or
Acest exercițiu face parte din cursul
Managementul riscului pornește de la înțelegerea relației dintre risc și randament. Vom recapitula cum sunt acestea legate între ele, vom identifica factorii de risc și vom reactualiza cunoștințele despre Teoria Modernă a Portofoliului aplicată la criza financiară globală din 2007—2008.
Exercițiul curent
Este momentul să îți extinzi setul de instrumente pentru optimizarea portofoliului cu măsuri de risc precum Value at Risk (VaR) și Conditional Value at Risk (CVaR). În acest scop, vei folosi biblioteci Python specializate, printre care pandas, scipy și pypfopt. Vei învăța, de asemenea, cum să reduci expunerea la risc folosind modelul Black-Scholes pentru acoperirea unui portofoliu de opțiuni.
În acest capitol, vei estima măsuri de risc prin estimare parametrică și date istorice reale. Vei descoperi apoi cum simularea Monte Carlo te poate ajuta să anticipezi incertitudinea. În final, vei înțelege cum criza financiară globală a semnalat că însăși aleatorietatea se schimba, prin studiul rupturilor structurale și al metodelor de identificare a acestora.
Este momentul să explorezi instrumente mai generale de management al riscului. Aceste tehnici avansate sunt esențiale pentru înțelegerea evenimentelor extreme, cum ar fi pierderile înregistrate în timpul crizei financiare, și a distribuțiilor complexe ale pierderilor, care pot sfida tehnicile tradiționale de estimare. Vei descoperi, de asemenea, cum pot fi implementate rețelele neuronale pentru a aproxima distribuțiile pierderilor și a realiza optimizarea portofoliului în timp real.