Escalando estimativas de risco
O número de VaR(95) calculado nos exercícios anteriores é apenas o valor em risco para um único dia. Para estimar o VaR para um horizonte de tempo maior, escale o valor pela raiz quadrada do tempo, de forma semelhante à forma de escalar a volatilidade:
$$ \text{VaR(95)}_{\text{t dias}} = \text{VaR(95)}_{\text{1 dia}} * \sqrt{t} $$
StockReturns_perc e var_95 do exercício anterior estão disponíveis no seu workspace. Use esses dados para estimar o VaR do ETF de petróleo USO de 1 a 100 dias a partir de agora. Também definimos uma função plot_var_scale() que plota o VaR para 1 a 100 dias a partir de agora.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python
Instruções do exercício
- Faça um loop de 0 a 100 (sem incluir 100) usando a função
range(). - Defina a segunda coluna de
forecasted_valuesem cada índice como o VaR previsto, multiplicandovar_95pela raiz quadrada dei + 1usando a funçãonp.sqrt().
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Aggregate forecasted VaR
forecasted_values = np.empty([100, 2])
# Loop through each forecast period
for i in ____:
# Save the time horizon i
forecasted_values[i, 0] = i
# Save the forecasted VaR 95
forecasted_values[i, 1] = ____
# Plot the results
plot_var_scale()