Extensões de VaR

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Quantis de VaR

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

Pressupostos empíricos

Valores históricos empíricos são os que de fato ocorreram.

Como simular a probabilidade de um valor que nunca ocorreu historicamente?

Amostrar de uma distribuição de probabilidade

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VaR paramétrico em Python

Suponha que você tenha um objeto StockReturns, uma série temporal de retornos de ações.

Para calcular o VaR(95) paramétrico:

mu = np.mean(StockReturns)
std = np.std(StockReturns)
confidence_level = 0.05
VaR = norm.ppf(confidence_level, mu, std)
VaR

-0.0235
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Escalonando o risco

Introdução ao Gerenciamento de Risco de Portfólio em Python

Escalonando o risco em Python

Suponha que você tenha uma estimativa diária de VaR(95) var_95.

Para estimar o VaR(95) em 5 dias:

forecast_days = 5
forecast_var95_5day = var_95*np.sqrt(forecast_days)
forecast_var95_5day

-0.0525
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Vamos praticar!

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