1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Кількісне управління ризиками в Python
Connected

Вправа

CVaR і вибір покриття збитків

У попередніх вправах ви бачили, що розподіли T і Gaussian KDE доволі добре описують збитки портфеля за кризовий період. Враховуючи це, який із них кращий для управління ризиками? Один зі способів обрати — вибрати розподіл, що дає найбільше покриття збитків, щоб перекрити «найгірший із найгірших» сценарій втрат.

Розподіли t і kde доступні та підігнані під портфельні losses за 2007–2008 роки (оцінені параметри t збережено в p). Ви виведете одноденну оцінку CVaR на рівні 99% для кожного розподілу; найбільша оцінка CVaR буде „найбезпечнішою" сумою резерву, що покриває очікувані збитки, які перевищують 99% VaR.

Екземпляр kde має спеціальний метод .expect() — лише для цієї вправи — щоб обчислити математичне сподівання, потрібне для CVaR.

Інструкції

100 XP
  • Знайдіть 99% VaR за допомогою np.quantile(), застосованої до випадкових вибірок із розподілів t і kde.
  • Обчисліть інтеграл, потрібний для оцінок CVaR, використовуючи метод .expect() для кожного розподілу.
  • Знайдіть і виведіть оцінки 99% CVaR для обох розподілів.