`CreditDefaultCopula.`模拟工作流程

此示例显示了使用a的常见工作流程CreditDefaultCopula.信用工具组合的对象。

有关使用该流程的高级工作流程的示例CreditDefaultCopula.对象，参见使用copula建模相关默认值。

步骤1.使用双因素模型创建CreditDefaultCopula对象。

加载已保存的投资组合数据。创建一个CreditDefaultCopula.具有双因素模型的对象使用值ead.那PD那LGD.,Weights2F。

加载CreditPortfolioData.mat；cdc = creditDefaultCopula(EAD, PD, LGD,Weights2F，'factorcorlation'，factorcor2f）;DISP（CDC）

creditDefaultCopula with properties: Portfolio: [100x5 table] FactorCorrelation: [2x2 double] VaRLevel: 0.9500 UseParallel: 0

disp (cdc.Portfolio (1:10:100:))

ID EAD PD LGD重量__ ______ __________ ____ __________________________ 1 21.627 0.0050092 0.35 0.35 0 0.65 11 29.338 0.0050092 0.55 0.35 0 0.65 21 3.8275 0.0020125 0.25 0.1125 0.3375 0.55 31 26.286 0.0020125 0.55 0.1125 0.0375 0.85 41 42.868 0.0050092 0.55 0.25 0 0.75 51 7.1259 0.00099791 0.25 00.25 0.75 61 10.678 0.0020125 0.35 0 0.15 0.85 71 2.395 0.00099791 0.55 0 0.15 0.85 81 26.445 0.010185 0.55 0 0.45 0.55 91 7.1637 0.11015 0.25 0.35 0 0.65

步骤2.将varlevel设置为99％。

设定VarLevel财产CreditDefaultCopula.对象99％（默认值为95％）。

cdc.varlevel = 0.99;

步骤3。运行一个仿真。

使用模拟函数来运行一个模拟CreditDefaultCopula.对象100,000场景。

疾控中心=模拟中心,1 e5)

CDC = CreditDefaultCopula具有属性：投资组合：[100x5表]因子相关性：[2x2 Double] varlevel：0.9900使用平行：0 portfolioloss：[1x100000双]

步骤4.为投资组合风险生成报告。

使用portfoliorisk.功能，以获取报告的风险措施和置信区间el那STD.那var.,CVaR。

[Portrack，Riskconfiencesinterval] = Portfoliorisk（CDC）

Portrack =.1×4表el std var cvar ______ ______ ____________ 24.876 23.778 102.4 121.28

RiskConfidenceInterval =1×4表El Std Var Cvar ________________ ________________ ________________________________ 24.729 25.023 23.674 23.883 101.19 103.5 120.13 122.42

第5步。可视化分布。

使用柱状图函数显示分布el那var.,CVaR。

直方图（CDC.Portfolososess）;标题（'投资组合损失的分配'）;

图中包含一个轴。标题为“投资组合损失分布”的坐标轴包含一个直方图类型的对象。

步骤6。生成风险贡献报告。

使用riskContribution函数显示风险贡献。风险的贡献,el和CVaR，是添加剂。如果您在所有对应物中总结了这两个指标，则会获得整个投资组合报告的值portfoliorisk.表格

RC =风险协调（CDC）;DISP（RC（1:10，:)）

ID EL Std VaR CVaR __ __________ __________ _________ __________ 1 0.036031 0.022762 0.083828 0.13625 2 0.068357 0.039295 0.23373 0.24984 3 1.2228 0.60699 2.3184 2.3775 4 0.002877 0.00079014 0.0024248 0.0013137 5 0.12127 0.037144 0.18474 0.24622 6 0.1238 0.078506 0.39779 0.48334 7 0.84284 0.3541 1.6221 1.8183 8 0.00090088 0.00011379 0.00164630.00089197 9 0.93117 0.87638 3.3868 3.9936 10 0.26054 0.37918 1.7399 2.3042

步骤7。用t copula模拟风险暴露。

使用模拟函数有可选的输入参数系词和T.。将结果保存到新的CreditDefaultCopula.目的（CCT.）。

cdct =模拟中心,1 e5,'系词'那'T'那'自由程度'，10）

CDCT = CreditDefaultCopula具有属性：投资组合：[100x5表]因子相关性：[2x2 Double] varlevel：0.9900使用平行：0 portfolioloss：[1x100000双]

步骤8.比较不同的Copulas的信心带。

使用confidenceBands比较两个不同的Copulas的置信带的功能。

信心带（CDC，“RiskMeasure”那“性病”那'ConfidentiesIntervallevel'，0.90，'numpoints'，10）

ans =.10×4表NumScenarios低标准上____________ ______ ______ ______ 10000 23.525 23.799 24.079 20000 23.564 23.758 23.955 30000 23.543 23.701 23.861 40000 23.621 23.758 23.897 50000 23.565 23.687 23.811 60000 23.604 23.716 23.829 70000 23.688 23.792 23.897 80000 23.663 23.76 23.858 90000 23.639 23.73 23.823 1E + 05 23.691 23.778 23.866

信心量（CDCT，“RiskMeasure”那“性病”那'ConfidentiesIntervallevel'，0.90，'numpoints'，10）

ans =.10×4表NumScenarios低标准上____________ ______ ______ ______ 10000 31.923 32.294 32.675 20000 31.775 32.036 32.302 30000 31.759 31.972 32.188 40000 31.922 32.107 32.295 50000 32.012 32.179 32.347 60000 31.911 32.062 32.216 70000 31.879 32.019 32.161 80000 31.909 32.04 32.173 90000 31.866 31.99 32.114 1E + 05 31.933 32.05 32.169