计算风险价值VaR

主要内容： 1、数据可视化与标准化 2、历史模拟法 3、基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算 4、基于几何布朗运动的蒙特卡罗模拟 等等

function [fitresult gof] = createFit（IndexRet SZ02）
%CREATEFIT（INDEXRETSZ02）
%  Create a fit.
%
%  Data for ‘BetaPlot‘ fit:
%      X Input : IndexRet
%      Y Output: SZ02
%  Output:
%      fitresult : a fit object representing the fit.
%      gof : structure with goodness-of fit info.
%
%  See also FIT CFIT SFIT.

%  Auto-generated by MATLAB on 25-Dec-2012 17:17:24


%% Fit: ‘BetaPlot‘.
[xData yData] = prepareCurveData（ IndexRet SZ02 ）;

% Set up fittype and options.
ft = fittype（ ‘poly1‘ ）;
opts = fitoptions（ ft ）;
opts.Lower = [-Inf -Inf];
opts.Upper = [Inf Inf];

% Fit model to data.
[fitresult gof] = fit（ xData yData ft opts ）;

% Plot fit with data.
figure（ ‘Name‘ ‘BetaPlot‘ ）;
h = plot（ fitresult xData yData ）;
legend（ h ‘SZ02 vs. IndexRet‘ ‘BetaPlot‘ ‘Location‘ ‘SouthEast‘ ）;
% Label axes
xlabel（ ‘IndexRet‘ ）;
ylabel（ ‘SZ02‘ ）;
s=[‘beta=‘num2str（fitresult.p1）];
text（00s）
grid on

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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