金融风险计算函数解析

### 金融风险计算函数解析 在金融领域，准确计算信用风险暴露和收益率对于风险管理和投资决策至关重要。本文将详细介绍几个关键的金融计算函数，包括 `creditexposures`、`exposureprofiles` 和 `cdyield`，并通过具体的示例展示它们的使用方法。 #### 1. `creditexposures` 函数 `creditexposures` 函数用于从合约价值计算信用风险暴露，这些暴露在计算投资组合的信用价值调整（CVA）时非常有用。 ##### 1.1 语法 ```matlab [exposures,exposurecpty] = creditexposures(values,counterparties) [exposures,exposurecpty] = creditexposures( ___ ,Name,Value) [exposures,exposurecpty,collateral] = creditexposures( ___ ,Name,Value) ``` ##### 1.2 描述 - `[exposures,exposurecpty] = creditexposures(values,counterparties)`：根据一组按市值计价的场外交易（OTC）合约价值计算交易对手的信用风险暴露。 - `[exposures,exposurecpty] = creditexposures( ___ ,Name,Value)`：添加可选的名称 - 值对参数。 - `[exposures,exposurecpty,collateral] = creditexposures( ___ ,Name,Value)`：使用可选的 `CollateralTable` 和 `Dates` 名称 - 值对参数，根据一组按市值计价的 OTC 合约价值计算交易对手的信用风险暴露，并返回每个模拟日期和每个场景下交易对手可用的模拟抵押品金额。 ##### 1.3 输入参数 - `values`：一个三维数组，包含在一系列模拟日期和多个场景下模拟的合约组合的按市值计价的价值。 - `counterparties`：对应于 `values` 中每个合约的交易对手，可以是数字 ID 向量或交易对手名称的单元格数组。 ##### 1.4 名称 - 值对参数 - `NettingID`：指示每个合约所属的净额结算集的 ID，可以是数字 ID 向量或字符向量标识符的单元格数组。 - `ExposureType`：暴露的计算方法，可选值为 `'Counterparty'`（默认）或 `'Additive'`。 - `CollateralTable`：包含交易对手抵押协议信息的 MATLAB 表。 - `Dates`：对应于 `values` 数组每一行的模拟日期。 ##### 1.5 输出参数 - `exposures`：一个三维数组，代表每个日期和所有场景下每个交易对手或合约的潜在损失。 - `exposurecpty`：对应于 `exposures` 数组列的交易对手。 - `collateral`：每个模拟日期和每个场景下交易对手可用的模拟抵押品金额。 ##### 1.6 示例 以下是几个使用 `creditexposures` 函数的示例： ###### 1.6.1 查看特定交易对手的合约价值和暴露随时间的变化 ```matlab load ccr.mat cpID = 4; cpValues = squeeze(sum(values(:,swaps.Counterparty == cpID,:),2)); subplot(2,1,1) plot(simulationDates,cpValues); title(sprintf('Mark-to-Market Contract Values for Counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Portfolio Value ($)') [exposures, expcpty] = creditexposures(values,swaps.Counterparty,'NettingID',swaps.NettingID); subplot(2,1,2) cpIdx = find(expcpty == cpID); plot(simulationDates,squeeze(exposures(:,cpIdx,:))); title(sprintf('Exposure for counterparty: %d',cpIdx)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Exposure ($)') xlabel('Simulation Dates') ``` 该示例首先加载包含多个场景下掉期组合按市值计价合约价值的数据文件 `ccr.mat`，然后选择特定的交易对手（`cpID = 4`），计算该交易对手的合约价值并绘制其随时间的变化。接着，使用 `creditexposures` 函数计算该交易对手的信用风险暴露，并绘制暴露随时间的变化。 ###### 1.6.2 计算信用暴露并确定新交易的增量暴露 ```matlab load ccr.mat cpID = 4; cpIdx = swaps.Counterparty == cpID; cpValues = values(:,cpIdx,:); plot(simulationDates,squeeze(sum(cpValues,2))); grid on; title(sprintf('Potential Mark-to-Market Portfolio Values for Counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Portfolio Value ($)') netting = swaps.NettingID(cpIdx); exposures = creditexposures(cpValues,cpID,'NettingID',netting); figure; plot(simulationDates,squeeze(exposures)); grid on title(sprintf('Exposure for counterparty: %d',cpID)); datetick('x','mmmyy') ylabel('Exposure ($)') xlabel('Simulation Dates') profilesBefore = exposureprofiles(simulationDates,exposures) newTradeIdx = 3; newTradeValues = values(:,newTradeIdx,:); cpValues = [cpValues newTradeValues]; netting = [netting; cpID]; exposures = creditexposures(cpValues,cpID,'NettingID',netting); profilesAfter = exposureprofiles(simulationDates,exposures) figure; subplot(2,1,1) plot(simulationDates,profilesBefore.EE,simulationDates,profilesAfter.EE); grid on; legend({'EE before','EE with trade'}) datetick('x','mmmyy','keeplimits') title('Expect ```