과거 데이터를 이용한 기대 단기 손실
Expected Shortfall(기대 단기 손실), 또는 CVaR(조건부 위험가치)는 최악의 경우에 해당하는 수익률 구간에서의 기대 손실을 의미합니다.
예를 들어, 포트폴리오의 VaR(95)이 -3%라면, CVaR(95)은 -3%를 초과하는 모든 손실의 평균값이 됩니다.
수익률 데이터(백분율)는 변수 StockReturns_perc에 들어 있습니다. 이전 연습 문제에서 계산한 var_95도 워크스페이스에 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
연습 안내
StockReturns_perc중StockReturns_perc가var_95이하인 구간의 평균을 계산해cvar_95에 할당하세요.plt.hist()함수를 사용해 정렬된 수익률(sorted_rets)의 히스토그램을 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Historical CVaR 95
cvar_95 = ____
print(cvar_95)
# Sort the returns for plotting
sorted_rets = sorted(StockReturns_perc)
# Plot the probability of each return quantile
____(____, density=True, stacked=True)
# Denote the VaR 95 and CVaR 95 quantiles
plt.axvline(x=var_95, color="r", linestyle="-", label='VaR 95: {0:.2f}%'.format(var_95))
plt.axvline(x=cvar_95, color='b', linestyle='-', label='CVaR 95: {0:.2f}%'.format(cvar_95))
plt.show()