O desvio padrão dá o mesmo peso para retornos positivos e negativos ao calcular a variabilidade dos retornos. Quando a distribuição de retornos é assimétrica (com viés), investidores usam medidas adicionais de risco que focam em descrever as perdas potenciais. Uma dessas medidas de risco de baixa é o Semidesvio. O Semidesvio calcula a variabilidade dos retornos abaixo do retorno médio.

Outra medida mais popular é o chamado Value-at-Risk (ou VaR). Em termos gerais, o VaR corresponde ao quantil de 5% da distribuição de retornos, significando que um retorno mais negativo só pode acontecer com probabilidade de 5%. Por exemplo, você pode perguntar: "qual é a maior perda que eu posso potencialmente ter no próximo trimestre de modo que eu só tenha 5% de probabilidade de observar uma perda ainda maior?"

O expected shortfall é outra medida de risco que foca na perda média abaixo do quantil de VaR de 5%.

Neste exercício, você vai examinar o risco potencial dos retornos mensais do S&P 500. Você vai usar as funções SemiDeviation(), VaR(), e ES(). Todas essas funções exigem o argumento R, que é um objeto xts, vector, matrix, data.frame, timeSeries ou zoo de retornos de ativos. No entanto, VaR() e ES() exigem outro argumento p, ou nível de probabilidade de perda, que é p = 0.05 no caso do VaR e do ES de 5%.

Não normalidade da distribuição de retornos

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