Opsiyon portföyü için VaR ve ES tahmini

Artık Avrupa alım opsiyonuna (European call) yatırım yapan bir yatırımcı için VaR ve ES’i, hslosses içindeki tarihsel olarak simüle edilmiş zarar ve kazançları kullanarak tahmin etmeye hazırsın.

Bunu yine iki yöntemle yapacaksın. İlk olarak, parametrik olmayan bir yöntem uygulayacak; VaR’ı bir örnek kantiliyle tahmin edecek ve aynı kantili aşan değerlerin ortalamasını alarak ES’i hesaplayacaksın.

Ardından, hslosses’in normal dağıldığını varsaydığında elde edilen değerlerle bu tahminleri karşılaştıracaksın. Önceki egzersizde olduğu gibi, bu varsayım aslında iyi değildir; iki tahmin kümesini karşılaştırıp hangisinin daha muhafazakâr olduğunu görmelisin.

Bu egzersiz

R ile Nicel Risk Yönetimi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

quantile() kullanarak hslosses dağılımının %99,5 örnek yüzdelik değerini tahmin et.
VaR tahminine en az eşit büyüklükte olan hslosses değerlerinin ortalamasını alarak %99,5 ES’i tahmin et (bu senin için yapıldı).
Uygun fonksiyonları kullanarak hslosses’in ortalamasını ve standart sapmasını tahmin et ve sırasıyla mu ve sigma değişkenlerine ata.
Hesaplanan ortalama ve standart sapma ile qnorm() kullanarak normal dağılımın %99,5’lik kantilini hesapla.
Hesaplanan ortalama ve standart sapma ile ESnorm() kullanarak normal dağılımın %99,5 ES’ini hesapla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Estimate the 99.5% percentile of the distribution


# Estimate the 99.5% ES
mean(hslosses[hslosses >= quantile(hslosses, 0.995)])

# Estimate the mean and standard deviation of hslosses



# Compute the 99.5% quantile of a normal distribution


# Compute the 99.5% ES of a normal distribution

Kodu Düzenle ve Çalıştır