Escalado de estimaciones de riesgo
El valor VaR(95) calculado en ejercicios anteriores es simplemente el valor en riesgo para un solo día. Para estimar el VaR en un horizonte temporal mayor, escala ese valor por la raíz cuadrada del tiempo, de forma similar a cómo se escala la volatilidad:
$$ \text{VaR(95)}_{\text{t days}} = \text{VaR(95)}_{\text{1 day}} * \sqrt{t} $$
StockReturns_perc y var_95 del ejercicio anterior están disponibles en tu espacio de trabajo. Usa estos datos para estimar el VaR del ETF de petróleo USO para entre 1 y 100 días a partir de hoy. También hemos definido una función plot_var_scale() que dibuja el VaR para entre 1 y 100 días desde ahora.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la gestión del riesgo de cartera en Python
Instrucciones del ejercicio
- Itera de 0 a 100 (sin incluir 100) usando la función
range(). - Establece la segunda columna de
forecasted_valuesen cada índice igual al VaR previsto, multiplicandovar_95por la raíz cuadrada dei + 1usando la funciónnp.sqrt().
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Aggregate forecasted VaR
forecasted_values = np.empty([100, 2])
# Loop through each forecast period
for i in ____:
# Save the time horizon i
forecasted_values[i, 0] = i
# Save the forecasted VaR 95
forecasted_values[i, 1] = ____
# Plot the results
plot_var_scale()