理工具。

功能特性

• 多变量VAR建模：实现VAR模型的参数估计、滞后阶数选择和统计检验
• 多元风险计量：支持投资组合层面的VaR和CVaR计算
• 多方法集成：提供蒙特卡罗模拟法、历史模拟法和参数法三种VaR计算方式
• 灵活参数配置：可自定义置信水平、持有期、模拟次数等关键参数
• 模型验证：内置回溯测试功能，验证模型预测准确性
• 全面可视化：生成风险分布图、模拟路径图等多种分析图表
• 专业报告输出：自动生成包含拟合优度指标的风险分析报告

使用方法

1. 准备输入数据：多资产历史收益率时间序列矩阵、投资组合权重向量
2. 设置模型参数：置信水平、蒙特卡罗模拟次数、持有期、VAR模型滞后阶数
3. 运行主程序进行模型估计和风险计算
4. 查看输出的VaR数值、CVaR估计值和模型参数矩阵
5. 分析可视化图表和回溯测试报告评估模型效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和金融工具箱
• 至少4GB内存（大规模资产组合建议8GB以上）
• 支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据预处理、VAR模型参数估计与检验、三种VaR计算方法的实现、蒙特卡罗模拟过程执行、回溯测试分析以及结果可视化生成。该文件通过模块化设计实现了完整的风险计量流程，能够输出模型参数、风险指标和图形化分析结果。