CommencerCommencer gratuitement

CVaR et exposition au risque

Rappelez-vous que le CVaR est la valeur attendue de la perte étant donné un seuil minimal de perte. Le CVaR est donc déjà une mesure d’exposition au risque : c’est la somme (ou l’intégrale) de la probabilité de perte dans la queue de distribution multipliée par le montant de la perte.

Pour obtenir le CVaR à 99 %, vous allez d’abord ajuster une loi de Student (T) aux données de portefeuille crisis_losses disponibles pour 2008 - 2009, en utilisant la méthode t.fit(). Celle-ci renvoie les paramètres p de la loi de Student, utilisés pour trouver le VaR avec la méthode .ppf().

Ensuite, vous calculerez le VaR à 99 %, puisqu’il sert à déterminer le CVaR.

Enfin, vous calculerez la mesure de CVaR à 99 % à l’aide de la méthode t.expect(), la même que vous avez utilisée pour le CVaR sous hypothèse de loi Normale dans un exercice précédent.

La distribution t de scipy.stats est également disponible.

Cet exercice fait partie du cours

Gestion quantitative des risques en Python

Afficher le cours

Instructions

  • Trouvez les paramètres de distribution p à l’aide de la méthode .fit() appliquée à crisis_losses.
  • Calculez VaR_99 en utilisant les paramètres ajustés p et la fonction de quantile (percent point function) de t.
  • Calculez CVaR_99 avec la méthode t.expect() et les paramètres ajustés p, puis affichez le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Fit the Student's t distribution to crisis losses
p = t.____(crisis_losses)

# Compute the VaR_99 for the fitted distribution
VaR_99 = t.____(____, *p)

# Use the fitted parameters and VaR_99 to compute CVaR_99
tail_loss = t.expect(____ y: y, args = (p[0],), loc = p[1], scale = p[2], lb = VaR_99 )
CVaR_99 = (1 / (1 - ____)) * tail_loss
print(CVaR_99)
Modifier et exécuter le code