การปรับ Quantile ของ VaR และ CVaR
Quantile ที่นิยมใช้กับ VaR ได้แก่ 90%, 95% และ 99% ซึ่งสอดคล้องกับกรณีที่แย่ที่สุด 10%, 5% และ 1% ตามลำดับ โดย quantile เดียวกันนี้มักนำมาใช้กับ CVaR ด้วย ทั้งนี้ CVaR จะให้ค่าประมาณที่รุนแรงกว่า VaR เสมอเมื่อใช้ quantile เดียวกัน
เปรียบเทียบค่า VaR และ CVaR ของผลตอบแทน USO ETF ด้านล่าง
ข้อมูลผลตอบแทน (หน่วยเป็นเปอร์เซ็นต์) พร้อมใช้งานในตัวแปร StockReturns_perc นอกจากนี้ยังได้คำนวณ var_95, cvar_95, var_99, cvar_99 และกำหนดฟังก์ชัน plot_hist() สำหรับเปรียบเทียบหลาย quantile ไว้ให้แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Python เบื้องต้นสำหรับการบริหารความเสี่ยงพอร์ตการลงทุน
คำแนะนำการฝึกหัด
- คำนวณ VaR(90) สำหรับ
StockReturns_percแล้วบันทึกผลลัพธ์ในตัวแปรvar_90 - คำนวณ CVaR(90) สำหรับ
StockReturns_percแล้วบันทึกผลลัพธ์ในตัวแปรcvar_90
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Historical VaR(90) quantiles
var_90 = ____(StockReturns_perc, ____)
print(var_90)
# Historical CVaR(90) quantiles
cvar_90 = ____
print(cvar_90)
# Plot to compare
plot_hist()