matlab历史模拟法计算VaR值的代码

以下是使用Matlab实现历史模拟法计算VaR值的代码：

% 设定投资组合的价值和投资期限
portfolio_value = 1000000; % 投资组合的价值为100万美元
investment_horizon = 1; % 投资期限为1年

% 读取历史收益率数据
returns = xlsread('returns.xlsx');

% 计算投资组合的日收益率
portfolio_returns = returns * [0.3; 0.4; 0.3];

% 计算VaR值
alpha = 0.05; % 设定置信水平为95%
num_simulations = 10000; % 设定模拟次数为10000次
num_days = 252 * investment_horizon; % 计算投资期限的交易日数量
simulated_returns = zeros(num_simulations, 1); % 初始化模拟收益率数组
for i = 1:num_simulations
    simulated_returns(i) = portfolio_value * (1 + sum(portfolio_returns(randsample(length(portfolio_returns), num_days)))) - portfolio_value;
end
VaR = prctile(simulated_returns, 100 * alpha); % 计算VaR值

% 输出结果
fprintf('VaR值为%.2f美元\n', VaR);

其中，假设投资组合包含3只资产，权重分别为30%、40%和30%。历史收益率数据存储在名为“returns.xlsx”的Excel文件中。代码中使用了randsample函数来对历史收益率数据进行随机抽样，模拟不同的收益率序列。最后，使用prctile函数计算VaR值，输出结果。