ПочатиПочніть безкоштовно

Історичне моделювання

Історичне моделювання VaR передбачає, що розподіл історичних збитків є таким самим, як і розподіл майбутніх збитків. Ми перевіримо, чи це так для портфеля нашого інвестбанку, порівнявши 95% VaR за 2005–2006 роки з 95% VaR за 2007–2009 роки.

Для вас створено список asset_returns, який містить дохідності активів для кожного з двох періодів. Ви використаєте цей список, щоб створити portfolio_returns з наявними weights, і на його основі отримаєте losses портфеля.

Далі ви скористаєтеся функцією np.quantile(), щоб знайти 95% VaR для кожного періоду. Якщо розподіли збитків однакові, оцінка 95% VaR має бути приблизно однаковою для обох періодів. Інакше розподіл міг змінитися в період глобальної фінансової кризи.

Ця вправа є частиною курсу

Кількісне управління ризиками в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Створіть масив Numpy portfolio_returns для двох періодів, використовуючи список asset_returns і ваги портфеля weights.
  • Згенеруйте масив losses з portfolio_returns.
  • Обчисліть історичне моделювання 95% VaR для обох періодів за допомогою np.quantile().
  • Відобразьте список оцінок 95% VaR.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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])
Редагувати та запускати код