VaR parametrico
Il Value at Risk può essere calcolato anche in modo parametrico con un metodo noto come VaR varianza/covarianza. Questo approccio ti permette di simulare un intervallo di possibili esiti basandoti sulle proprietà della distribuzione storica dei rendimenti, invece che sui valori effettivi. Puoi calcolare il VaR(90) parametrico usando:
# Import norm from scipy.stats
from scipy.stats import norm
# Calculate Parametric VaR
norm.ppf(confidence_level=0.10, mu, vol)
dove mu e vol sono, rispettivamente, la media e la volatilità.
I dati dei rendimenti (in decimali) sono disponibili nella variabile StockReturns.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa
normdascipy.stats. - Calcola la media e la volatilità di
StockReturnse assegna i risultati rispettivamente amuevol. - Imposta il
confidence_levelper il VaR(95). - Calcola il VaR(95) usando la funzione
norm.ppf(), passando il livello di confidenza come primo parametro e mu e vol come secondo e terzo parametro.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import norm from scipy.stats
____
# Estimate the average daily return
mu = ____(StockReturns)
# Estimate the daily volatility
vol = ____(StockReturns)
# Set the VaR confidence level
confidence_level = ____
# Calculate Parametric VaR
var_95 = ____
print('Mean: ', str(mu), '\nVolatility: ', str(vol), '\nVaR(95): ', str(var_95))