Risk faktörü korelasyonunu görselleştirme
Yatırım bankaları, finansal kriz öncesinde ve sırasında ipoteğe dayalı menkul kıymetlere (MBS) yoğun şekilde yatırım yaptı. Bu da MBS’yi yatırım bankası portföyü için olası bir risk faktörü yapıyor. Bunu, portfolio returns ile bir MBS risk ölçüsü olan 90 günlük ipotek temerrüt oranı mort_del arasındaki saçılım grafikleriyle değerlendireceksin.
mort_del yalnızca üç aylık (çeyreklik) veriler olarak mevcut. Bu yüzden portfolio_returns verisini önce günlükten çeyreklik frekansa, DataFrame’in .resample() yöntemiyle dönüştürmek gerekiyor.
Çalışma alanında eşit ağırlıklı portföy için portfolio_returns ve temerrüt oranı mort_del değişkeni bulunuyor. Saçılım grafikleri için plot_average ve plot_min eksenleri hazır—.scatter() yöntemini kullanarak saçılım grafiklerini bu eksenlere ekleyeceksin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Nicel Risk Yönetimi
Egzersiz talimatları
- Günlük
portfolio_returnsverisini,.resample()ve.mean()yöntemlerini kullanarak ortalama çeyreklik verilere dönüştür. mort_delileportfolio_q_averagearasında bir saçılım grafiği oluştur veplot_averageeksenine ekle. Güçlü bir korelasyon var mı?- Şimdi
.mean()yerine.min()kullanarak minimum çeyreklik veri oluştur. mort_delileportfolio_q_minarasında bir saçılım grafiği oluştur veplot_mineksenine ekle.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Transform the daily portfolio_returns into quarterly average returns
portfolio_q_average = portfolio_returns.____('Q').____.dropna()
# Create a scatterplot between delinquency and quarterly average returns
plot_average.____(____, portfolio_q_average)
# Transform daily portfolio_returns returns into quarterly minimum returns
portfolio_q_min = ____.resample('____').____.dropna()
# Create a scatterplot between delinquency and quarterly minimum returns
plot_min.scatter(____, ____)
plt.show()