為選擇權投資組合估計 VaR 與 ES
現在你要利用 hslosses 中以歷史模擬得到的損益，來為歐式買權投資人估計 VaR 與 ES。
同樣地，你會用兩種方法進行。首先，使用以樣本分位數為基礎的非參數方法估計 VaR，並計算超過同一分位數的值的平均來估計 ES。
接著，將這些估計值與假設 hslosses 服從常態分配時得到的結果相比。就像前一個練習，這個假設並不好，你應該比較兩組估計，看看哪一組較為保守。
本練習屬於課程
R 的量化風險管理
練習說明
- 使用
quantile()估計hslosses分配的 99.5% 樣本分位數。 - 透過對至少與 VaR 估計一樣大的
hslosses取平均來估計 99.5% 的 ES（此步驟已為你完成）。 - 使用適當的函式估計
hslosses的平均值與標準差，並分別指派給mu與sigma。 - 使用
qnorm()搭配計算出的平均與標準差，求出常態分配的 99.5% 分位數。 - 使用
ESnorm()搭配計算出的平均與標準差，求出常態分配的 99.5% ES。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Estimate the 99.5% percentile of the distribution
# Estimate the 99.5% ES
mean(hslosses[hslosses >= quantile(hslosses, 0.995)])
# Estimate the mean and standard deviation of hslosses
# Compute the 99.5% quantile of a normal distribution
# Compute the 99.5% ES of a normal distribution