缩放风险估计
先前练习中计算的 VaR(95) 只是单日的在险价值。若要估计更长时间范围内的 VaR，可像缩放波动率一样，按时间的平方根进行缩放：
$$ \text{VaR(95)}_{\text{t days}} = \text{VaR(95)}_{\text{1 day}} * \sqrt{t} $$
来自上一个练习的 StockReturns_perc 和 var_95 已在您的工作空间中可用。请使用这些数据估计 USO 原油 ETF 从现在起 1 到 100 天的 VaR。我们还定义了函数 plot_var_scale()，用于绘制从现在起 1 到 100 天的 VaR。
本练习是课程的一部分
Python 投资组合风险管理入门
练习说明
- 使用
range()函数从 0 循环到 100（不包含 100）。 - 在每个索引处，将
forecasted_values的第二列设置为预测的 VaR，使用np.sqrt()将var_95乘以i + 1的平方根。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Aggregate forecasted VaR
forecasted_values = np.empty([100, 2])
# Loop through each forecast period
for i in ____:
# Save the time horizon i
forecasted_values[i, 0] = i
# Save the forecasted VaR 95
forecasted_values[i, 1] = ____
# Plot the results
plot_var_scale()