1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Quản trị Rủi ro Định lượng bằng R
Connected

Bài tập

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.

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng quantile() để ước lượng phân vị mẫu bách phân thứ 99 của phân phối hslosses.
  • Ước lượng ES 99% bằng cách tính trung bình các giá trị trong hslosses lớn 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 hslosses và gán lần lượt cho mu và sigma.
  • 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.