Odhad VaR a ES

Teď jsi připraven/a odhadnout VaR a ES pro mezinárodního akciového investora pomocí historicky simulovaných ztrát a zisků uložených v hslosses.

Použiješ dvě metody. Nejprve aplikuješ jednoduchou neparametrickou metodu – k odhadu VaR použiješ výběrový kvantil a k odhadu ES průměr hodnot překračujících tento kvantil.

Poté tyto odhady porovnáš s hodnotami získanými za předpokladu, že hslosses mají normální rozdělení. Tohle je samozřejmě velmi problematický předpoklad – porovnání obou sad odhadů ti ukáže, která z nich je konzervativnější.

Toto cvičení je součástí kurzu

Kvantitativní řízení rizik v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí quantile() odhadni 99. percentil výběrového rozdělení hslosses.
Odhadni 99% ES jako průměr hodnot z hslosses, které jsou alespoň tak velké jako odhadnutý VaR (tento krok je už hotový).
Pomocí příslušných funkcí odhadni střední hodnotu a směrodatnou odchylku hslosses a přiřaď je do mu, respektive sigma.
Pomocí qnorm() s vypočtenou střední hodnotou a směrodatnou odchylkou vypočti 99% kvantil normálního rozdělení.
Pomocí ESnorm() s vypočtenou střední hodnotou a směrodatnou odchylkou vypočti 99% ES normálního rozdělení.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Estimate the 99th sample percentile of the distribution of hslosses


# Estimate the 99% ES
mean(hslosses[hslosses >= quantile(hslosses, 0.99)])

# Estimate the mean and standard deviation of hslosses



# Compute the 99% quantile of a normal distribution


# Compute the 99% ES of a normal distribution

Upravit a spustit kód