Какое распределение подходит?
Выбрать подходящее представление для распределения потерь с первого взгляда бывает непросто. Хорошей отправной точкой обычно служит визуальное сравнение различных подогнанных распределений.
Доступны распределения norm, skewnorm, t и gaussian_kde. Их подогнанные оценки для портфеля инвестиционного банка losses за 2007–2008 годы отображены в объекте plt.figure(1), который можно вывести на экран.
Создайте новый рисунок и постройте гистограмму потерь портфеля losses с помощью plt.hist(losses, bins = 50, density = True). Используя эту гистограмму для сравнения, какое распределение (или распределения) из plt.figure(1) лучше всего соответствует losses?
Это упражнение является частью курса
Количественное управление рисками на Python
Практическое интерактивное упражнение
Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений
Начать упражнение