BaşlayınÜcretsiz başlayın

Aşırı değerler ve geriye dönük test

Aşırı değerler, bir eşiği aşan ve VaR gibi risk ölçülerinin kayıp riskini ne kadar doğru yansıttığını belirlemek için kullanılan değerlerdir.

Eşit ağırlıklı yatırım bankası portföyünün 2009-2010 dönemi için %95 VaR'ını hesaplayarak (2010'dan itibaren tarihsel simülasyona denktir) ve ardından 2007-2008 verileri üzerinde geriye dönük test (backtesting) yaparak aşırı değerleri inceleyeceksin.

2009-2010 portföy zararları estimate_data içinde mevcut; buradan %95 VaR tahminini hesaplayacaksın. Sonra, eldeki backtest_data içindeki 2007-2008 portföy zararlarından, VaR tahminini aşan aşırı değerleri bul.

Aşırı değerlerin göreli sıklığını %95 VaR ile karşılaştır ve son olarak aşırı değerleri bir stem grafiğiyle görselleştir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Nicel Risk Yönetimi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • estimate_data üzerinde np.quantile() kullanarak %95 VaR'ı hesapla.
  • VaR_95'i kayıp eşiği olarak kullanıp backtest_data içinden extreme_values'ı bul.
  • extreme_values'ın göreli sıklığını VaR_95 tahminiyle karşılaştır. Aynılar mı?
  • Kriz sırasında büyük sapmaların nasıl kümelendiğini göstermek için extreme_values'ın stem grafiğini görüntüle.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compute the 95% VaR on 2009-2010 losses
VaR_95 = ____.____(estimate_data, 0.95)

# Find backtest_data exceeding the 95% VaR
extreme_values = backtest_data[____ > VaR_95]

# Compare the fraction of extreme values for 2007-2008 to the Var_95 estimate
print("VaR_95: ", VaR_95, "; Backtest: ", len(____) / len(backtest_data) )

# Plot the extreme values and look for clustering
plt.stem(extreme_values.index, ____)
plt.ylabel("Extreme values > VaR_95"); plt.xlabel("Date")
plt.show()
Kodu Düzenle ve Çalıştır