Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Mô phỏng lịch sử

Mô phỏng lịch sử của VaR giả định rằng phân phối các khoản lỗ trong quá khứ giống hệt phân phối các khoản lỗ trong tương lai. Chúng ta sẽ kiểm định giả định này cho danh mục của ngân hàng đầu tư bằng cách so sánh VaR 95% giai đoạn 2005 - 2006 với VaR 95% giai đoạn 2007 - 2009.

Danh sách asset_returns đã được tạo sẵn cho bạn, chứa lợi nhuận tài sản cho mỗi giai đoạn. Bạn sẽ dùng danh sách này để tạo portfolio_returns với weights đã cho và từ đó suy ra losses của danh mục.

Sau đó, bạn sẽ dùng hàm np.quantile() để tìm VaR 95% cho từng giai đoạn. Nếu các phân phối lỗ là như nhau, ước lượng VaR 95% sẽ xấp xỉ bằng nhau ở cả hai giai đoạn. Nếu không, phân phối có thể đã thay đổi khi khủng hoảng tài chính toàn cầu diễn ra.

Bài tập này là một phần của khóa học

Quản trị Rủi ro Định lượng với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo một mảng Numpy portfolio_returns cho hai giai đoạn từ danh sách asset_returns và weights của danh mục.
  • Sinh mảng losses từ portfolio_returns.
  • Tính mô phỏng lịch sử của VaR 95% cho cả hai giai đoạn bằng np.quantile().
  • Hiển thị danh sách các ước lượng VaR 95%.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Create portfolio returns for the two sub-periods using the list of asset returns
portfolio_returns = np.array([ x.____(weights) for x in asset_returns])

# Derive portfolio losses from portfolio returns
losses = - ____

# Find the historical simulated VaR estimates
VaR_95 = [____(x, 0.95) for x in ____]

# Display the VaR estimates
print("VaR_95, 2005-2006: ", VaR_95[0], '; VaR_95, 2007-2009: ', VaR_95[1])
Chỉnh sửa và Chạy Mã