Historical expected shortfall
Expected Shortfall, जिसे CVaR या conditional value at risk भी कहा जाता है, मूलतः रिटर्न्स के सबसे बुरे परिदृश्यों में होने वाले अपेक्षित नुकसान का औसत है.
उदाहरण के लिए, यदि आपके पोर्टफोलियो का VaR(95) -3% है, तो CVaR(95) उन सभी नुकसानों के औसत के बराबर होगा जो -3% से अधिक (अर्थात और बुरे) हैं.
रिटर्न्स का डेटा (प्रतिशत में) वैरिएबल StockReturns_perc में उपलब्ध है. पिछले अभ्यास से var_95 भी आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
अभ्यास निर्देश
StockReturns_percमें उन रिटर्न्स का औसत निकालिए जहाँStockReturns_percvar_95से कम या बराबर हो, और उसेcvar_95में असाइन कीजिए.plt.hist()फंक्शन का उपयोग करके सॉर्ट किए गए रिटर्न्स (sorted_rets) का histogram प्लॉट कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()