1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Kvantitativní řízení rizik v Pythonu
Connected

Exercise

CVaR a riziková expozice

CVaR je střední hodnota ztráty za podmínky, že ztráta překročí určitou minimální hranici. CVaR tedy přímo vyjadřuje rizikovou expozici – jde o součet (resp. integrál) pravděpodobnosti ztráty v chvostu rozdělení násobené výší ztráty.

Pro výpočet 99% CVaR nejprve nafituješ T rozdělení na dostupná portfoliová data ztrát crisis_losses z let 2008–2009 pomocí metody t.fit(). Ta vrátí parametry T rozdělení p, které pak použiješ k nalezení VaR metodou .ppf().

Následně vypočítáš 99% VaR, protože ho potřebuješ k určení CVaR.

Nakonec vypočítáš 99% CVaR pomocí metody t.expect() – stejné metody, kterou jsi použil/a k výpočtu CVaR pro normální rozdělení v dřívějším cvičení.

Rozdělení t z knihovny scipy.stats je již k dispozici.

Instructions

100 XP
  • Najdi parametry rozdělení p pomocí metody .fit() aplikované na crisis_losses.
  • Vypočítej VaR_99 s použitím nafitovaných parametrů p a funkce percentilových bodů rozdělení t.
  • Vypočítej CVaR_99 pomocí metody t.expect() a nafitovaných parametrů p a zobraz výsledek.