ÎncepețiÎncepe gratuit

Valori extreme și backtesting

Valorile extreme sunt cele care depășesc un prag și sunt folosite pentru a verifica dacă măsuri de risc precum VaR reflectă cu acuratețe riscul de pierdere.

Vei explora valorile extreme calculând VaR-ul de 95% al portofoliului ponderat egal de bănci de investiții pentru perioada 2009-2010 (amintește-ți că acest lucru este echivalent cu simularea istorică începând din 2010) și aplicând apoi backtesting pe datele din 2007-2008.

Pierderile din portofoliu aferente perioadei 2009-2010 sunt disponibile în estimate_data, din care vei calcula estimarea VaR de 95%. Apoi identifică valorile extreme care depășesc estimarea VaR, folosind pierderile din portofoliu pentru 2007-2008 disponibile în backtest_data.

Compară frecvența relativă a valorilor extreme cu VaR-ul de 95% și, în final, vizualizează valorile extreme cu un grafic de tip stem.

Acest exercițiu face parte din cursul

Managementul Cantitativ al Riscului în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează VaR-ul de 95% pe estimate_data folosind np.quantile().
  • Identifică extreme_values din backtest_data folosind VaR_95 ca prag de pierdere.
  • Compară frecvența relativă a extreme_values cu estimarea VaR_95. Sunt identice?
  • Afișează un grafic stem al extreme_values, arătând cum s-au concentrat devierile mari în perioada crizei.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compute the 95% VaR on 2009-2010 losses
VaR_95 = ____.____(estimate_data, 0.95)

# Find backtest_data exceeding the 95% VaR
extreme_values = backtest_data[____ > VaR_95]

# Compare the fraction of extreme values for 2007-2008 to the Var_95 estimate
print("VaR_95: ", VaR_95, "; Backtest: ", len(____) / len(backtest_data) )

# Plot the extreme values and look for clustering
plt.stem(extreme_values.index, ____)
plt.ylabel("Extreme values > VaR_95"); plt.xlabel("Date")
plt.show()
Editează și rulează codul