パラメトリックVaRを計算する

この演習では、パラメトリック手法を用いて、日次の動的な5% VaRの推定を練習します。

フォワードVaR推定は3つのステップで行います。ステップ1はGARCHモデルで分散を予測します。ステップ2はGARCHの将来予測に基づく平均とボラティリティを取得します。ステップ3は、与えられた信頼水準に応じて分位点を計算します。パラメトリック手法では、仮定した分布から分位点を推定します。

GARCHモデルは、2019年1月1日までのBitcoinリターンの過去データで推定済みで、平均と分散の予測値はそれぞれ mean_forecast と variance_forecast に保存されています。GARCHモデルはStudentのt分布を仮定しており、その自由度 \(\nu\) は nu に保存されています。