ÎncepețiÎncepe gratuit

Vizualizarea corelației factorilor de risc

Băncile de investiții au investit masiv în titluri garantate cu ipoteci (MBS) înainte și în timpul crizei financiare. Astfel, MBS reprezintă un factor de risc probabil pentru portofoliul unei bănci de investiții. Vei evalua acest lucru folosind diagrame de dispersie între portfolio returns și un indicator MBS al riscului – rata de restanță ipotecară pe 90 de zile, mort_del.

mort_del este disponibil doar ca date trimestriale. Prin urmare, portfolio_returns trebuie mai întâi transformat din frecvență zilnică în frecvență trimestrială, folosind metoda .resample() a DataFrame-ului.

Spațiul tău de lucru conține atât portfolio_returns pentru un portofoliu cu ponderi egale, cât și variabila ratei de restanță mort_del. Pentru diagramele de dispersie, plot_average și plot_min sunt axe de grafic disponibile în spațiul tău de lucru – vei adăuga diagramele de dispersie pe ele folosind metoda .scatter().

Acest exercițiu face parte din cursul

Managementul Cantitativ al Riscului în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Transformă datele zilnice portfolio_returns în date trimestriale medii folosind metodele .resample() și .mean().
  • Adaugă o diagramă de dispersie între mort_del și portfolio_q_average pe plot_average. Există o corelație puternică?
  • Creează acum date trimestriale minime folosind .min() în loc de .mean().
  • Adaugă o diagramă de dispersie între mort_del și portfolio_q_min pe plot_min.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Transform the daily portfolio_returns into quarterly average returns
portfolio_q_average = portfolio_returns.____('Q').____.dropna()

# Create a scatterplot between delinquency and quarterly average returns
plot_average.____(____, portfolio_q_average)

# Transform daily portfolio_returns returns into quarterly minimum returns
portfolio_q_min = ____.resample('____').____.dropna()

# Create a scatterplot between delinquency and quarterly minimum returns
plot_min.scatter(____, ____)
plt.show()
Editează și rulează codul