BaşlayınÜcretsiz Başlayın

VaR ve ES Tahmini

Artık hslosses içindeki tarihsel olarak simüle edilmiş kayıp ve kazançları kullanarak uluslararası hisse senedi yatırımcısı için VaR ve ES tahmin etmeye hazırsın.

Bunu iki yöntemle yapacaksın. Önce, VaR’ı bir örnek kantiliyle tahmin eden ve ES’i de bu kantili aşan değerlerin ortalamasıyla tahmin eden basit bir parametrik olmayan yöntemi uygulayacaksın.

Sonra, hslosses’ın normal dağıldığını varsaydığında elde edilen değerlerle bu tahminleri karşılaştıracaksın. Açıkçası bu çok kötü bir varsayım; hangi setin daha temkinli olduğunu görmek için iki tahmini karşılaştırmalısın.

Bu egzersiz

R ile Nicel Risk Yönetimi

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • hslosses dağılımının %99. örnek yüzdelik değerini tahmin etmek için quantile() kullan.
  • VaR tahmini kadar büyük veya daha büyük olan hslosses değerlerinin ortalamasını alarak %99 ES’i tahmin et (bu senin için yapıldı).
  • hslosses’ın ortalamasını ve standart sapmasını uygun fonksiyonlarla tahmin ederek sırasıyla mu ve sigma değişkenlerine ata.
  • Hesaplanan ortalama ve standart sapma değerleriyle qnorm() kullanarak normal dağılımın %99’luk kantilini hesapla.
  • Hesaplanan ortalama ve standart sapma değerleriyle ESnorm() kullanarak normal dağılımın %99 ES’ini hesapla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Estimate the 99th sample percentile of the distribution of hslosses


# Estimate the 99% ES
mean(hslosses[hslosses >= quantile(hslosses, 0.99)])

# Estimate the mean and standard deviation of hslosses



# Compute the 99% quantile of a normal distribution


# Compute the 99% ES of a normal distribution
Kodu Düzenle ve Çalıştır