VaR और CVaR क्वांटाइल बदलना
VaR के लिए अक्सर 90%, 95%, और 99% क्वांटाइल उपयोग किए जाते हैं, जो क्रमशः सबसे खराब 10%, 5%, और 1% मामलों के अनुरूप होते हैं. यही क्वांटाइल्स CVaR के लिए भी प्रचलित हैं. ध्यान दें कि समान क्वांटाइल पर CVaR, VaR की तुलना में हमेशा अधिक चरम (अधिक नकारात्मक) अनुमान देता है.
नीचे USO ETF रिटर्न्स के लिए VaR बनाम CVaR मानों की तुलना करें.
रिटर्न्स डेटा (प्रतिशत में) StockReturns_perc में उपलब्ध है. हमने var_95, cvar_95, var_99, cvar_99 भी गणना कर लिए हैं और एक फंक्शन plot_hist() परिभाषित किया है जो आपके लिए कई क्वांटाइल्स की तुलना करता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
अभ्यास निर्देश
StockReturns_percके लिए VaR(90) की गणना करें और परिणामvar_90में सहेजें.StockReturns_percके लिए CVaR(90) की गणना करें और परिणामcvar_90में सहेजें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Historical VaR(90) quantiles
var_90 = ____(StockReturns_perc, ____)
print(var_90)
# Historical CVaR(90) quantiles
cvar_90 = ____
print(cvar_90)
# Plot to compare
plot_hist()