Začněte nyníZačněte zdarma

Odhad rizika pomocí GEV

Představ si, že 1. ledna 2010 držíš akcie GE v hodnotě 1 000 000 €. Chceš pokrýt očekávané maximální ztráty, které by mohly nastat v průběhu následujícího týdne – a to na základě dostupných dat za předchozí dva roky, 2008–2009. Předpokládáš, že maximální týdenní ztráty akcií GE se řídí zobecněným rozdělením extrémních hodnot (GEV).

Pro modelování očekávaných ztrát odhadneš CVaR na 99% hladině spolehlivosti pro GEV rozdělení a použiješ ho k výpočtu výše rezervy potřebné k pokrytí očekávané maximální týdenní ztráty za leden 2010.

V tvém pracovním prostředí je k dispozici rozdělení genextreme z knihovny scipy.stats a také losses akcií GE za období 2008–2009.

Toto cvičení je součástí kurzu

Kvantitativní řízení rizik v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Najdi maxima ceny akcií GE pro blok o délce jednoho týdne.
  • Přizpůsob GEV rozdělení genextreme datům weekly_maxima.
  • Vypočítej 99% VaR a pomocí něj urči odhad 99% CVaR.
  • Vypočítej výši rezervy potřebné k pokrytí očekávané maximální týdenní ztráty.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Compute the weekly block maxima for GE's stock
weekly_maxima = losses.____("W").____()

# Fit the GEV distribution to the maxima
p = genextreme.____(____)

# Compute the 99% VaR (needed for the CVaR computation)
VaR_99 = genextreme.____(____, *p)

# Compute the 99% CVaR estimate
CVaR_99 = (1 / (1 - 0.99)) * genextreme.____(lambda x: x, 
           args=(p[0],), loc = p[1], scale = p[2], lb = ____)

# Display the covering loss amount
print("Reserve amount: ", 1000000 * CVaR_99)
Upravit a spustit kód