Dinamik portföy varyansını hesapla
Bu egzersizde, GARCH dinamik kovaryansıyla basit bir iki varlıklı portföyün varyansını hesaplamayı pratik yapacaksın.
Modern Portföy Teorisi, çeşitlendirme etkisinden yararlanmak için portföyü kurmanın en uygun bir yolu olduğunu söyler; böylece istenen beklenen getiri seviyesine en düşük riskle ulaşabilirsin. Bu etki özellikle varlık getirileri arasındaki kovaryans negatif olduğunda belirgindir.
Yalnızca iki varlıktan oluşan bir portföyün olduğunu varsay: EUR/USD ve CAD/USD döviz pariteleri. GARCH modellerinden gelen varyansları variance_eur ve variance_cad içinde kaydedildi ve kovaryansları covariance olarak hesaplanıp saklandı. İki varlığın ağırlıklarını değiştirerek toplam portföy varyanslarını hesapla ve aralarındaki farkları görselleştir.
Bu egzersiz
Python ile GARCH Modelleri
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Portföy a için EUR/USD ağırlığını
Wa1olarak 0.9, portföy b içinWb1olarak 0.5 ayarla. - Portföy a'nın varyansını
variance_eur,variance_cadvecovarianceileportvar_aolarak hesapla; aynı şekilde portföy b içinportvar_b'yi hesapla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Define weights
Wa1 = ____
Wa2 = 1 - Wa1
Wb1 = ____
Wb2 = 1 - Wb1
# Calculate portfolio variance
portvar_a = Wa1**2 * ____ + Wa2**2 * ____ + 2*Wa1*Wa2 *____
portvar_b = Wb1**2 * ____ + Wb2**2 * ____ + 2*Wb1*Wb2*____
# Plot the data
plt.plot(portvar_a, color = 'green', label = 'Portfolio a')
plt.plot(portvar_b, color = 'deepskyblue', label = 'Portfolio b')
plt.legend(loc = 'upper right')
plt.show()