Ước lượng VaR và ES
Giờ bạn đã sẵn sàng ước lượng VaR và ES cho nhà đầu tư cổ phiếu quốc tế bằng cách dùng các khoản lỗ và lãi mô phỏng theo lịch sử trong hslosses.
Bạn sẽ làm điều này bằng hai phương pháp. Trước hết, áp dụng phương pháp phi tham số đơn giản: dùng một phân vị mẫu để ước lượng VaR và lấy trung bình các giá trị vượt quá phân vị mẫu đó để ước lượng ES.
Sau đó, so sánh các ước lượng này với các giá trị thu được khi giả định hslosses có phân phối chuẩn. Rõ ràng đây là một giả định rất tệ, và bạn nên so sánh hai bộ ước lượng để xem bộ nào thận trọng hơn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Quản trị Rủi ro Định lượng bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
quantile()để ước lượng phân vị mẫu bách phân thứ 99 của phân phốihslosses. - Ước lượng ES 99% bằng cách tính trung bình các giá trị trong
hslosseslớn hơn hoặc bằng ước lượng VaR (phần này đã được làm sẵn cho bạn). - Dùng các hàm phù hợp để ước lượng trung bình và độ lệch chuẩn của
hslossesvà gán lần lượt chomuvàsigma. - Dùng
qnorm()với các giá trị trung bình và độ lệch chuẩn vừa tính để tính phân vị 99% của phân phối chuẩn. - Dùng
ESnorm()với các giá trị trung bình và độ lệch chuẩn vừa tính để tính ES 99% của phân phối chuẩn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Estimate the 99th sample percentile of the distribution of hslosses
# Estimate the 99% ES
mean(hslosses[hslosses >= quantile(hslosses, 0.99)])
# Estimate the mean and standard deviation of hslosses
# Compute the 99% quantile of a normal distribution
# Compute the 99% ES of a normal distribution