Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Giá trị cực đoan và backtesting

Giá trị cực đoan là những giá trị vượt quá một ngưỡng nhất định và được dùng để kiểm tra xem các thước đo rủi ro như VaR có phản ánh đúng rủi ro thua lỗ hay không.

Bạn sẽ khám phá các giá trị cực đoan bằng cách tính VaR 95% của danh mục ngân hàng đầu tư phân bổ đều cho giai đoạn 2009-2010 (nhớ rằng điều này tương đương với mô phỏng lịch sử kể từ 2010 trở đi), và sau đó backtesting trên dữ liệu 2007-2008.

Thua lỗ danh mục 2009-2010 có trong estimate_data, từ đó bạn sẽ tính ước lượng VaR 95%. Tiếp theo, tìm các giá trị cực đoan vượt quá ước lượng VaR từ thua lỗ danh mục 2007-2008 trong backtest_data có sẵn.

So sánh tần suất tương đối của các giá trị cực đoan với VaR 95%, và cuối cùng trực quan hóa các giá trị cực đoan bằng biểu đồ stem.

Bài tập này là một phần của khóa học

Quản trị Rủi ro Định lượng với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tính VaR 95% trên estimate_data bằng np.quantile().
  • Tìm extreme_values từ backtest_data dùng VaR_95 làm ngưỡng thua lỗ.
  • So sánh tần suất tương đối của extreme_values với ước lượng VaR_95. Chúng có trùng khớp không?
  • Hiển thị biểu đồ stem của extreme_values, cho thấy mức độ lệch lớn tập trung như thế nào trong khủng hoảng.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Compute the 95% VaR on 2009-2010 losses
VaR_95 = ____.____(estimate_data, 0.95)

# Find backtest_data exceeding the 95% VaR
extreme_values = backtest_data[____ > VaR_95]

# Compare the fraction of extreme values for 2007-2008 to the Var_95 estimate
print("VaR_95: ", VaR_95, "; Backtest: ", len(____) / len(backtest_data) )

# Plot the extreme values and look for clustering
plt.stem(extreme_values.index, ____)
plt.ylabel("Extreme values > VaR_95"); plt.xlabel("Date")
plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã