Scalarea estimărilor de risc

Valoarea VaR(95) calculată în exercițiile anterioare reprezintă riscul pentru o singură zi. Pentru a estima VaR pe un orizont de timp mai lung, înmulțește valoarea cu rădăcina pătrată a timpului – similar cu scalarea volatilității:

$$ \text{VaR(95)}_{\text{t zile}} = \text{VaR(95)}_{\text{1 zi}} * \sqrt{t} $$

StockReturns_perc și var_95 din exercițiul anterior sunt disponibile în spațiul tău de lucru. Folosește aceste date pentru a estima VaR pentru ETF-ul petrolier USO pe o perioadă de 1 până la 100 de zile de acum înainte. Am definit deja o funcție plot_var_scale() care reprezintă grafic VaR pentru 1 până la 100 de zile.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Parcurge intervalul de la 0 la 100 (fără a include 100) folosind funcția range().
Setează a doua coloană a lui forecasted_values la fiecare index egal cu VaR prognozat, înmulțind var_95 cu rădăcina pătrată a lui i + 1 folosind funcția np.sqrt().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul