Scalare le stime di rischio
Il valore VaR(95) calcolato negli esercizi precedenti rappresenta semplicemente il valore a rischio per un singolo giorno. Per stimare il VaR su un orizzonte temporale più lungo, scala il valore per la radice quadrata del tempo, in modo analogo alla volatilità:
$$ \text{VaR(95)}_{\text{t days}} = \text{VaR(95)}_{\text{1 day}} * \sqrt{t} $$
StockReturns_perc e var_95 dell'esercizio precedente sono disponibili nel tuo workspace. Usa questi dati per stimare il VaR per l'ETF sul petrolio USO da 1 a 100 giorni da oggi. Abbiamo anche definito una funzione plot_var_scale() che traccia il VaR da 1 a 100 giorni da oggi.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione alla gestione del rischio di portafoglio in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Esegui un ciclo da 0 a 100 (escluso 100) usando la funzione
range(). - Imposta la seconda colonna di
forecasted_valuesa ciascun indice uguale al VaR previsto, moltiplicandovar_95per la radice quadrata dii + 1usando la funzionenp.sqrt().
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Aggregate forecasted VaR
forecasted_values = np.empty([100, 2])
# Loop through each forecast period
for i in ____:
# Save the time horizon i
forecasted_values[i, 0] = i
# Save the forecasted VaR 95
forecasted_values[i, 1] = ____
# Plot the results
plot_var_scale()