Value at Risk historis
Drawdown mengukur kerugian yang berkelanjutan dari waktu ke waktu, tetapi bagaimana dengan pergerakan sederhana dalam satu hari?
Value at Risk atau VaR adalah cara untuk memperkirakan risiko pergerakan harga negatif dalam satu hari. VaR dapat diukur untuk probabilitas atau tingkat keyakinan apa pun, tetapi yang paling umum dikutip adalah VaR(95) dan VaR(99). VaR historis adalah metode paling sederhana untuk menghitung VaR, namun bergantung pada data return historis yang mungkin bukan asumsi yang baik untuk masa depan. VaR historis(95), misalnya, merepresentasikan kerugian minimum yang dialami portofolio atau aset Anda pada 5% kasus terburuk.
Di bawah ini, Anda akan menghitung VaR historis(95) dari ETF minyak USO. Data return (dalam persen) tersedia pada variabel StockReturns_perc.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Pengantar Manajemen Risiko Portofolio dengan Python
Instruksi latihan
- Hitung VaR(95), yaitu 5% terburuk dari return USO (
StockReturns_perc), dan tetapkan kevar_95. - Urutkan
StockReturns_percdan tetapkan kesorted_rets. - Plot histogram dari return yang sudah diurutkan (
sorted_rets).
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Calculate historical VaR(95)
var_95 = ____(StockReturns_perc, ____)
print(var_95)
# Sort the returns for plotting
sorted_rets = ____
# Plot the probability of each sorted return quantile
____(sorted_rets, density=True, stacked=True)
# Denote the VaR 95 quantile
plt.axvline(x=var_95, color='r', linestyle='-', label="VaR 95: {0:.2f}%".format(var_95))
plt.show()