Standart sapma, getiri oynaklığını hesaplarken pozitif ve negatif getirileri eşit ağırlıklandırır. Getiri dağılımı asimetrik (çarpık) olduğunda, yatırımcılar potansiyel kayıpları tanımlamaya odaklanan ek risk ölçülerini kullanır. Bu aşağı yönlü risk ölçülerinden biri Yarı-Sapma’dır. Yarı-Sapma, ortalama getiri altında kalan getirilerin oynaklığının hesaplanmasıdır.

Daha popüler bir başka ölçü, Value-at-Risk (ya da VaR) olarak bilinir. Kabaca, VaR getiri dağılımının %5’lik çeyreğine (quantile) karşılık gelir; yani daha negatif bir getiri yalnızca %5 olasılıkla gerçekleşebilir. Örneğin şunu sorabilirsin: "Sonraki çeyrekte en fazla ne kadar kayıp yaşayabilirim ki, daha da büyük bir kaybı görme olasılığım sadece %5 olsun?"

Beklenen kayıp (expected shortfall), riski ölçmenin bir başka yoludur ve %5 VaR çeyreğinin altındaki ortalama kayba odaklanır.

Bu egzersizde, S&P 500’ün aylık getirilerinin potansiyel riskini inceleyeceksin. SemiDeviation(), VaR() ve ES() fonksiyonlarını kullanacaksın. Bu fonksiyonların hepsi R argümanına ihtiyaç duyar; bu argüman, varlık getirilerini içeren bir xts, vektör, matris, data.frame, timeSeries ya da zoo nesnesidir. Ancak VaR() ve ES() fonksiyonları ayrıca p yani kayıp olasılığı düzeyi argümanını gerektirir; %5 VaR ve ES için bu p = 0.05’tir.

Pencere uzunluğu seçiminin etkisi

R ile Portföy Analizine Giriş

Uygulamalı etkileşimli egzersiz