Historická simulace

Představ si, že britský investor vložil 30 % svého majetku do indexu FTSE, 40 % do indexu S&P 500 a 30 % do indexu SMI.

Pro různé vektory logaritmických výnosů pěti rizikových faktorů funkce lossop() vypočítá ztrátu nebo zisk investora za předpokladu, že jeho celkové bohatství je rovno 1. Funkci lze také aplikovat na pětidimenzionální časovou řadu logaritmických výnosů a získat tak časovou řadu historicky simulovaných ztrát a zisků odpovídajících jednotlivým vektorům výnosů v dané řadě.

Funkce lossop() je tzv. operátor ztráty portfolia a byla speciálně napsána pro toto cvičení. Obecně platí, že pro každé nové portfolio je třeba napsat vlastní funkci pro výpočet ztrát a zisků.

V tomto cvičení sestavíš historicky simulované ztráty a prozkoumáš je. To je nezbytný základ pro odhad hodnot VaR a ES z těchto dat.

Toto cvičení je součástí kurzu

Kvantitativní řízení rizik v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vypočítej ztrátu, která by vznikla při logaritmickém výnosu -0,1 pro všech pět rizikových faktorů (tento krok je již hotový).
Vytvoř objekt hslosses aplikováním funkce lossop() na returns a následně vykresli hslosses.
Sestav Q-Q graf porovnávající hslosses s normálním rozdělením.
Vykresli výběrovou ACF funkci hslosses a poté i absolutních hodnot hslosses.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Calculate the loss from a log-return of -0.1 for all risk factors
lossop(rep(-0.1, 5))

# Apply lossop() to returns and plot hslosses
___ <- lossop(___)


# Form a Q-Q plot of hslosses against normal


# Plot the sample acf of hslosses and their absolute values

Upravit a spustit kód