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

Bài tập

CVaR và mức độ phơi nhiễm rủi ro

Nhắc lại: CVaR là kỳ vọng tổn thất khi biết rằng tổn thất đã vượt một ngưỡng tối thiểu. Vì vậy, CVaR vốn dĩ đã ở dạng một thước đo phơi nhiễm rủi ro—đó là tổng (hoặc tích phân) của xác suất tổn thất ở phần đuôi phân phối nhân với mức tổn thất.

Để suy ra CVaR 99%, trước tiên bạn sẽ khớp một phân phối T cho dữ liệu danh mục crisis_losses có sẵn từ 2008 - 2009 bằng phương thức t.fit(). Lệnh này trả về các tham số phân phối T p dùng để tìm VaR với phương thức .ppf().

Tiếp theo, bạn sẽ tính VaR 99%, vì nó được dùng để tìm CVaR.

Cuối cùng, bạn sẽ tính thước đo CVaR 99% bằng phương thức t.expect(), cùng phương thức mà bạn đã dùng để tính CVaR cho phân phối Chuẩn ở một bài trước.

Phân phối t từ scipy.stats cũng đã được cung cấp.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tìm các tham số phân phối p bằng phương thức .fit() áp dụng cho crisis_losses.
  • Tính VaR_99 dùng các tham số đã khớp p và hàm percent point của t.
  • Tính CVaR_99 bằng phương thức t.expect() với các tham số đã khớp p, và hiển thị kết quả.