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रिस्क फैक्टर कोरिलेशन का विज़ुअलाइज़ेशन

वित्तीय संकट से पहले और उसके दौरान इन्वेस्टमेंट बैंकों ने mortgage-backed securities (MBS) में भारी निवेश किया था. इससे MBS, इन्वेस्टमेंट बैंक के पोर्टफोलियो के लिए एक संभावित रिस्क फैक्टर बनता है. आप इसे portfolio returns और एक MBS रिस्क माप, 90-day mortgage delinquency rate mort_del, के बीच scatterplots से जाँचेंगे.

mort_del केवल quarterly डेटा के रूप में उपलब्ध है. इसलिए portfolio_returns को पहले DataFrame की .resample() मेथड से daily से quarterly फ्रीक्वेंसी में बदला जाना चाहिए.

आपके workspace में equal-weighted पोर्टफोलियो के portfolio_returns और delinquency rate वैरिएबल mort_del, दोनों मौजूद हैं. Scatterplots के लिए, plot_average और plot_min आपके workspace में प्लॉट axes हैं—आप उन पर .scatter() मेथड का उपयोग करके अपने scatterplots जोड़ेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Quantitative Risk Management

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • .resample() और .mean() मेथड्स का उपयोग करके daily portfolio_returns डेटा को average quarterly डेटा में बदलें.
  • mort_del और portfolio_q_average के बीच एक scatterplot plot_average पर जोड़ें. क्या कोरिलेशन मजबूत है?
  • अब .mean() की जगह .min() का उपयोग करके minimum quarterly डेटा बनाएँ.
  • mort_del और portfolio_q_min के बीच एक scatterplot plot_min पर जोड़ें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Transform the daily portfolio_returns into quarterly average returns
portfolio_q_average = portfolio_returns.____('Q').____.dropna()

# Create a scatterplot between delinquency and quarterly average returns
plot_average.____(____, portfolio_q_average)

# Transform daily portfolio_returns returns into quarterly minimum returns
portfolio_q_min = ____.resample('____').____.dropna()

# Create a scatterplot between delinquency and quarterly minimum returns
plot_min.scatter(____, ____)
plt.show()
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