【Python金融量化】VaR系列(一)：HS,WHS,RM方法估计VaR

作者：hzp     Python爱好者社区专栏作者
个人公众号：量化小白上分记

最近参加了一个线上学习计划，一群人一起学《Elements of Financial Risk Management》这本书，主要偏向于金融时间序列和多因子模型的知识，结合python编程。现在已经看了三分之一左右，感觉写的还不错，有些收获，意外惊喜是教材的答案全是用excel公式做的，头一次发现excel还可以做极大似然估计这种东西，很神奇。

VaR的估计是书中一个重要部分，从最浅显的HS模型开始不断深入到蒙特卡洛，讨论了若干估计方法，边学习边总结吧。这次主要总结三种不需要考虑分布的方法，并分析每种方法的特点。

VaR定义

这里所说的VaR并非时间序列中的向量自回归模型(vector autoregression)，而是在险价值(Value at Risk)。指的是一定概率下，一个金融资产在未来一段时间内的最大可能损失，是对金融资产风险情况的一种度量，数学定义为：
给定置信度p下，VaR为满足下式的值

如果用对数收益率R衡量损失，可以表示为
即

也就是说，金融资产的收益率有1-p的概率不会小于-VaR，有p的概率会小于-VaR。如果能准确估计出金融资产未来一段时间内的VaR，对于企业做出投资决策有重要意义。

我们把置信度为p时，第t天起未来k天的在险价值 (100% p VaR for the k-days ahead return)记为 ，首先考虑最简单的情况，估计单个股票的。

VaR估计

1. HS方法 
根据VaR的定义可以看出，如果我们能得到股票收益率的分布函数，就可以直接算出VaR。最简单的估计方法HS,WHS就从这种考虑出发，但不考虑去估计分布。
HS方法称为历史模拟法（Historical Simulation），HS方法每次取一定长度的历史数据作为样本，将样本的分布看作是整体分布，在置信度p下，只需要找这些历史数据的前p-分位数，认为这些历史数据的p分位数就可以表示VaR。即

如果我们认为取到的历史数据样本确实可以代替整体分布，这种方法是合理的，将收益率序列升序排列后，位于总体100p%处的收益率值，恰好满足VAR定义要求的只有100p%的值小于它，因此可以作为VaR的估计值，如果p分位数位于两个历史数据之间，可以通过插值的方法计算出准确的p分位数。编程实现也很方便，python中的np.percentile函数可以直接得到一列数据的p分位数，excel中也有类似的函数。

• 优点：简洁，仅需要自己设定取的历史数据长度（窗宽），模型参数少，速度快。

• 缺点：准确性低，响应性差，根据后面的例子可以看出。

2.WHS方法
WHS方法（加权历史模拟法）与HS方法的思想类似，不同点在于，HS方法认为过去每天数据包含的的信息量是一样的，WHS认为距离当天越近的数据，对于当天影响更大，应该赋予更高的权重，因此采用 加权100p%分位数表示VAR，python中没有直接计算加权分位数的函数，因此需要自己编程实现。根据后面的例子可以看出，WHS效果明显优于HS。

我们分别用两种方法计算S&P500指数多头方和空头方的1-day,1%VAR，数据和Excel过程可以在网站 http://booksite.elsevier.com/9780123744487/ 上找到。

 1import os
 2os.chdir('F:\\python_study\\python_friday\\July')
 3import pandas as pd
 4import numpy as np
 5from scipy.stats import norm
 6from matplotlib import pyplot as plt
 7
 8# 计算多头和空头的收益率
 9data1 = pd.read_excel('Chapter2_data.xls',sheetname = 'Question1_2_forLong')



    
10data1['return'] = np.log(data1.Close/data1['Close'].shift(1))
11data1['Loss'] = -data1['return']
12data1['VAR'] = np.nan
13
14# HS和WHS
15p = 1
16window = 250
17eta = 0.99
18weights = eta ** (np.arange(250,0,-1) - 1)*(1 - eta)/(1 - eta** window) 
19for i in range(window + 1,data1.shape[0]):



    
20    datause = data1.loc[i - window:i - 1,'return']
21    data1.loc[i,'VAR'] = - np.percentile(datause,p)
22    data1.loc[i,'VAR_WHS'] = np.sort(-datause)[np.min(np.where(weights[np.argsort(-datause)].cumsum()> 0.99))]
23
24# 作图
25data11 = data1.loc[window+1:,:].copy()
26data11 = data11.reset_index(drop = True)
27X = np.arange(data11.shape[0])
28xticklabel = data11.loc[:,'Date'].apply(lambda x:str(x.year) + '-' +str(x.month) + '-' +str(x.day))
29xticks = np.arange(0,data11.shape[0]+1,np.int((data11.shape[0]+1)/4))
30
31plt.figure()



    
32SP = plt.axes()
33SP.plot(X,data11['Loss'], color = 'red',label = 'Return')     
34SP.plot(X,data11.VAR,color = 'black',label = 'VAR(HS)')   
35SP.set_xticks(xticks)
36SP.set_xticklabels(xticklabel[xticks])
37plt.xlabel('Loss Date')
38plt.ylabel('HS VaR and Loss')
39plt.grid()
40plt.legend()

• HS多头

• WHS多头

• HS空头

• WHS空头

可以看出，不论是多头还是空头，HS基本上没什么波动，WHS在1987年金融危机时，明显增加。但讲道理两种方法效果都很差，没什么用。但加权分位数的思想还是可以借鉴一下，想了半个多小时才明白是什么意思。

3.RM方法
从之前的分析可以看出，用部分历史数据直接代替总体分布可行性很低，因此还是需要对于总体的分布有一个估计。
RM方法也是比较简单易行的，它假设股票的对数收益率服从正态分布（等价于假设股票价格满足对数正态分布），根据定义，有

其中，为收益率的标准差， Φ为标准正态分布的分布函数。从而

等式右侧最后一项为标准正态分布函数反函数在p点处的函数值。

在这种假设下，要估计VaR，我们只需要对于对数收益率序列的波动率进行建模，估计出未来1天波动率。之后很多方法都是建立在这个框架上。考虑对对数收益率的波动率和分布进行估计。

RM方法是对于波动率的一种简单估计方法，又称风险矩阵法（RiskMetrics），是Garch(1,1)模型的一种特殊情况。认为波动率满足方法

为什么参数用0.94，教材说法是实践证明这种效果最接近现实，后面编程中，波动率的初始值设为0。
对比HS和RM方法估计的指数VaR在08年金融危机前后的变化情况。

可以看出，RM方法得到的VaR在金融危机时迅速升高，之后逐渐降低，HS就不说了。

 1p = 1
 2window = 250
 3data2['sigma2'] = np.nan
 4data2.loc[0,'sigma2'] = 0
 5for i in range(data2.shape[0] - 2):
 6    data2.loc[i + 1,'sigma2'] = data2.loc[i,'sigma2']*0.94 + 0.06* data2.loc[i,'return']**2


    

 7data2['VAR_RM'] = -data2['sigma2']**0.5 * norm(0,1).ppf(0.01)*np.sqrt(10)
 8for i in range(window + 1,data2.shape[0]):
 9    data2.loc[i,'VAR_HS'] = - np.percentile(data2.loc[i - window:i - 1,'return'],p)*np.sqrt(10)
10data22 = data2.loc[2019:2374,:].copy()
11data22 = data22.reset_index(drop = True)
12X = np.arange(data22.shape[0])
13xticklabel = data22.loc[:,'Date'].apply(lambda x:str(x.year) + '-' +str(x.month) + '-' +str(x.day))
14xticks = np.arange(0,data22.shape[0


    
]+1,np.int((data22.shape[0]+1)/5))
15
16plt.figure(figsize = [20,5])
17SP = plt.axes()      
18SP.plot(X,data22['VAR_RM'],label = 'Risk Metrics',color = 'blue')   
19SP.plot(X,data22['VAR_HS'],label = 'HS',color ='red')   
20SP.set_xticks(xticks)
21SP.set_xticklabels(xticklabel[xticks],size = 20)
22plt.legend()
23plt.grid()
24plt.show()

基于VaR的策略

教材中最后通过VaR设计了一个简单的投资策略，用不同方法下得到的VaR指导投资，把结果进行对比，再次说明RM优于WHS,WHS优于HS。
策略每日都持有指数多头，但仓位根据VaR值确定

策略在2008年7月1日-2010年1月4日表现如下，三个策略下的净值在金融危机时均迅速下跌，但金融危机过后，RM方法的净值迅速上升，对于风险变化的响应性最好，WHS次之，HS最差。

 1p = 1
 2window = 250
 3eta = 0.99
 4weights = eta ** (np.arange(250,0,-1) - 1)*(1 - eta)/(1 - eta** window) 
 5data2['sigma2'] = np.nan
 6data2.loc[0,'sigma2'


    
] = 0
 7for i in range(data2.shape[0] - 2):
 8    data2.loc[i + 1,'sigma2'] = data2.loc[i,'sigma2']*0.94 + 0.06* data2.loc[i,'return']**2
 9data2['VAR_RM'] = -data2['sigma2']**0.5 * norm(0,1).ppf(0.01)*np.sqrt(10)
10for i in range(window + 1,data2.shape[0]):
11    datause = data2.loc[i - window:i - 1,'return']
12    data2.loc[i,'VAR_HS'] = - np.percentile(datause,p)*np.sqrt(


    
10)
13    data2.loc[i,'VAR_WHS'] = np.sort(-datause)[np.min(np.where(weights[np.argsort(-datause)].cumsum()> 0.99))]*np.sqrt(10)
14data2['position_HS'] = 100000/data2['VAR_HS']
15data2['position_WHS'] = 100000/data2['VAR_WHS']
16data2['position_RM'] = 100000/data2['VAR_RM']
17data2['return_HS'] = (np.exp(data2['return']) - 1)*data2['position_HS']
18data2['return_WHS'] = (np.exp(data2['return']) - 1)*data2['position_WHS']
19data2['return_RM'


    
] = (np.exp(data2['return']) - 1)*data2['position_RM']
20
21data22 = data2.loc[2019:2374,:].copy()
22data22 = data22.reset_index(drop = True)
23data22['cum_HS'] = data22['return_HS'].cumsum()
24data22['cum_WHS'] = data22['return_WHS'].cumsum()
25data22['cum_RM'] = data22['return_RM'].cumsum()
26
27X = np.arange(data22.shape[0])
28plt.figure(figsize = [20,5])
29SP = plt.axes()      
30SP.plot(X,data22['cum_RM'],label = 'Risk Metrics',color = 'blue')   
31


    
SP.plot(X,data22['cum_HS'],label = 'HS',color ='red')   
32SP.plot(X,data22['cum_WHS'],label = 'WHS',color ='green')  
33xticklabel = data22.loc[:,'Date'].apply(lambda x:str(x.year) + '-' +str(x.month) + '-' +str(x.day))
34SP.set_xticks(xticks)
35SP.set_xticklabels(xticklabel[xticks],rotation=45,size =20)
36plt.legend()
37plt.grid()
38plt.show()

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