Tổn thất kỳ vọng theo lịch sử
Expected Shortfall (tổn thất kỳ vọng), còn gọi là CVaR (conditional value at risk), đơn giản là mức lỗ kỳ vọng trong các kịch bản tệ nhất của chuỗi sinh lợi.
Ví dụ, nếu danh mục của bạn có VaR(95) là -3%, thì CVaR(95) sẽ là giá trị trung bình của tất cả các khoản lỗ vượt quá -3%.
Dữ liệu sinh lợi (theo phần trăm) có trong biến StockReturns_perc. var_95 từ bài trước cũng có sẵn trong không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tính trung bình các mức sinh lợi trong
StockReturns_percvới điều kiệnStockReturns_percnhỏ hơn hoặc bằngvar_95và gán vàocvar_95. - Vẽ biểu đồ histogram của các mức sinh lợi đã sắp xếp (
sorted_rets) bằng hàmplt.hist().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Historical CVaR 95
cvar_95 = ____
print(cvar_95)
# Sort the returns for plotting
sorted_rets = sorted(StockReturns_perc)
# Plot the probability of each return quantile
____(____, density=True, stacked=True)
# Denote the VaR 95 and CVaR 95 quantiles
plt.axvline(x=var_95, color="r", linestyle="-", label='VaR 95: {0:.2f}%'.format(var_95))
plt.axvline(x=cvar_95, color='b', linestyle='-', label='CVaR 95: {0:.2f}%'.format(cvar_95))
plt.show()