主要内容

估计PortfolioCVaR对象的有效边界

而为PortfolioCVaR对象估计整个边界的有效投资组合本节重点讨论有效投资组合的估计，重点讨论有效边界的估计。获取有关使用时工作流的信息PortfolioCVaR对象,看到对象工作流．

获得CVaR投资组合风险和收益

对于任何投资组合，特别是有效投资组合，函数estimatePortReturn而且estimatePortRisk提供回报(或回报代理)、风险(或风险代理)的估计。每个函数都有相同的输入语法，但有不同的输出组合。假设你有这样一个投资组合优化问题它给了你一个沿着有效边界的投资组合集合pwgt：

M = [0.05;0.1;0.12;0.18);C = [0.0064 0.00408 0.00192 0;0.00408 0.0289 0.0204 0.0119;0.00192 0.0204 0.0576 0.0336;0 0.0119 0.0336 0.1225];M = M /12;C = C/12; AssetScenarios = mvnrnd(m, C, 20000); p = PortfolioCVaR; p = setScenarios(p, AssetScenarios); p = setDefaultConstraints(p); p = setProbabilityLevel(p, 0.95); pwgt0 = [ 0.3; 0.3; 0.2; 0.1 ]; p = setInitPort(p, pwgt0); pwgt = estimateFrontier(p);

请注意

记住，CVaR投资组合优化的风险代理是CVaR。

鉴于pwgt0而且pwgt，利用投资组合风险和收益估计函数，获得初始投资组合和有效边界上的投资组合的风险和收益:

prsk0 = estimatePortRisk(p, pwgt0);pre0 = estimatePortReturn(p, pwgt0);prsk = estimatePortRisk(p, pwgt);pret = estimatePortReturn(p, pwgt);
您将获得以下风险和回报:
Display (prsk0) Display (pre0) Display (prsk) Display (pret)
Prsk0 = 0.0591 pre0 = 0.0067 PRSK = 0.0414 0.0453 0.0553 0.0689 0.0843 0.1006 0.1193 0.1426 0.1689 0.1969 pret = 0.0050 0.0060 0.0070 0.0080 0.0089 0.0099 0.0109 0.0119 0.0129 0.0139

获得投资组合标准差和VaR

的PortfolioCVaR对象具有函数来计算投资组合收益的标准差和投资组合的风险价值estimatePortStd而且estimatePortVaR．这些函数适用于任何投资组合，不一定是有效的投资组合。例如，下面的例子获得了五个投资组合(pwgt)的有效前沿，并在pwgt0．计算各种投资组合统计数据，包括回报、风险、标准偏差和风险价值。列出的估计是第一行中初始投资组合的估计，随后的行中是五个有效投资组合中的每一个的估计。

M = [0.0042;0.0083;0.01;0.15);C = [0.005333 0.00034 0.00016 0;0.00034 0.002408 0.0017 0.000992;0.00016 0.0017 0.0048 0.0028;0 0.000992 0.0028 0.010208];Pwgt0 = [0.3;0.3; 0.2; 0.1 ]; p = PortfolioCVaR(“initport”, pwgt0);p = simulateNormalScenariosByMoments(p, m, C, 20000);p = setDefaultConstraints(p);p = setProbabilityLevel(p, 0.9);pwgt = estimateFrontier(p, 5);pret = estimatePortReturn(p， [pwgt0, pwgt]);prsk = estimatePortRisk(p， [pwgt0, pwgt]);pstd = estimatePortStd(p， [pwgt0, pwgt]);pvar = estimatePortVaR(p， [pwgt0, pwgt]);[pret, prsk, pstd, pvar]
Ans = 0.0207 0.0464 0.0381 0.0283 0.1009 0.0214 0.0699 -0.0109 0.1133 0.0217 0.0772 -0.0137 0.1256 0.0226 0.0849 -0.0164 0.1380 0.0240 0.0928 -0.0182 0.1503 0.0262 0.1011 -0.0197

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