VaR parametric

Value at Risk poate fi calculat și parametric, printr-o metodă cunoscută sub numele de VaR varianță/co-varianță. Această metodă îți permite să simulezi un interval de posibilități pe baza proprietăților distribuției istorice a randamentelor, nu a valorilor efective ale acestora. Poți calcula VaR(90) parametric astfel:

# Import norm from scipy.stats
from scipy.stats import norm

# Calculate Parametric VaR
norm.ppf(confidence_level=0.10, mu, vol)

unde mu și vol reprezintă, respectiv, media și volatilitatea.

Datele privind randamentele sunt disponibile (în format zecimal) în variabila StockReturns.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă norm din scipy.stats.
Calculează media și volatilitatea pentru StockReturns și atribuie-le variabilelor mu și, respectiv, vol.
Setează confidence_level pentru VaR(95).
Calculează VaR(95) folosind funcția norm.ppf(), transmițând nivelul de încredere ca prim parametru, iar mu și vol ca al doilea și al treilea parametru.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import norm from scipy.stats
____

# Estimate the average daily return
mu = ____(StockReturns)

# Estimate the daily volatility
vol = ____(StockReturns)

# Set the VaR confidence level
confidence_level = ____

# Calculate Parametric VaR
var_95 = ____
print('Mean: ', str(mu), '\nVolatility: ', str(vol), '\nVaR(95): ', str(var_95))

Editează și rulează codul