ÎncepețiÎncepe gratuit

Estimarea riscului GEV

Să presupunem că dețineai acțiuni GE în valoare de € 1.000.000 la data de 1 ianuarie 2010. Dorești să acoperi pierderile maxime așteptate care ar putea surveni în următoarea săptămână, pe baza datelor disponibile din cei doi ani anteriori, 2008–2009. Presupui că pierderile săptămânale maxime ale acțiunilor GE urmează o distribuție a valorilor extreme generalizate (GEV).

Pentru a modela pierderile așteptate, vei estima CVaR-ul la un nivel de încredere de 99% pentru distribuția GEV și îl vei folosi pentru a calcula suma necesară în rezervă care să acopere pierderea maximă săptămânală așteptată în ianuarie 2010.

Distribuția genextreme din scipy.stats este disponibilă în spațiul tău de lucru, alături de losses ale acțiunilor GE pentru perioada 2008–2009.

Acest exercițiu face parte din cursul

Managementul Cantitativ al Riscului în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Găsește maximele prețului activului GE pentru un bloc de o săptămână.
  • Ajustează distribuția GEV genextreme pe datele weekly_maxima.
  • Calculează VaR-ul la 99% și folosește-l pentru a obține estimarea CVaR la 99%.
  • Calculează suma de rezervă necesară pentru a acoperi pierderea maximă săptămânală așteptată.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute the weekly block maxima for GE's stock
weekly_maxima = losses.____("W").____()

# Fit the GEV distribution to the maxima
p = genextreme.____(____)

# Compute the 99% VaR (needed for the CVaR computation)
VaR_99 = genextreme.____(____, *p)

# Compute the 99% CVaR estimate
CVaR_99 = (1 / (1 - 0.99)) * genextreme.____(lambda x: x, 
           args=(p[0],), loc = p[1], scale = p[2], lb = ____)

# Display the covering loss amount
print("Reserve amount: ", 1000000 * CVaR_99)
Editează și rulează codul