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演習

モンテカルロ・シミュレーション

2005〜2010年の投資銀行ポートフォリオの資産について、モンテカルロ・シミュレーションを使って95% VaRを求めます。

資産損失の平均は Numpy 配列 mu にあります。効率的共分散行列は e_cov です（ここでは、前の演習と異なり、年率化ではなく日次の分散を使います）。これらを使って、1日分の資産損失のサンプルパスを作成し、日次のポートフォリオ損失をシミュレートします。

共分散行列 e_cov を使うことで資産パスが相関を持つようになり、現実的な仮定になります。

シミュレーションの total_steps はビデオと同じく 1440 に設定されています。実行回数 N は 10000 です。

各実行について累積 losses を計算し、np.quantile() 関数を使って95% VaRを求めます。

ポートフォリオの weights と、scipy.stats の norm 分布が利用できます。

指示1 / 4

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  • 1日分の累積 daily_loss 行列を初期化します。最終的に4資産すべての分ごとのシミュレーション損失を合計するために使います。