Expected shortfall histórico
Expected Shortfall, também conhecido como CVaR (conditional value at risk), é simplesmente a perda esperada nos piores cenários de retorno.
Por exemplo, se seu portfólio tem um VaR(95) de -3%, então o CVaR(95) seria o valor médio de todas as perdas que ultrapassam -3%.
Os dados de retornos (em percentual) estão disponíveis na variável StockReturns_perc. O var_95 do exercício anterior também está disponível no seu workspace.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python
Instruções do exercício
- Calcule a média dos retornos em
StockReturns_percondeStockReturns_percé menor ou igual avar_95e atribua acvar_95. - Plote o histograma dos retornos ordenados (
sorted_rets) usando a funçãoplt.hist().
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()