Shortfall-ul așteptat istoric

Expected Shortfall, cunoscut și sub numele de CVaR (conditional value at risk – valoarea la risc condiționată), reprezintă pierderea medie așteptată în cele mai nefavorabile scenarii de randament.

De exemplu, dacă portofoliul tău are un VaR(95) de -3%, atunci CVaR(95) reprezintă valoarea medie a tuturor pierderilor care depășesc -3%.

Datele despre randamente sunt disponibile (în procente) în variabila StockReturns_perc. var_95 din exercițiul anterior este de asemenea disponibil în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează media randamentelor din StockReturns_perc unde StockReturns_perc este mai mic sau egal cu var_95 și atribuie rezultatul variabilei cvar_95.
Trasează histograma randamentelor sortate (sorted_rets) folosind funcția plt.hist().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul