1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Quản trị Rủi ro Định lượng với Python
Connected

Bài tập

Ước lượng tham số: Normal

Ước lượng tham số là phương pháp mạnh nhất để ước tính VaR vì giả định lớp phân phối của thua lỗ là đã biết. Các tham số được ước lượng để khớp dữ liệu vào phân phối này, sau đó tiến hành suy luận thống kê.

Trong bài tập này, bạn sẽ ước tính VaR 95% từ một phân phối Normal được fit vào dữ liệu ngân hàng đầu tư giai đoạn 2007 - 2009. Bạn sẽ dùng phân phối norm của scipy.stats, giả định đây là lớp phân phối phù hợp nhất.

Phân phối Normal có khớp tốt không? Bạn sẽ kiểm tra điều này bằng kiểm định Anderson–Darling scipy.stats.anderson. Nếu kết quả kiểm định khác không một cách có ý nghĩa thống kê, điều đó cho thấy dữ liệu không tuân theo phân phối Normal. Bạn sẽ xử lý điểm này ở bài tập tiếp theo.

losses của danh mục cho giai đoạn 2005 - 2010 đã được cung cấp.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import norm và anderson từ scipy.stats.
  • Fit dữ liệu losses vào phân phối Normal bằng phương thức .fit(), lưu các tham số phân phối vào params.
  • Tạo và hiển thị ước tính VaR 95% từ phân phối đã fit.
  • Kiểm định giả thuyết không về phân phối Normal trên losses bằng kiểm định Anderson–Darling anderson().