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

अभ्यास

CVaR і ризик-експозиція

Нагадаємо, CVaR — це математичне сподівання збитку за умови, що перевищено мінімальний поріг збитку. Тож CVaR вже має форму ризик-експозиції: це сума (або інтеграл) імовірності збитку в хвості розподілу, помноженої на розмір збитку.

Щоб отримати 99% CVaR, спочатку підженіть розподіл T до доступних портфельних crisis_losses за 2008–2009 роки, використовуючи метод t.fit(). Він повертає параметри розподілу T p, які застосовуються для пошуку VaR за допомогою методу .ppf().

Далі обчисліть 99% VaR, оскільки він використовується для знаходження CVaR.

Нарешті, обчисліть показник 99% CVaR за допомогою методу t.expect(). Це той самий метод, який ви використовували для обчислення CVaR для нормального розподілу у попередній вправі.

Доступний також розподіл t з scipy.stats.

निर्देश

100 XP
  • Знайдіть параметри розподілу p за допомогою методу .fit(), застосованого до crisis_losses.
  • Обчисліть VaR_99, використовуючи підогнані параметри p і percent point function обʼєкта t.
  • Обчисліть CVaR_99 за допомогою методу t.expect() і підогнаних параметрів p, та виведіть результат.