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Gestione del rischio quantitativa in R

Alexander McNeil

Professor, University of York

Chi sono

  • Professore di statistica matematica, scienze attuariali e finanza quantitativa
  • Autore di Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques & Tools con R. Frey e P. Embrechts
  • Creatore di qrmtutorial.org con M. Hofert
  • Contributor ai pacchetti R, tra cui qrmdata e qrmtools

Gestione del rischio quantitativa in R

Obiettivo della QRM

  • Nella gestione del rischio quantitativa (QRM) quantifichiamo il rischio di un portafoglio
  • Misurare il rischio è il primo passo per gestirlo
  • Gestire il rischio significa:
    • Vendere asset, diversificare i portafogli, fare hedging con derivati
    • Mantenere capitale sufficiente per assorbire perdite
  • Il Value-at-Risk (VaR) è una misura di rischio nota
Gestione del rischio quantitativa in R

Fattori di rischio

  • Il valore di un portafoglio dipende da molti fattori di rischio
  • Esempi: indici/prezzi azionari, cambi, tassi d’interesse
  • Vediamo l’indice S&P 500
Gestione del rischio quantitativa in R

Analizzare i fattori di rischio con R

library(qrmdata)

data(SP500)

head(SP500,  n = 3)

           ^GSPC
1950-01-03 16.66
1950-01-04 16.85
1950-01-05 16.93

> tail(SP500, n = 3)

             ^GSPC
2015-12-29 2078.36
2015-12-30 2063.36
2015-12-31 2043.94
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Grafici dei fattori di rischio

plot(SP500)

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Passiamo alla pratica!

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