第五節(jié),第四組ppt課件

1、第第 五五 節(jié)節(jié)基于歷史模擬法的基于歷史模擬法的VaR計(jì)算計(jì)算 基于規(guī)范歷史模擬法計(jì)算基于規(guī)范歷史模擬法計(jì)算VaR的根本原理和的根本原理和實(shí)施步驟實(shí)施步驟 基于規(guī)范歷史模擬法計(jì)算VaR的根本原理：就是將各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子在過(guò)去某一時(shí)期上的變化分布或變化情景準(zhǔn)確描寫(xiě)出來(lái)，作為該風(fēng)險(xiǎn)因子未來(lái)的變化分布或變化情景，在此根底上經(jīng)過(guò)建立風(fēng)險(xiǎn)因子與資產(chǎn)組合價(jià)值之間的映射表達(dá)式模擬出資產(chǎn)組合未來(lái)能夠的損益分布進(jìn)而計(jì)算出給定置信度下的VaR。 規(guī)范歷史模擬法不需求假設(shè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子服從某種概率分布，而是直接用風(fēng)險(xiǎn)因子過(guò)去的變化分布表示未來(lái)的變化分布，所以規(guī)范歷史模擬法不需求進(jìn)展參數(shù)估計(jì)，因此是一種非參數(shù)全值估計(jì)法。普

2、通計(jì)算步驟普通計(jì)算步驟 假設(shè)某證券組合的價(jià)值為Vt，受n 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量因子f i t的影響， 其中i = 1，2，n；t0表示過(guò)去時(shí)辰，t = 0表示當(dāng)前時(shí)辰，t0表示未來(lái)時(shí)辰，下面就引見(jiàn)如何利用規(guī)范歷史模擬法計(jì)算置信度c下資產(chǎn)組合的日VaR。 第一步，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)因子變量，建立資產(chǎn)組合價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)因子變量之間的映射關(guān)系首先，識(shí)別出影響資產(chǎn)組合價(jià)值的風(fēng)險(xiǎn)因子變量，即f i t的影響， 其中i = 1，2，n其次，建立資產(chǎn)組合價(jià)值與變量之間的映射關(guān)系，即于是，資產(chǎn)組合在當(dāng)前時(shí)辰的價(jià)值為：第二步，選取歷史數(shù)據(jù)，模擬風(fēng)險(xiǎn)因子變量未來(lái)的能夠取值。第二步，選取歷史數(shù)據(jù)，模擬風(fēng)險(xiǎn)因子變量未來(lái)的能夠取值。論證并確定

3、選取歷史數(shù)據(jù)的時(shí)間區(qū)間，該區(qū)間應(yīng)能很好地反論證并確定選取歷史數(shù)據(jù)的時(shí)間區(qū)間，該區(qū)間應(yīng)能很好地反映未來(lái)時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)因子變化。此處設(shè)定為從如今到過(guò)去映未來(lái)時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)因子變化。此處設(shè)定為從如今到過(guò)去T+1個(gè)個(gè)買(mǎi)賣(mài)日，搜集并列出每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子買(mǎi)賣(mài)日，搜集并列出每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子f i 從如今到過(guò)去從如今到過(guò)去T+1個(gè)延個(gè)延續(xù)買(mǎi)賣(mài)日的歷史數(shù)據(jù)，記為續(xù)買(mǎi)賣(mài)日的歷史數(shù)據(jù)，記為f i -t，其中，其中i = 1，2，n；t = 1，2，T得到風(fēng)險(xiǎn)因子變量得到風(fēng)險(xiǎn)因子變量f i 過(guò)去過(guò)去T個(gè)變化量為：個(gè)變化量為： 根據(jù)規(guī)范歷史模擬法的假定，即風(fēng)險(xiǎn)因子變量的未來(lái)變化完根據(jù)規(guī)范歷史模擬法的假定，即風(fēng)險(xiǎn)因子變量的未來(lái)變化完全等同于

4、過(guò)去，于是可以用風(fēng)險(xiǎn)因子變量過(guò)去曾經(jīng)發(fā)生的全等同于過(guò)去，于是可以用風(fēng)險(xiǎn)因子變量過(guò)去曾經(jīng)發(fā)生的T中變化作為風(fēng)險(xiǎn)因子未來(lái)能夠出現(xiàn)的中變化作為風(fēng)險(xiǎn)因子未來(lái)能夠出現(xiàn)的T中變化，從而風(fēng)險(xiǎn)因中變化，從而風(fēng)險(xiǎn)因子變量子變量f i 未來(lái)能夠的取值為：未來(lái)能夠的取值為：第三步，計(jì)算證券組合未來(lái)的能夠價(jià)值程度或損益分布。第三步，計(jì)算證券組合未來(lái)的能夠價(jià)值程度或損益分布。由前兩步，可計(jì)算資產(chǎn)組合在未來(lái)的由前兩步，可計(jì)算資產(chǎn)組合在未來(lái)的T種能夠估值程度種能夠估值程度為：為：從而得到資產(chǎn)組合在未來(lái)的T種能夠價(jià)值變化量，下文也常稱(chēng)為損益值，即：對(duì)t = 1，2，T，將Vt 從大到小排序，即可找到對(duì)應(yīng)于1，2， ，T的一個(gè)

5、陳列，無(wú)妨設(shè)定為k1 ，k2 ，kT ，使這就是證券組合未來(lái)的損益分布第四步第四步計(jì)算給定置信度c 下的分位數(shù)為T(mén)C ，其中TC 表示取TC 的整數(shù)部分， 那么根據(jù)分位數(shù)和證券組合未來(lái)的損益分布，即可求得置信度c 下的VaR 值為Vk TC +1 。基于規(guī)范歷史模擬法的基于規(guī)范歷史模擬法的VaR計(jì)算舉例計(jì)算舉例假設(shè)某美國(guó)公司于假設(shè)某美國(guó)公司于2019年年12月月31日持有一日持有一份份3個(gè)月后到期、以個(gè)月后到期、以16.5百萬(wàn)美圓交換百萬(wàn)美圓交換10百萬(wàn)百萬(wàn)英鎊的遠(yuǎn)期合約。我們期望運(yùn)用規(guī)范歷史模英鎊的遠(yuǎn)期合約。我們期望運(yùn)用規(guī)范歷史模擬計(jì)算這家美國(guó)公司于擬計(jì)算這家美國(guó)公司于1988年年12月月3

6、1日持有日持有該合約在該合約在c=95%置信度下的日置信度下的日VaR值。值。為清楚起見(jiàn)，我們先定義一些下文要用到的為清楚起見(jiàn)，我們先定義一些下文要用到的符號(hào)：定義符號(hào)：定義S為以美圓表示的英鎊的即期價(jià)錢(qián)，為以美圓表示的英鎊的即期價(jià)錢(qián)，即英鎊對(duì)美圓的即期匯率；即英鎊對(duì)美圓的即期匯率；K表示貨幣遠(yuǎn)期表示貨幣遠(yuǎn)期合約中的商定價(jià)錢(qián)，在本例中合約中的商定價(jià)錢(qián)，在本例中K=1.65；f表示表示遠(yuǎn)期合約的市場(chǎng)價(jià)值；遠(yuǎn)期合約的市場(chǎng)價(jià)值；r為用年化的百分率表為用年化的百分率表示的示的3個(gè)月的美圓利率；個(gè)月的美圓利率；r*為用年化的百分率為用年化的百分率表示的表示的3個(gè)月的英鎊利率；個(gè)月的英鎊利率； 為合約的到

7、期限，為合約的到期限，在本例中為在本例中為3個(gè)月共個(gè)月共92天，于是天，于是 =92/365年；年；P=1/1+r 為為3個(gè)月的美圓折現(xiàn)因子；個(gè)月的美圓折現(xiàn)因子；p*=1/1+r* 表示表示3個(gè)月的英鎊折現(xiàn)因子。個(gè)月的英鎊折現(xiàn)因子。根據(jù)規(guī)范歷史模擬法計(jì)算根據(jù)規(guī)范歷史模擬法計(jì)算VaR的步驟，我們的步驟，我們分一下四步進(jìn)展。分一下四步進(jìn)展。第一，確定影響公司持有的遠(yuǎn)期合約市場(chǎng)價(jià)值的第一，確定影響公司持有的遠(yuǎn)期合約市場(chǎng)價(jià)值的風(fēng)險(xiǎn)因子，分別為即期匯率風(fēng)險(xiǎn)因子，分別為即期匯率S、美圓利率、美圓利率r以及英以及英鎊利率鎊利率r*；再利用遠(yuǎn)期合約的定價(jià)實(shí)際，建立遠(yuǎn)；再利用遠(yuǎn)期合約的定價(jià)實(shí)際，建立遠(yuǎn)期合約的市

8、場(chǎng)價(jià)值與上述市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子之間的函期合約的市場(chǎng)價(jià)值與上述市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子之間的函數(shù)表達(dá)式，即數(shù)表達(dá)式，即 f=S/1+r* -k/1+r =SP*-KP可見(jiàn)，公司所持有的貨幣遠(yuǎn)期合約的價(jià)值遭到即可見(jiàn)，公司所持有的貨幣遠(yuǎn)期合約的價(jià)值遭到即期匯率期匯率S、美圓利率、美圓利率r以及英鎊利率以及英鎊利率r*這三個(gè)市場(chǎng)這三個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子的影響。風(fēng)險(xiǎn)因子的影響。第二，對(duì)于三個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子第二，對(duì)于三個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子S，r和和r*，分別選取從分別選取從2019年年8月月10日至擬調(diào)查的日至擬調(diào)查的日期日期12月月31日之間的日之間的101個(gè)買(mǎi)賣(mài)日的延個(gè)買(mǎi)賣(mài)日的延續(xù)歷史數(shù)據(jù)，病對(duì)應(yīng)的計(jì)算出下面要用續(xù)歷史數(shù)據(jù)，病對(duì)應(yīng)的

9、計(jì)算出下面要用到的即期匯率到的即期匯率S的值的值 見(jiàn)課本見(jiàn)課本P86表表3-3第三，利用公式第三，利用公式3.5.3和和3.5.4，對(duì)應(yīng)表，對(duì)應(yīng)表3-3的次序可分別的次序可分別得到三個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子得到三個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子S,r,r*的的100個(gè)個(gè)能夠取值，此時(shí)能夠取值，此時(shí)T=100；再利用公式；再利用公式3.5.5至公式至公式3.5.7，并對(duì)應(yīng)，并對(duì)應(yīng)于于S,r,r*,的的100個(gè)能夠取值計(jì)算出遠(yuǎn)期個(gè)能夠取值計(jì)算出遠(yuǎn)期合約價(jià)值和損益值在合約價(jià)值和損益值在2019年年1月月4日的日的100個(gè)能夠取值，詳細(xì)的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)個(gè)能夠取值，詳細(xì)的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表表 課本課本P87表表3-4第四，將表第四，將表3-

10、4中遠(yuǎn)期合約在中遠(yuǎn)期合約在2019年年1月月4日的日的100個(gè)損益值的能夠取值從大到小陳列，可得到個(gè)損益值的能夠取值從大到小陳列，可得到遠(yuǎn)期合約在遠(yuǎn)期合約在2019年年1月月4日的損益分布，詳細(xì)結(jié)日的損益分布，詳細(xì)結(jié)果見(jiàn)表課本果見(jiàn)表課本P89標(biāo)標(biāo)3-5,計(jì)算出計(jì)算出95%置信度下的分置信度下的分位數(shù)為位數(shù)為T(mén)c=100*95%=95,那么在表那么在表3-5的最后的最后一列一列“遠(yuǎn)期合約損益值的能夠取值中的第【遠(yuǎn)期合約損益值的能夠取值中的第【Tc】+1=96個(gè)數(shù)值個(gè)數(shù)值-26408.2977美圓，即為美國(guó)公司美圓，即為美國(guó)公司持有該合約在持有該合約在95%置信度下的日置信度下的日VaR值。也就是

11、值。也就是說(shuō)，某美國(guó)公司于說(shuō)，某美國(guó)公司于2019年年1月月4日持有的那份遠(yuǎn)日持有的那份遠(yuǎn)期合約，在下個(gè)買(mǎi)賣(mài)日、即期合約，在下個(gè)買(mǎi)賣(mài)日、即2019年年1月月4日進(jìn)展日進(jìn)展買(mǎi)賣(mài)的最大能夠損失有買(mǎi)賣(mài)的最大能夠損失有95%的能夠性不超越的能夠性不超越26408.2977美圓。美圓。 評(píng)述評(píng)述 規(guī)范歷史模擬法的優(yōu)點(diǎn)規(guī)范歷史模擬法的優(yōu)點(diǎn)1.規(guī)范歷史模擬法直觀(guān)、簡(jiǎn)單、便于計(jì)算，計(jì)算過(guò)程規(guī)范歷史模擬法直觀(guān)、簡(jiǎn)單、便于計(jì)算，計(jì)算過(guò)程也比較容易為任命掌握和實(shí)施，也就容易為人們所也比較容易為任命掌握和實(shí)施，也就容易為人們所接受。接受。2.由于規(guī)范歷史模擬法是一種非參數(shù)估計(jì)方法，不需由于規(guī)范歷史模擬法是一種非參數(shù)估

12、計(jì)方法，不需求對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子等變量建立數(shù)學(xué)模型，自然也就求對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子等變量建立數(shù)學(xué)模型，自然也就不需求估計(jì)注入動(dòng)搖性和相關(guān)性等有不需求估計(jì)注入動(dòng)搖性和相關(guān)性等有 關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因子參關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因子參數(shù)，同時(shí)也不需求利用數(shù)學(xué)模型去假設(shè)或模擬市場(chǎng)數(shù)，同時(shí)也不需求利用數(shù)學(xué)模型去假設(shè)或模擬市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn) 因子未來(lái)的分布方式或動(dòng)態(tài)行為特征，所以可因子未來(lái)的分布方式或動(dòng)態(tài)行為特征，所以可以減少參數(shù)估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和以減少參數(shù)估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和 模型風(fēng)險(xiǎn)。模型風(fēng)險(xiǎn)。3.由于不需求假定市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子未來(lái)變化服從諸如正由于不需求假定市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子未來(lái)變化服從諸如正態(tài)分布等某種特定的概率分布，所以該法可以處置態(tài)分布等某種特定的概率分布，所以該

13、法可以處置一些非對(duì)稱(chēng)和尖峰厚尾等問(wèn)題。一些非對(duì)稱(chēng)和尖峰厚尾等問(wèn)題。4.作為一種非參數(shù)完全估值法，規(guī)范歷史模擬法自然作為一種非參數(shù)完全估值法，規(guī)范歷史模擬法自然也可以用以處置市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量過(guò)程中的一些非線(xiàn)性也可以用以處置市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量過(guò)程中的一些非線(xiàn)性問(wèn)題。問(wèn)題。5.由于規(guī)范歷史模擬法原理簡(jiǎn)單而適用，所以容易與由于規(guī)范歷史模擬法原理簡(jiǎn)單而適用，所以容易與計(jì)算計(jì)算VaR的其他方法如靈敏度法相交融，從而的其他方法如靈敏度法相交融，從而也容易被改良和推行。也容易被改良和推行。評(píng)述評(píng)述 規(guī)范歷史模擬法的缺乏規(guī)范歷史模擬法的缺乏有關(guān)有關(guān)VaR方法的一些缺陷，在規(guī)范歷史模擬方法的一些缺陷，在規(guī)范歷史模擬法中仍不

14、可防止。法中仍不可防止。1.為了得到風(fēng)險(xiǎn)因子未來(lái)的變化分布特征，為了得到風(fēng)險(xiǎn)因子未來(lái)的變化分布特征，規(guī)范歷史模擬法往往需求大量的延續(xù)歷史數(shù)規(guī)范歷史模擬法往往需求大量的延續(xù)歷史數(shù)據(jù)。據(jù)。2.規(guī)范歷史模擬法隱含一個(gè)假設(shè)，即風(fēng)險(xiǎn)因規(guī)范歷史模擬法隱含一個(gè)假設(shè)，即風(fēng)險(xiǎn)因子的未來(lái)變化完全等同于在歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)子的未來(lái)變化完全等同于在歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間中的變化，也就是說(shuō)，規(guī)范歷史模擬法的間中的變化，也就是說(shuō)，規(guī)范歷史模擬法的可靠性取可靠性取 決于風(fēng)險(xiǎn)因子在歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間決于風(fēng)險(xiǎn)因子在歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間的變化與未來(lái)變化的近似程度的變化與未來(lái)變化的近似程度規(guī)范歷史模擬法隱含另一個(gè)假設(shè)，即風(fēng)險(xiǎn)因規(guī)范歷史模擬法隱含另

15、一個(gè)假設(shè)，即風(fēng)險(xiǎn)因子在歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間內(nèi)的每個(gè)值在未來(lái)時(shí)子在歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間內(nèi)的每個(gè)值在未來(lái)時(shí)辰都以一樣的概率出現(xiàn)即辰都以一樣的概率出現(xiàn)即1/T ，這往往，這往往與現(xiàn)實(shí)不符。與現(xiàn)實(shí)不符。時(shí)間加權(quán)歷史模擬法的根本原理時(shí)間加權(quán)歷史模擬法的根本原理 時(shí)間加權(quán)歷史模擬法針對(duì)規(guī)范歷史模擬法不真時(shí)間加權(quán)歷史模擬法針對(duì)規(guī)范歷史模擬法不真實(shí)踐的等概率假設(shè)，提出了給風(fēng)險(xiǎn)因子不同時(shí)期的實(shí)踐的等概率假設(shè)，提出了給風(fēng)險(xiǎn)因子不同時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)賦予不同權(quán)重。時(shí)間加權(quán)歷史模擬法對(duì)離歷史數(shù)據(jù)賦予不同權(quán)重。時(shí)間加權(quán)歷史模擬法對(duì)離當(dāng)前越近的歷史數(shù)據(jù)賦予的權(quán)重越大，一次來(lái)反映當(dāng)前越近的歷史數(shù)據(jù)賦予的權(quán)重越大，一次來(lái)反映這樣一個(gè)具有

16、普遍性的現(xiàn)實(shí)：風(fēng)險(xiǎn)因子曾經(jīng)發(fā)生的這樣一個(gè)具有普遍性的現(xiàn)實(shí)：風(fēng)險(xiǎn)因子曾經(jīng)發(fā)生的離如今越近離如今越近 的行為在未來(lái)再次反復(fù)發(fā)生的能夠性就的行為在未來(lái)再次反復(fù)發(fā)生的能夠性就越大，或者說(shuō)，風(fēng)險(xiǎn)因子離現(xiàn)越大，或者說(shuō)，風(fēng)險(xiǎn)因子離現(xiàn) 在越近的變化情景可在越近的變化情景可為預(yù)測(cè)其未來(lái)的變化分布提供越多的信息。為預(yù)測(cè)其未來(lái)的變化分布提供越多的信息。 從實(shí)際上來(lái)說(shuō)，時(shí)間加權(quán)歷史模擬法比規(guī)范歷史從實(shí)際上來(lái)說(shuō)，時(shí)間加權(quán)歷史模擬法比規(guī)范歷史模擬法更加合理一些。模擬法更加合理一些。時(shí)間加權(quán)歷史模擬法時(shí)間加權(quán)歷史模擬法除了根據(jù)歷史數(shù)據(jù)離如今的遠(yuǎn)近而采用不同的權(quán)重以外，運(yùn)用時(shí)間加權(quán)歷史模擬法計(jì)算VaR的根本原理和步驟，都完全

17、類(lèi)似于規(guī)范歷史模擬法規(guī)范歷史模擬法假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)因子在過(guò)去第t 期的變化值f i -t在未來(lái)將以1/T 的概率出現(xiàn)時(shí)間加權(quán)歷史模擬法對(duì)這一點(diǎn)進(jìn)展了修正，即假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)因子在過(guò)去第t 期的變化值f i -t在未來(lái)出現(xiàn)的能夠性是其中，常數(shù) 0，1稱(chēng)為衰減因子，t = 1，2，T關(guān)于衰減因子確實(shí)定，普通根據(jù)歷史數(shù)據(jù)并運(yùn)用常規(guī)的時(shí)間序列分析方法來(lái)模擬處理。時(shí)間加權(quán)歷史模擬法對(duì)規(guī)范歷史模擬法中的“等概率假設(shè)的缺乏做了改良，閱歷研討也闡明，采用時(shí)間加權(quán)歷史模擬法確實(shí)可以得到比采 用規(guī)范歷史模擬法更好的VaR值但是，時(shí)間加權(quán)歷史模擬法仍沒(méi)有思索市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子動(dòng)搖性在不同時(shí)期的差別對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子的影響為此，動(dòng)搖率加權(quán)歷史

18、模擬法針對(duì)這個(gè)缺乏對(duì)規(guī)范歷史模擬法和時(shí)間加權(quán)歷史模擬法做出了進(jìn)一步的修正和改良動(dòng)搖率加權(quán)歷史模擬法的根本思想是：先根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子的歷史數(shù)據(jù)和有關(guān)時(shí)間序列分析方法，建立風(fēng)險(xiǎn)因子時(shí)間序列模型，以此來(lái)描寫(xiě)風(fēng)險(xiǎn)因子動(dòng)搖率的動(dòng)態(tài)行為然后，用新建立的風(fēng)險(xiǎn)因子時(shí)間序列模型，分別模擬風(fēng)險(xiǎn)因子在歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間中的動(dòng)搖率與未來(lái)時(shí)期的動(dòng)搖率假設(shè)由新建模型模擬出的風(fēng)險(xiǎn)因子在歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間的動(dòng)搖率與未來(lái)時(shí)期的動(dòng)搖率具有明顯差別，那么需求對(duì)歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間中的歷史數(shù) 據(jù)賦予相應(yīng)權(quán)重加以調(diào)整，再選擇經(jīng)過(guò)權(quán)重調(diào)整的歷史數(shù)據(jù)以及規(guī)范 歷史模擬法或者時(shí)間加權(quán)歷史模擬法計(jì)算VaR動(dòng)搖率加權(quán)歷史模擬法動(dòng)搖率加權(quán)歷史模擬法這里只對(duì)單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子影響的資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)展調(diào)查假設(shè)某資產(chǎn)組合的初始金額為，同時(shí)用rt 表示市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子于是，所確定的歷史數(shù)據(jù)選用區(qū)間的歷史數(shù)據(jù)可以用以下時(shí)間序列表示：第一步：建立第一步：建立rt 的時(shí)間序列模型的時(shí)間序列模型第二步：運(yùn)用新建模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展權(quán)重調(diào)第二步：運(yùn)用新建模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)展權(quán)重調(diào)整整動(dòng)搖率加權(quán)歷史模擬法的主要改良在于經(jīng)過(guò)建