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

Bài tập

Ước lượng tham số: Skewed Normal

Trong bài trước, bạn đã thấy rằng khớp phân phối Normal cho dữ liệu danh mục của ngân hàng đầu tư giai đoạn 2005 - 2010 cho kết quả không tốt theo kiểm định Anderson-Darling.

Bạn sẽ kiểm định dữ liệu bằng hàm skewtest() từ scipy.stats. Nếu kết quả kiểm định khác không một cách có ý nghĩa thống kê, thì dữ liệu ủng hộ một phân phối bị lệch (skewed).

Giờ bạn sẽ ước lượng tham số để tính VaR 95% cho phân phối thua lỗ được khớp bằng phân phối Skewed Normal skewnorm của scipy.stats. Đây là một phân phối tổng quát hơn Normal và cho phép thua lỗ có phân phối không đối xứng. Ta có thể kỳ vọng thua lỗ bị lệch trong giai đoạn khủng hoảng, khi khả năng thua lỗ của danh mục cao hơn khả năng lãi.

Dữ liệu losses của danh mục cho giai đoạn 2007 - 2009 đã được cung cấp.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import skewnorm và skewtest từ scipy.stats.
  • Kiểm định độ lệch (skewness) của losses trong danh mục bằng skewtest. Kiểm định cho thấy có skewness nếu kết quả khác không một cách có ý nghĩa thống kê.
  • Khớp dữ liệu losses với phân phối Skewed Normal bằng phương thức .fit().
  • Tạo và hiển thị ước lượng VaR 95% từ phân phối đã khớp.