ヒストリカル・シミュレーション
英国の投資家が、資産の30%をFTSE、40%をS&P 500、30%をSMIに投資しているとします。
5つのリスクファクターの対数リターンのベクトルに対して、関数 lossop() は、総資産を1としたときに投資家が被る損失（または得る利益）を計算します。また、lossop() は5次元の対数リターンの時系列にも適用でき、時系列中の各ベクトルに対応するヒストリカルにシミュレートされた損失・利益の時系列を得られます。
関数 lossop() はこのポートフォリオに対するいわゆる「損失オペレーター」で、本演習のために特別に用意されています。一般には、新しいポートフォリオごとに、損失や利益を計算する専用の関数を書く必要があります。
この演習では、ヒストリカルにシミュレートした損失を作成し、その性質を確認します。これは、これらのデータを用いてVaRとESを推定するための準備段階です。
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
演習の手順
- 5つのリスクファクターすべてについて対数リターンが -0.1 のときに生じる損失を計算します（これはすでに用意されています）。
lossop()をreturnsに適用してオブジェクトhslossesを作成し、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の標本ACFと、hslossesの絶対値の標本ACFをそれぞれプロットします。
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 loss from a log-return of -0.1 for all risk factors
lossop(rep(-0.1, 5))
# Apply lossop() to returns and plot hslosses
___ <- lossop(___)
# Form a Q-Q plot of hslosses against normal
# Plot the sample acf of hslosses and their absolute values