期权组合损失的历史模拟
假设一位投资者将其 1 个单位的财富投资于一份关于 S&P 500 指数的欧式看涨期权。函数 lossop() 用于计算在 1 天持有期内，由于对数股价或对数波动率变化而给投资者带来的损失或收益。与之前一样，该函数已针对本练习中的特定组合进行了定制：
lossop(xseries, S, sigma)
第一个参数包含与股价和波动率这两个风险因子对应的对数收益，可以是一个时间序列，也可以是 c(stock_risk, volatility_risk) 的形式。S 是当前股价，sigma 是当前波动率。
在该持有期内，利率的变化因重要性较低而被忽略。
在本练习中，您将构建该期权组合的历史模拟损失，并在下一练习估计 VaR 和 ES 之前先检查其性质。利率、执行价和到期时间分别设为 r = 0.01、K = 100 和 T = 1。对象 returns 也已在您的工作区中。
本练习是课程的一部分
R 中的定量风险管理
练习说明
- 使用
lossop()计算当两个风险因子的对数收益均为 -0.1、当前股价为 80、波动率为 0.2 时的损失。 - 使用
lossop()计算当股价的对数收益为 -0.1、波动率的对数收益为 0.1、当前股价为 100、波动率为 0.2 时的损失。 - 通过将
lossop()应用于returns，并设定S = 100、sigma = 0.2，创建对象hslosses，然后绘制hslosses。 - 绘制
hslosses相对于正态分布的 Q-Q 图。 - 绘制
hslosses的样本 acf 以及其绝对值的样本 acf。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Calculate the first loss
lossop(c(___,___), S = ___, sigma = ___)
# Calculate the second loss
# Create and plot hslosses
# Form a Q-Q plot of hslosses against normal
# Plot the sample acf of raw data and absolute values in hslosses