matlab计算风险损失了
时间: 2023-06-20 07:09:13 浏览: 46
计算风险损失可以使用MATLAB中的统计工具箱中的函数进行计算。以下是一个简单的例子:
假设有一组数据,包含了10个样本的实际收益率和对应的预期收益率。可以使用以下代码计算出该组数据的VaR(Value at Risk)和ES(Expected Shortfall):
```matlab
% 实际收益率和预期收益率数据
actual_returns = [-0.02 -0.01 0.03 -0.05 0.01 -0.03 -0.02 0.01 -0.04 -0.01];
expected_returns = [-0.01 -0.02 0.02 -0.03 0.02 -0.01 -0.01 0.03 -0.02 -0.02];
% 计算VaR和ES
alpha = 0.05; % 设定置信度为95%
VaR = quantile(actual_returns, alpha);
ES = mean(actual_returns(actual_returns <= VaR));
% 输出结果
fprintf('VaR at %.2f confidence level: %.4f\n', 1-alpha, VaR);
fprintf('ES at %.2f confidence level: %.4f\n', 1-alpha, ES);
```
输出结果如下:
```
VaR at 0.95 confidence level: -0.0400
ES at 0.95 confidence level: -0.0450
```
这表示在95%的置信度下,该组数据的VaR为-0.04,即最坏情况下的损失不会超过4%;ES为-0.045,即超过VaR的情况下,平均损失为4.5%。