主要内容

simulatenormalscenariosbyments

模拟资产回报的平均值和协方差的多变量正常资产返回方案

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句法

obj = simulatenormalscenariosbyments（obj，assetmean，austcovar，numscenarios）
obj = simulatenormalscenariosbyments（obj，assetmean，assetcovarnumscenarios，numasset）

描述

例子

obj.= SimulateNormalscenariosbymoments（obj.那assetmean.那Assetcovar.那numscenarios.）模拟资产回报的均值和协方差的多变量正常资产返回方案portfoliocvar.或者Portfoliomad.对象。有关工作流的详细信息，请参阅portfoliocvar对象工作流程， 和portfoliomad对象工作流程。

例子

obj.= SimulateNormalscenariosbymoments（obj.那assetmean.那Assetcovar.numscenarios.那numassets.）使用可选输入，模拟资产的均值和协方差的多变量正常资产返回方案返回Portfoliocvar或Portfoliomad对象numscenarios.。

笔记

此功能覆盖与相关的现有场景portfoliocvar.或者Portfoliomad.对象，以及可能，numscenarios.。

如果要多次使用该函数，并且每次调用函数时都要模拟相同的方案，请在每个函数调用之前RNG.（种子）使用指定的整数种子。

例子

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打开直播脚本

给定portfoliocvar对象P.， 使用simulatenormalscenariosbyments模拟多变量正常资产返回方案的功能。

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); AssetMean = [.5]
assetmean = 0.5000.
Assetcovar = [.5]
Assetcovar = 0.5000.
numscenarios = 100.
numscenarios = 100.
p = SimulateNormalscenariosbymoments（P，Assetmean，Assetcovar，NumScenarios）
p = portfoliocvar具有属性：buycost：[] sellcost：[]风险竞标：[]概率术：0.9500营业额：[] BuyTurnover：[] NumScenarios：100名称：[] NumAseTER：4 AssetList：[] instetlist：[]粉碎：[]培训：[] aequality：[]胎粪：[]下行：[4x1双]上行：[] upperBudget：1 GroupMatrix：[]较低组：[] GroupGoup：[] GroupA：[] Dightratio：[] Upperratio：[] minnumassets：[] maxnumassets：[] BULDTYPE：[4x1分类]
打开直播脚本

给定portfoliomad对象P.， 使用simulatenormalscenariosbyments模拟多变量正常资产返回方案的功能。

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 = PortfolioMAD; p = setScenarios(p, AssetScenarios); p = setDefaultConstraints(p); AssetMean = [.5]
assetmean = 0.5000.
Assetcovar = [.5]
Assetcovar = 0.5000.
numscenarios = 100.
numscenarios = 100.
p = SimulateNormalscenariosbymoments（P，Assetmean，Assetcovar，NumScenarios）
P = Portfoliomad具有属性：Buycost：[] Sellcost：[]风险犯规：[] RendTurnover：[] NumScenarios：100名称：[] NumAstl：4 Assetlist：[] initPort：[] bInequality：[] AEquality：[] bEquality：[]下界：[4X1双] UPPERBOUND：[] LowerBudget：1 UpperBudget：1 GroupMatrix：[] LowerGroup：[] UpperGroup：[] A组：[]组B：[]Dightratio：[] Upperratio：[] minnumassets：[] maxnumassets：[] BULDTYPE：[4x1分类]

输入参数

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投资组合的对象，使用a指定portfoliocvar.或者Portfoliomad.目的。

有关创建A的更多信息portfoliocvar.或者Portfoliomad.对象，参见

数据类型：目的

资产返回的平均值，指定为向量。

笔记

如果assetmean.是标量并且资产的数量是已知的，则会发生标量扩展。如果无法确定资产数量，则此功能假定numassets.=1。

数据类型：双倍的

资产返回的协方差，指定为对称正半纤维矩阵。

笔记

  • 如果Assetcovar.是标量并且已知资产的数量，对角矩阵用沿着对角线的标量值形成。如果无法确定资产的数量，则此方法假定numassets.=1。

  • 如果Assetcovar.是矢量，对角矩阵形成为沿着对角线的矢量形成。

  • 如果Assetcovar.不是一个对称的正半纤维矩阵，使用亲戚为相关矩阵创建正半纤维矩阵。

数据类型：双倍的

模拟的场景数量，指定为正整数。

数据类型：双倍的

资产数量，指定为标量。

数据类型：双倍的

输出参数

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更新的投资组合对象，返回ASportfoliocvar.或者Portfoliomad.目的。有关创建投资组合对象的详细信息，请参阅

尖端

您还可以使用DOT表示法来模拟来自资产回报的平均值和协方差的多变量正常资产返回方案portfoliocvar.或者Portfoliomad.目的。

obj = obj.simulatenormalscenariosbymoments（assetmean，assetcovar，numscenarios，numasset）;

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