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Korrelation von Risikofaktoren visualisieren

Investmentbanken haben vor und während der Finanzkrise stark in Mortgage-Backed Securities (MBS) investiert. Dadurch sind MBS ein naheliegender Risikofaktor für das Portfolio einer Investmentbank. Du prüfst das mithilfe von Scatterplots zwischen portfolio returns und einem MBS-Risikomaß, der 90-tägigen Hypothekenausfallrate mort_del.

mort_del liegt nur als Quartalsreihe vor. Daher müssen die portfolio_returns zunächst mit der DataFrame-Methode .resample() von täglicher auf quartalsweise Frequenz umgewandelt werden.

In deinem Workspace findest du sowohl portfolio_returns für ein gleichgewichtetetes Portfolio als auch die Variable der Ausfallrate mort_del. Für die Scatterplots sind plot_average und plot_min die Plot-Achsen in deinem Workspace – du fügst deine Scatterplots mit der Methode .scatter() hinzu.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Quantitative Risk Management in Python

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Anleitung zur Übung

  • Wandle die täglichen portfolio_returns in durchschnittliche Quartalsdaten um, indem du die Methoden .resample() und .mean() verwendest.
  • Füge einen Scatterplot zwischen mort_del und portfolio_q_average zu plot_average hinzu. Gibt es eine starke Korrelation?
  • Erstelle nun Minimum-Quartalsdaten, indem du .min() statt .mean() verwendest.
  • Füge einen Scatterplot zwischen mort_del und portfolio_q_min zu plot_min hinzu.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Transform the daily portfolio_returns into quarterly average returns
portfolio_q_average = portfolio_returns.____('Q').____.dropna()

# Create a scatterplot between delinquency and quarterly average returns
plot_average.____(____, portfolio_q_average)

# Transform daily portfolio_returns returns into quarterly minimum returns
portfolio_q_min = ____.resample('____').____.dropna()

# Create a scatterplot between delinquency and quarterly minimum returns
plot_min.scatter(____, ____)
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen