1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình GARCH với Python
Connected

Bài tập

Tính phương sai danh mục động

Trong bài tập này, bạn sẽ thực hành tính phương sai của một danh mục đơn giản gồm hai tài sản với hiệp phương sai động từ GARCH.

Lý thuyết danh mục hiện đại cho rằng có một cách tối ưu để xây dựng danh mục nhằm tận dụng hiệu ứng đa dạng hóa, nhờ đó bạn có thể đạt mức lợi nhuận kỳ vọng mong muốn với rủi ro tối thiểu. Hiệu ứng này đặc biệt rõ khi hiệp phương sai giữa lợi nhuận các tài sản là âm.

Giả sử bạn có danh mục chỉ gồm hai tài sản: cặp tiền tệ EUR/USD và CAD/USD. Phương sai ước tính từ các mô hình GARCH đã được lưu trong variance_eur và variance_cad, và hiệp phương sai đã được tính và lưu trong covariance. Hãy tính phương sai tổng thể của danh mục bằng cách thay đổi tỷ trọng của hai tài sản, và trực quan hóa sự khác biệt của chúng.

Hướng dẫn

100 XP
  • Đặt tỷ trọng EUR/USD Wa1 trong danh mục a là 0.9, và Wb1 trong danh mục b là 0.5.
  • Tính phương sai portvar_a cho danh mục a với variance_eur, variance_cad và covariance; thực hiện tương tự để tính portvar_b cho danh mục b.