Estimarea VaR și ES pentru portofoliul de opțiuni

Acum ești pregătit să estimezi VaR și ES pentru investitorul în opțiunea europeană de cumpărare, folosind pierderile și câștigurile simulate istoric din hslosses.

Vei folosi din nou două metode. Mai întâi, vei aplica o metodă neparametrică, utilizând o cuantilă de eșantion pentru a estima VaR, și vei calcula media valorilor care depășesc aceeași cuantilă pentru a estima ES.

Apoi, vei compara aceste estimări cu valorile obținute presupunând că hslosses urmează o distribuție normală. Ca și în exercițiul anterior, aceasta este o ipoteză nepotrivită – compară cele două seturi de estimări pentru a vedea care sunt mai conservative.

Acest exercițiu face parte din cursul

Managementul Cantitativ al Riscului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Estimează percentila de eșantion de 99,5% a distribuției hslosses folosind quantile().
Estimează ES de 99,5% calculând media valorilor din hslosses care sunt cel puțin egale cu estimarea VaR (acest pas a fost deja realizat pentru tine).
Folosește funcțiile corespunzătoare pentru a estima media și deviația standard a hslosses și atribuie-le lui mu, respectiv sigma.
Folosește qnorm() cu media și deviația standard calculate pentru a obține cuantila de 99,5% a unei distribuții normale.
Folosește ESnorm() cu media și deviația standard calculate pentru a obține ES de 99,5% al unei distribuții normale.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Estimate the 99.5% percentile of the distribution


# Estimate the 99.5% ES
mean(hslosses[hslosses >= quantile(hslosses, 0.995)])

# Estimate the mean and standard deviation of hslosses



# Compute the 99.5% quantile of a normal distribution


# Compute the 99.5% ES of a normal distribution

Editează și rulează codul