1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Kvantitativní řízení rizik v Pythonu
Connected

Bài tập

VaR z odhadnutého rozdělení

Minimalizace CVaR vyžaduje výpočet VaR na určité hladině spolehlivosti, například 95 %. Dříve jsi odvodil/a VaR jako kvantil normálního (Gaussova) rozdělení, ale minimalizace CVaR obecně vyžaduje výpočet kvantilu z rozdělení, které nejlépe odpovídá datům.

V tomto cvičení je připraveno rozdělení ztrát fitted, které popisuje ztráty rovnoměrně váženého portfolia investičních bank v letech 2005–2010. Nejprve toto rozdělení vykreslíš pomocí jeho metody .evaluate() (odhadnutá rozdělení budou podrobněji popsána v kapitole 4).

Poté použiješ metodu .resample() objektu fitted k náhodnému výběru sample o 100 000 pozorováních z odhadnutého rozdělení.

Nakonec pomocí np.quantile() aplikovaného na náhodný sample vypočítáš 95% VaR.

Hướng dẫn

100 XP
  • Vykresli rozdělení ztrát fitted. Všimni si, jak se toto rozdělení liší od normálního rozdělení.
  • Pomocí metody .resample() objektu fitted vytvoř sample o 100 000 náhodných hodnotách z odhadnutého rozdělení.
  • Pomocí np.quantile() zjisti 95% VaR z náhodného sample a zobraz výsledek.