GEV risk tahmini
1 Ocak 2010 tarihinde elinde 1.000.000 € tutarında GE hissesi tuttuğunu varsay. Önümüzdeki hafta içinde gerçekleşebilecek beklenen maksimum kayıpları, 2008 - 2009 dönemine ait mevcut verilere dayanarak karşılamak istiyorsun. GE için haftalık maksimum kayıpların Genelleştirilmiş Aşırı Değer (GEV) dağılımına uyduğunu varsayıyorsun.
Beklenen kayıpları modellemek için GEV dağılımı için %99 güven düzeyinde CVaR’ı tahmin edecek ve bunu Ocak 2010 boyunca beklenen maksimum haftalık kaybı karşılamak için gerekli karşılık tutarını hesaplamakta kullanacaksın.
scipy.stats içindeki genextreme dağılımı çalışma alanında mevcut; ayrıca 2008 - 2009 dönemi için GE’nin losses verisi de mevcut.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Nicel Risk Yönetimi
Egzersiz talimatları
- GE'nin varlık fiyatı için bir haftalık blok uzunluğunda maksimumları bul.
- GEV dağılımı
genextreme’iweekly_maximaverisine uydur. - %99 VaR’ı hesapla ve bunu kullanarak %99 CVaR tahminini bul.
- Beklenen maksimum haftalık kaybı karşılamak için gerekli karşılık tutarını hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Compute the weekly block maxima for GE's stock
weekly_maxima = losses.____("W").____()
# Fit the GEV distribution to the maxima
p = genextreme.____(____)
# Compute the 99% VaR (needed for the CVaR computation)
VaR_99 = genextreme.____(____, *p)
# Compute the 99% CVaR estimate
CVaR_99 = (1 / (1 - 0.99)) * genextreme.____(lambda x: x,
args=(p[0],), loc = p[1], scale = p[2], lb = ____)
# Display the covering loss amount
print("Reserve amount: ", 1000000 * CVaR_99)