Исторический ожидаемый дефицит

Ожидаемый дефицит (Expected Shortfall), известный также как CVaR — условная стоимость под риском — представляет собой ожидаемые потери в худших сценариях доходности.

Например, если VaR(95) вашего портфеля составляет −3%, то CVaR(95) будет средним значением всех потерь, превышающих −3%.

Данные о доходности (в процентах) доступны в переменной StockReturns_perc. Значение var_95 из предыдущего упражнения также доступно в вашем рабочем пространстве.

Это упражнение является частью курса

Введение в управление портфельными рисками на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Вычислите среднее значение доходностей из StockReturns_perc, где StockReturns_perc меньше или равно var_95, и присвойте результат переменной cvar_95.
Постройте гистограмму отсортированных доходностей (sorted_rets) с помощью функции plt.hist().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Historical CVaR 95
cvar_95 = ____
print(cvar_95)

# Sort the returns for plotting
sorted_rets = sorted(StockReturns_perc)

# Plot the probability of each return quantile
____(____, density=True, stacked=True)

# Denote the VaR 95 and CVaR 95 quantiles
plt.axvline(x=var_95, color="r", linestyle="-", label='VaR 95: {0:.2f}%'.format(var_95))
plt.axvline(x=cvar_95, color='b', linestyle='-', label='CVaR 95: {0:.2f}%'.format(cvar_95))
plt.show()

Редактировать и запускать код