Quy mô hóa ước tính rủi ro
Giá trị VaR(95) được tính ở các bài trước chỉ là giá trị rủi ro trong một ngày. Để ước tính VaR cho một khoảng thời gian dài hơn, hãy nhân giá trị này với căn bậc hai của thời gian, tương tự như cách quy mô hóa độ biến động:
$$ \text{VaR(95)}_{\text{t days}} = \text{VaR(95)}_{\text{1 day}} * \sqrt{t} $$
StockReturns_perc và var_95 từ bài trước đã có sẵn trong workspace của bạn. Hãy dùng các dữ liệu này để ước tính VaR cho quỹ ETF dầu USO trong 1 đến 100 ngày tới. Chúng tôi cũng đã định nghĩa hàm plot_var_scale() để vẽ VaR cho 1 đến 100 ngày tới.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Lặp từ 0 đến 100 (không bao gồm 100) bằng hàm
range(). - Gán cột thứ hai của
forecasted_valuestại mỗi chỉ số bằng VaR dự phóng, bằng cách nhânvar_95với căn bậc hai củai + 1sử dụng hàmnp.sqrt().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Aggregate forecasted VaR
forecasted_values = np.empty([100, 2])
# Loop through each forecast period
for i in ____:
# Save the time horizon i
forecasted_values[i, 0] = i
# Save the forecasted VaR 95
forecasted_values[i, 1] = ____
# Plot the results
plot_var_scale()