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

Bài tập

Trực quan hóa tương quan các yếu tố rủi ro

Các ngân hàng đầu tư đã đầu tư mạnh vào chứng khoán bảo đảm bằng thế chấp (MBS) trước và trong khủng hoảng tài chính. Điều này khiến MBS trở thành một yếu tố rủi ro tiềm tàng đối với danh mục của ngân hàng đầu tư. Bạn sẽ đánh giá điều này bằng cách dùng biểu đồ phân tán giữa portfolio returns và một thước đo rủi ro MBS: tỷ lệ chậm trả thế chấp 90 ngày mort_del.

mort_del chỉ có dữ liệu theo quý. Vì vậy portfolio_returns trước hết cần được chuyển đổi từ tần suất hằng ngày sang hằng quý bằng phương thức .resample() của DataFrame.

Không gian làm việc của bạn có cả portfolio_returns cho một danh mục cân bằng đều và biến tỷ lệ chậm trả mort_del. Với các biểu đồ phân tán, plot_average và plot_min là các trục vẽ trong không gian làm việc—bạn sẽ thêm các biểu đồ phân tán của mình vào đó bằng phương thức .scatter().

Hướng dẫn

100 XP
  • Chuyển dữ liệu portfolio_returns hằng ngày thành dữ liệu trung bình theo quý bằng các phương thức .resample() và .mean().
  • Thêm một biểu đồ phân tán giữa mort_del và portfolio_q_average vào plot_average. Có tương quan mạnh không?
  • Bây giờ tạo dữ liệu theo quý lấy giá trị nhỏ nhất bằng .min() thay cho .mean().
  • Thêm một biểu đồ phân tán giữa mort_del và portfolio_q_min vào plot_min.