Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

MTH305 Risk Management

Coursework instructions

6 November 2023

1    General Information

1.  The coursework contributes 15% towards your inal module grade.

2.  The lab in weeks 4 and 7 is related to the coursework.  Please study the lab solution iles, and the BBB recordings are available on Learning Mall.

3. In the coursework, you will work with a stock portfolio and assess its market risk.

(a)  Suppose you were the manager of a portfolio of 30 stocks.

(b)  It is now at the end of today 20231027.

(c) You are currently holding CNY100 in each stock.

(d) The aim is to assess the market risk of the stock portfolio for the next trading day by calculating the 99% one-day VaR of the portfolio.

(e)  For  all  calculations,  assume  that  the mean of stock returns is zero over  a one-day horizon.

2 The data

1.  The stock data is the daily closing price of stocks traded on Shanghai and Shenzhen

Stock Exchanges in the sample period from 20211027 to 20231027.

2. The data source is CSMAR. Imposing the constraint that there is stock price data

on each trading day we have obtained 4090 out of a total of 5475 stocks.

3.  Each student is randomly assigned 30 stocks for the analysis.

4. The bond yield data is ChinaBond Government bond yields for maturities 3-month, 6-month,  1-year,  3-year,  5-year,  7-year,  10-year  and  30-year in the same sample period from 20211027 to 20231027, downloaded from the People’s Bank of China.

3 Data analysis

For the coursework, you should use MATLAB only, and please use the provided data ile only. Open the template MATLABile “MTH305 CW2.m” and follow the instructions therein. Please do not change the name of variables.  For how to install Matlab on your own computer, see page 3 of week 1 lecture slides.

1. Import data and calculate stock and portfolio returns.  [10 marks]

(a)  Please do not change the order of the 30 stocks.

2.  Calculate 5 measures of VaRs:

(a) historical simulation, equal weight [15 marks]

(b) historical simulation, exponential weight [10 marks]

(c) historical simulation, volatility scaling [20 marks]

. Let the module leader know if there is a warning when calling function

’EstMdl=estimate(Mdl,return portfolio);’ .

(d) variance-covariance approach, equal weight [10 marks]

(e) variance-covariance approach, EWMA [15 marks].

3.  Calculate VaR via principal component analysis [20 marks].

Suppose you are following the research of Dr.   Feeble, who inds that the value of stocks is sensitive to interest rate changes.   Using  his/her  method,  you  have calculated that the change in your portfolio value (in CNY) due to 1 basis point change in 3-month,  6-month,  1-year,  3-year,  5-year,  7-year,  10-year  and  30-year yields is 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, respectively.  Calculate the VaR of the portfolio using the irst two principal components of bond yields.

4 Submission

1.  The submission deadline is Monday, 27 November, 9am.

2.  Submit the following iles (do not rename or zip iles):

(a) MTH305 CW2.m that contains your work

(b) results.mat: the mat ile that saves all the variables

(c) any other function iles you have used (not MATLAB built-in functions).

3.  Submit one PDF ile of MATLAB code in Submission 2 (a) and (c) at Turnitin.

4. You can edit your submissions by clicking the button ”Edit submission”.  Editing submission after the deadline will be viewed as late submission.

5.  Late submission will have a penalty of 5 marks per working day, up to a maximum of ive working days.

.  Less than one working day will be counted as one working day.

. Work received more than ive working days after the submission deadline will receive a mark of zero.

6. Abnormal similarity of MATLAB code will be subjected to investigation as per the academic integrity policies, and in the worst case, resulting in zero mark and the disciplinary process.

7. Your marks are solely from answering the questions.

.  Marking takes into account rounding errors.

.  Error Carried Forward is employed in marking.  For example, you will have the full mark for correctly calling the function ’VaR count’even if your calculation of input ’loss’is wrong in previous steps.

.  The quality of the code will not be marked.

8.  Students who believe that their performance may have been impaired by illness or other exceptional circumstances should follow the procedures set out in the Univer-sity’s ’Mitigating Circumstances Policy’.

.  Fill in the form ’Request for Extension of Coursework Submission Deadline’

(available on e-Bridge).

.  The request must be made with documentary evidence to the Examinations

Officer as soon as possible, but no later than the original submission deadline.

.  Also inform the module leader.