1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Modele GARCH în Python
Connected

exercițiu

Calculează VaR parametric

În acest exercițiu, vei exersa estimarea VaR-urilor zilnice dinamice de 5% folosind o abordare parametrică.

Amintește-ți că există trei pași pentru a realiza o estimare VaR în avans. Pasul 1 constă în utilizarea unui model GARCH pentru a genera previziuni de varianță. Pasul 2 presupune obținerea mediei și a volatilității forward-looking din modelul GARCH. Pasul 3 constă în calcularea cuantilei conform unui nivel de încredere dat. Abordarea parametrică estimează cuantilele pe baza unei ipoteze de distribuție prestabilite.

Un model GARCH a fost ajustat pe date istorice ale randamentelor Bitcoin până la 1/1/2019, apoi a generat previziuni de medie și varianță, salvate în mean_forecast, respectiv variance_forecast. Modelul GARCH presupune o distribuție t a lui Student, iar \(\nu\) (gradul de libertate) este salvat în nu.

Instrucțiuni

100 XP
  • Calculează cuantila de 0,05 din distribuția t a lui Student presupusă.
  • Calculează VaR folosind mean_forecast, variance_forecast din modelul GARCH și cuantila obținută la pasul anterior.