Tarihsel Simülasyon
VaR'ın tarihsel simülasyonu, tarihsel kayıp dağılımının gelecekteki kayıp dağılımıyla aynı olduğunu varsayar. Bunu, yatırım bankası portföyümüz için 2005 - 2006 dönemindeki %95 VaR ile 2007 - 2009 dönemindeki %95 VaR'ı karşılaştırarak test edeceğiz.
Senin için oluşturulmuş asset_returns listesi, iki dönemin her biri için varlık getirilerini içeriyor. Bu listeyi, verilen weights ile birlikte kullanarak portfolio_returns oluşturacak ve buradan portföy losses değerlerini türeteceksin.
Ardından, her dönem için %95 VaR'ı bulmak üzere np.quantile() fonksiyonunu kullanacaksın. Eğer kayıp dağılımları aynıysa, %95 VaR tahmini her iki dönem için de yaklaşık olarak aynı olmalı. Aksi halde, küresel finansal kriz baş gösterirken dağılım değişmiş olabilir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Nicel Risk Yönetimi
Egzersiz talimatları
asset_returnslistesinden ve portföyweightsdeğerlerinden, iki dönem içinportfolio_returnsadlı bir Numpy dizisi oluştur.portfolio_returnsdeğerlerindenlossesdizisini üret.- Her iki dönem için de
np.quantile()kullanarak %95 VaR'ın tarihsel simülasyonunu hesapla. - %95 VaR tahminlerinin listesini görüntüle.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Create portfolio returns for the two sub-periods using the list of asset returns
portfolio_returns = np.array([ x.____(weights) for x in asset_returns])
# Derive portfolio losses from portfolio returns
losses = - ____
# Find the historical simulated VaR estimates
VaR_95 = [____(x, 0.95) for x in ____]
# Display the VaR estimates
print("VaR_95, 2005-2006: ", VaR_95[0], '; VaR_95, 2007-2009: ', VaR_95[1])