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  3. Pythonで学ぶGARCHモデル
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연습 문제

ダイナミックなポートフォリオ分散を計算する

この演習では、GARCH によるダイナミック共分散を用いて、シンプルな2資産ポートフォリオの分散を計算する練習をします。

モダン・ポートフォリオ理論によると、分散効果を活用して、所望の期待収益を最小のリスクで達成するための最適なポートフォリオ構築法があります。特に、資産リターン同士の共分散が負の場合に、この効果が顕著になります。

ここでは、2つの資産（EUR/USD と CAD/USD の通貨ペア）だけを保有するポートフォリオを考えます。GARCH モデルから得た各資産の分散は variance_eur と variance_cad に、共分散は covariance に保存されています。2資産のウェイトを変化させて全体のポートフォリオ分散を計算し、その違いを可視化してください。

지침

100 XP
  • ポートフォリオaでは EUR/USD のウェイト Wa1 を 0.9、ポートフォリオbでは Wb1 を 0.5 に設定します。
  • variance_eur、variance_cad、covariance を用いて、ポートフォリオaの分散 portvar_a を計算します。ポートフォリオbの portvar_b も同様に計算します。