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基于VaR的组合风险归因训练集构建

共计 30 章节
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01
VaR基础概念
VaR的定义 · 置信水平与持有期 · VaR的数学表达式
VaR基础概念
02
VaR计算方法概述
参数法 · 历史模拟法 · 蒙特卡洛模拟法的原理对比
VaR计算方法概述
03
参数法VaR
正态分布假设 · 均值-方差框架 · 单资产VaR计算
VaR参数法
04
历史模拟法VaR
经验分布构建 · 排序与分位数提取 · 优缺点分析
VaR历史模拟法
05
蒙特卡洛模拟法VaR
随机路径生成 · 几何布朗运动 · 模拟次数与精度
VaR蒙特卡洛模拟法
06
组合VaR
投资组合收益分布 · 协方差矩阵 · 组合VaR公式推导
VaR组合
07
边际VaR
定义与含义 · 偏导数计算 · 边际贡献的数学推导
VaR边际
08
增量VaR
新增/剔除资产对组合VaR的影响 · 增量VaR与边际VaR的关系
VaR增量
09
成分VaR
成分VaR的定义 · 分解公式 · 成分VaR之和等于组合VaR的证明
VaR成分
10
风险归因框架
从组合VaR到各资产的风险贡献分解逻…
风险归因框架VaR
11
训练集构建目标
为什么需要专门的风险归因训练集 · 应用场景（模型验证 · 压力测试）
训练集构建目标为什么需要专门的…
12
数据源选择
市场数据（股票 · 债券 · 衍生品）
数据源选择市场数据
13
资产类别与权重设计
静态权重 vs 动态权重 · 等权重 · 市值权重
资产类别权重设计
14
时间窗口与滚动计算
固定窗口 · 指数衰减窗口 · 滚动回测的窗口长度选择
时间窗口滚动计算
15
收益率计算
简单收益率 · 对数收益率 · 收益率序列的平稳性检验
收益率计算简单收益率
16
协方差矩阵估计
样本协方差 · 指数加权协方差（EWMA） · 收缩估计量
协方差矩阵估计样本协方差
17
蒙特卡洛场景生成
Cholesky分解 · 相关性结构保持 · 场景数量与随机种子
蒙特卡洛场景生成Cholesky
18
历史场景重采样
Bootstrap方法 · 块Bootstrap · 保持自相关结构
历史场景重采样Bootstrap
19
标签与目标变量设计
真实VaR vs 预测VaR · 风险贡献标签（边际/成分/增量）
标签目标变量设计
20
特征工程（一）
资产收益率特征（均值 · 波动率 · 偏度
特征工程资产收益率特征
21
特征工程（二）
组合层面特征（分散度 · 集中度 · 相关性矩阵特征值）
特征工程组合层面特征
22
特征工程（三）
市场状态特征（VIX · 利率 · 流动性指标）
特征工程VIX
23
训练集样本生成流程
数据划分（训练/验证/测试） · 时间序列交叉验证
训练集样本生成流…数据划分
24
数据增强技术
噪声注入 · 合成场景生成 · 对抗样本
数据增强技术噪声注入
25
风险归因模型评估指标
归因误差 · 排序相关性（Spearman） · 贡献度稳定性
风险归因模型评估…归因误差
26
案例实战（一）
三资产组合的风险归因训练集构建全流程
案例实战三资产组合的风险…
27
案例实战（二）
十资产组合的边际VaR与成分VaR计…
案例实战VaR
28
案例实战（三）
蒙特卡洛模拟下的增量VaR训练集生成
案例实战VaR
29
常见陷阱与注意事项
非正态性处理 · 极端值影响 · 过拟合风险
常见陷阱注意事项
30
课程总结与扩展
从VaR到CVaR · 从线性归因到非线性归因 · 未来研究方向
课程总结扩展