모수적 VaR
Value at Risk는 분산/공분산 VaR로 알려진 방법을 사용해 모수적으로도 계산할 수 있어요. 이 방법은 실제 수익률 값 대신 과거 수익률 분포 특성에 기반해 다양한 가능성을 모의실험할 수 있게 해줍니다. 모수적 VaR(90)은 다음과 같이 계산할 수 있어요:
# Import norm from scipy.stats
from scipy.stats import norm
# Calculate Parametric VaR
norm.ppf(confidence_level=0.10, mu, vol)
여기서 mu와 vol은 각각 평균과 변동성을 뜻합니다.
수익률 데이터는 StockReturns 변수에 소수(decimal) 형태로 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리
연습 안내
scipy.stats에서norm을 임포트하세요.StockReturns의 평균과 변동성을 계산해 각각mu와vol에 할당하세요.- VaR(95)를 위한
confidence_level을 설정하세요. norm.ppf()함수를 사용해 VaR(95)를 계산하세요. 첫 번째 인자로 신뢰수준을, 두 번째와 세 번째 인자로는 각각 mu와 vol을 전달하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import norm from scipy.stats
____
# Estimate the average daily return
mu = ____(StockReturns)
# Estimate the daily volatility
vol = ____(StockReturns)
# Set the VaR confidence level
confidence_level = ____
# Calculate Parametric VaR
var_95 = ____
print('Mean: ', str(mu), '\nVolatility: ', str(vol), '\nVaR(95): ', str(var_95))