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연습 문제

정규분포의 VaR

Value at Risk(VaR) 지표에 익숙해지려면, 잘 알려진 분포에 적용해 보는 게 도움이 됩니다. 정규(또는 Gaussian) 분포는 1) 해석적으로 간단한 형태를 가지고, 2) 다양한 실증 현상을 잘 설명한다는 점에서 특히 유용해요. 이 연습에서는 포트폴리오의 손실이 정규분포를 따른다고 가정합니다. 즉, 분포에서 더 큰 값이 나올수록 손실이 더 크다고 봅니다.

이 연습을 통해 표준 정규분포에서 scipy.stats.norm의 ppf()(percent point function)와 numpy의 quantile() 함수를 사용해 각각 95%와 99% 신뢰수준의 VaR을 구하는 방법을 배워요. 또한 정규분포 그래프에서 VaR을 임계값으로 시각화해 볼 거예요.

지침

100 XP
  • norm의 .ppf() percent point function을 사용해 95% 신뢰수준의 VaR을 구하세요.
  • 이제 Numpy의 quantile() 함수를 사용해 정규분포에서 생성한 draws 100,000개에 대해 99% VaR을 구하세요.
  • print 문으로 95%와 99% VaR 값을 비교하세요.
  • 정규분포를 플로팅하고, 95% VaR을 나타내는 선을 추가하세요.