用於掉期的過濾歷史模擬 VaR
我試圖了解如何計算香草掉期投資組合的 FHS VaR。我想我了解 FHS VaR 背後的主要思想，以及如何將其應用於股票等其他資產。我有回顧期的歷史基礎收益率曲線，我正在考慮為每個歷史場景重新定價掉期，並將回報計算為每個場景的掉期 PV 與今天的 PV 之間的差異。然後使用 EWMA 或 GARCH 過濾返回。這是正確的方法嗎？您能否推荐一些描述掉期 FHS VaR 實施的論文？
謝謝！
具體來說，假設 10 年期掉期利率為 0.5%，一年為 7%，“一年減去一天”前為 6.5%……
為每個歷史場景重新定價掉期，並將收益計算為每個場景的掉期 PV 與今天的 PV 之間的差異
這對你一點幫助都沒有，真的。退後一步，考慮一下你的目標。您正在查看您的圖書的市場風險。您是否應該擔心市場可能會從今天的水平躍升至一年前的水平？不，這不是一個現實的問題，也不應該擔心。使用一些歷史市場數據計算市價並不會告訴您任何有用的資訊。
相反，您想查看市場如何以歷史規律變化（從一天到第二天），如果市場從今天的位置開始以相同的方式移動，則將損益計算為從今天的 mtm 到 mtm 的變化。
但是“同樣的方式”究竟是什麼意思呢？從歷史上看，一些利率從 7% 上升到 6.5%；今天的“相同”舉動意味著什麼？我看到有驚人數量的人將利率視為股票價格 - 這是 (6.5-7)/7 = 7.41 的下降，因此我們同樣將今天的 0.5% 下降 7.41 至 0.464%。其他人則關注比率的變化 - 它下降了 0.5%，所以今天同樣的下降將從 0.5% 降至 0。還有一些人以各種創造性的方式混合原木。
（您可能正在查看 log(1+rate) 的變化並將相同的變化應用於今天的匯率。）
一旦你有了擾動，你可以在擾動的市場數據下對你的掉期進行完全重新定價（如果你有足夠的計算能力，這是最準確的）得到擾動的 mtm，並減去目前的 mtm 得到 P&L；或者您可以從擾動和風險度量中更快地估算損益，但不太準確。