历史模拟
假设一位英国投资者将其财富的 30% 投资于 FTSE 指数，40% 投资于 S&P 500 指数，30% 投资于 SMI 指数。
对于 5 个风险因子的不同对数收益向量，函数 lossop() 会在投资者的总财富为 1 时计算其损益。该函数也可用于 5 维的对数收益时间序列，从而得到一个历史模拟的损益时间序列，对应于该时间序列中每一个对数收益向量。
函数 lossop() 是该投资组合的"损失算子"（loss operator），并已为本练习专门编写。一般而言，每个新投资组合都需要编写特定函数来计算组合的损益。
在本练习中，您将构造历史模拟的损失并对其进行检视。这是利用这些数据估计 VaR 和 ES 之前必要的一步。
本练习是课程的一部分
R 中的定量风险管理
练习说明
- 计算当所有 5 个风险因子的对数收益均为 -0.1 时的损失（此步已为您完成）。
- 将
lossop()应用于returns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的样本自相关函数（acf），以及hslosses取绝对值后的样本自相关函数。
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 loss from a log-return of -0.1 for all risk factors
lossop(rep(-0.1, 5))
# Apply lossop() to returns and plot hslosses
___ <- lossop(___)
# Form a Q-Q plot of hslosses against normal
# Plot the sample acf of hslosses and their absolute values