Expected shortfall histórico
El expected shortfall, también conocido como CVaR (conditional value at risk), es simplemente la pérdida esperada en los peores escenarios de rendimientos.
Por ejemplo, si tu cartera tiene un VaR(95) de -3 %, entonces el CVaR(95) sería el valor medio de todas las pérdidas que superan el -3 %.
Tienes los datos de rendimientos (en porcentaje) en la variable StockReturns_perc. var_95 del ejercicio anterior también está disponible en tu espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la gestión del riesgo de cartera en Python
Instrucciones del ejercicio
- Calcula la media de los rendimientos en
StockReturns_percdondeStockReturns_percsea menor o igual quevar_95y asígnala acvar_95. - Representa el histograma de los rendimientos ordenados (
sorted_rets) usando la funciónplt.hist().
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Historical CVaR 95
cvar_95 = ____
print(cvar_95)
# Sort the returns for plotting
sorted_rets = sorted(StockReturns_perc)
# Plot the probability of each return quantile
____(____, density=True, stacked=True)
# Denote the VaR 95 and CVaR 95 quantiles
plt.axvline(x=var_95, color="r", linestyle="-", label='VaR 95: {0:.2f}%'.format(var_95))
plt.axvline(x=cvar_95, color='b', linestyle='-', label='CVaR 95: {0:.2f}%'.format(cvar_95))
plt.show()