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演習

当てはめた分布からの VaR

CVaR を最小化するには、例えば 95% のような信頼水準で VaR を計算する必要があります。以前は、正規（ガウス）分布から分位点として VaR を求めましたが、より一般的に CVaR を最小化するには、データに最もよく「当てはまる」分布から分位点を計算する必要があります。

この演習では、2005〜2010 年の等ウェイトの投資銀行ポートフォリオの損失に当てはめた fitted の「損失分布」が用意されています。まず、その .evaluate() メソッドを使ってこの分布をプロットします（当てはめた分布の詳細は第 4 章で扱います）。

次に、fitted オブジェクトの .resample() メソッドを使って、当てはめた分布から 100,000 観測のランダムな sample を生成します。

最後に、ランダムな sample に対して np.quantile() を使い、95% VaR を計算します。

指示

100 XP
  • fitted の損失分布をプロットします。fitted の分布が正規分布とどのように異なるかに注目してください。
  • fitted の .resample() メソッドを使って、当てはめた分布から 100,000 点のランダムな sample を作成します。
  • ランダムな sample に対して np.quantile() を使い、95% の VaR を求め、結果を表示します。