Simulare istorică

Să presupunem că un investitor din Marea Britanie și-a plasat 30% din avere în indicele FTSE, 40% în indicele S&P 500 și 30% în indicele SMI.

Pentru diferiți vectori de log-randamente corespunzând celor 5 factori de risc, funcția lossop() calculează pierderea sau câștigul investitorului atunci când averea sa totală este 1. Funcția poate fi aplicată și pe un șir de timp cu 5 dimensiuni de log-randamente, pentru a obține un șir de timp cu pierderi și câștiguri simulate istoric, corespunzătoare fiecărui vector de log-randamente din acel șir.

Funcția lossop() este cunoscuta loss operator pentru portofoliu și a fost scrisă special pentru acest exercițiu. În general, pentru fiecare portofoliu nou, trebuie scrisă o funcție specifică pentru a calcula pierderile și câștigurile.

În acest exercițiu, vei construi pierderi simulate istoric și le vei analiza. Acesta este un pas necesar înainte de a folosi aceste date pentru a estima VaR și ES.

Acest exercițiu face parte din cursul

Managementul Cantitativ al Riscului în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează pierderea care ar rezulta dintr-un log-randament de -0,1 pentru toți cei cinci factori de risc (acest pas a fost deja realizat pentru tine).
Creează obiectul hslosses aplicând lossop() pe returns, apoi reprezintă grafic hslosses.
Construiește un grafic Q-Q al hslosses față de distribuția normală.
Reprezintă grafic ACF-ul eșantionului pentru hslosses și apoi pentru valorile absolute din hslosses.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate the loss from a log-return of -0.1 for all risk factors
lossop(rep(-0.1, 5))

# Apply lossop() to returns and plot hslosses
___ <- lossop(___)


# Form a Q-Q plot of hslosses against normal


# Plot the sample acf of hslosses and their absolute values

Editează și rulează codul