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オプション・ポートフォリオの損失のヒストリカル・シミュレーション

投資家がS&P 500指数のヨーロピアン・コール・オプション1単位に投資しているとします。関数 lossop() は、株価の対数やボラティリティの対数が変化したことによって、投資家が1日先の時間軸で被る損失または利益を計算します。これまでと同様に、この関数は本演習の特定のポートフォリオ用に特別に作成されています。

lossop(xseries, S, sigma)

最初の引数には、株価とボラティリティというリスク因子に対応する対数リターンを、系列として、または c(stock_risk, volatility_risk) の形で与えます。S は現在の株価、sigma は現在のボラティリティです。

時間軸における金利の変化は、影響が小さいものとして無視します。

この演習では、オプション・ポートフォリオに対するヒストリカル・シミュレーションによる損失系列を作成し、その性質を確認します。次の演習でVaRとESを推定します。金利、行使価格、満期はそれぞれ r = 0.01K = 100T = 1 に設定されています。returns オブジェクトもワークスペースに用意されています。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶ定量的リスク管理

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演習の手順

  • 両方のリスク因子の対数リターンが -0.1、現在の株価が 80、ボラティリティが 0.2 のときの損失を、lossop() を使って計算します。
  • 株式の対数リターンが -0.1、ボラティリティの対数リターンが 0.1、現在の株価が 100、ボラティリティが 0.2 のときの損失を、lossop() を使って計算します。
  • S = 100sigma = 0.2 として returnslossop() を適用し、オブジェクト hslosses を作成してから、hslosses をプロットします。
  • hslosses のQ-Qプロットを正規分布に対して作成します。
  • hslosses とその絶対値系列の標本acfをプロットします。

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。

# Calculate the first loss
lossop(c(___,___), S = ___, sigma = ___)

# Calculate the second loss


# Create and plot hslosses



# Form a Q-Q plot of hslosses against normal


# Plot the sample acf of raw data and absolute values in hslosses

コードを編集して実行