VaR と CVaR の分位点を変えてみる
一般的に使われる VaR の分位点は 90%、95%、99% で、それぞれ最悪の 10%、5%、1% のケースに対応します。同じ分位点は CVaR にもよく使われます。なお、同一の分位点で比較すると、CVaR は常に VaR よりも極端な（より大きな損失を示す）推定になります。
以下では、USO ETF のリターンについて VaR と CVaR を比較します。
リターンのデータ（パーセント）は StockReturns_perc にあります。var_95、cvar_95、var_99、cvar_99 はすでに計算済みで、複数の分位点を比較できる関数 plot_hist() も用意してあります。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶポートフォリオ・リスク管理入門
演習の手順
StockReturns_percの VaR(90) を計算し、var_90に保存します。StockReturns_percの CVaR(90) を計算し、cvar_90に保存します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Historical VaR(90) quantiles
var_90 = ____(StockReturns_perc, ____)
print(var_90)
# Historical CVaR(90) quantiles
cvar_90 = ____
print(cvar_90)
# Plot to compare
plot_hist()