국제 주식 포트폴리오

R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

Alexander McNeil

Instructor

국제 주식 포트폴리오

  • 영국 투자자가 다음과 같이 자산을 투자했다고 가정합니다:
    • 30% FTSE, 40% S&P 500, 30% SMI
  • 위험 요인 5개: FTSE, S&P 500, SMI 지수, GBP/USD, GBP/CHF 환율
riskfactors <- merge(FTSE, SP500, SMI, USD_GBP, CHF_GBP, all = FALSE)["/2012-12-31", ]
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

위험 요인 표시

plot.zoo(riskfactors)

R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

과거 시뮬레이션

  • 금융 업계에서 널리 쓰이는 간단한 방법
  • 과거 위험요인 수익률을 재표본추출해 현재 포트폴리오에 미치는 영향 평가
  • 손실 연산자는 다양한 위험요인 수익률이 포트폴리오에 주는 영향을 보여줍니다
  • 손실 연산자 함수는 연습에서 제공됩니다
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

VaR와 ES의 경험적 추정

losses <- rnorm(100)
losses_o <- sort(losses, decreasing = TRUE)
head(losses_o, n = 8)

1.836163 1.775163 1.745427 1.614479 1.602120 1.590034 1.483691 1.408354

quantile(losses, 0.95)

     95% 
1.590638

qnorm(0.95)

1.644854
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

VaR와 ES의 경험적 추정

mean(losses[losses > quantile(losses, 0.95)])

1.714671

ESnorm(0.95)

2.062713
R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

연습해 봅시다!

R로 배우는 계량적 위험 관리(Quantitative Risk Management)

Preparing Video For Download...