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  3. R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)
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연습 문제

과거 시뮬레이션

한 영국 투자자가 자신의 자산 중 30%를 FTSE 지수, 40%를 S&P 500 지수, 30%를 SMI 지수에 투자했다고 가정해 봅시다.

5개 위험 요인의 로그 수익률 벡터가 주어지면, 함수 lossop()은 총자산이 1일 때 투자자가 입는 손실(또는 이익)을 계산합니다. 또한 이 함수는 5차원 로그 수익률 시계열에도 적용할 수 있어, 시계열의 각 로그 수익률 벡터에 대응하는 과거 시뮬레이션 손실과 이익의 시계열을 얻을 수 있습니다.

함수 lossop()은 해당 포트폴리오의 이른바 손실 연산자이며, 이 연습 문제를 위해 특별히 작성되었습니다. 일반적으로는, 새 포트폴리오마다 해당 포트폴리오의 손실과 이익을 계산하는 별도의 함수를 작성해야 합니다.

이 연습에서는 과거 시뮬레이션 손실을 만들고 이를 살펴봅니다. 이는 이 데이터를 사용해 VaR와 ES를 추정하기 위한 필수 준비 단계입니다.

지침

100 XP
  • 5개 위험 요인 모두에 대해 로그 수익률이 -0.1일 때의 손실을 계산하세요(이미 계산되어 있습니다).
  • lossop()을 returns에 적용해 객체 hslosses를 만들고, hslosses를 시각화하세요.
  • 정규분포에 대한 hslosses의 Q-Q 플롯을 만드세요.
  • hslosses의 표본 ACF와, 이어서 hslosses의 절댓값에 대한 표본 ACF를 그리세요.