Estimarea riscului de coadă

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Estimarea riscului de coadă

Riscul de coadă reprezintă riscul unor rezultate extreme ale investițiilor, îndeosebi pe latura negativă a distribuției.

Drawdown istoric
Valoarea la risc
Valoarea condiționată la risc
Simulare Monte Carlo

Drawdown istoric

Drawdown-ul reprezintă pierderea procentuală față de cel mai ridicat punct cumulat istoric.

$$ \text{Drawdown} = \frac{r_t}{RM} - 1$$

$r_t$: Randamentul cumulat la momentul t
$RM$: Maximul curent

Drawdown istoric al ETF-ului USO Oil

Drawdown istoric în Python

Se presupune că cum_rets este un np.array de randamente cumulate în timp

running_max = np.maximum.accumulate(cum_rets)
running_max[running_max < 1] = 1
drawdown = (cum_rets) / running_max - 1
drawdown

Date        Return
2007-01-03    -0.042636
2007-01-04    -0.081589
2007-01-05    -0.073062

Valoarea la risc istorică

Valoarea la risc, sau VaR, este un prag cu un nivel de încredere dat, sub care pierderile nu vor depăși (sau, mai precis, nu au depășit istoric) un anumit nivel.

VaR este exprimat frecvent cu cuantile de 95, 99 și 99,9.

Exemplu: VaR(95) = -2,3%

95% certitudine că pierderile nu vor depăși -2,3% într-o zi dată, pe baza valorilor istorice.

VaR istoric în Python

var_level = 95
var_95 = np.percentile(StockReturns, 100 - var_level)
var_95

-0.023

Shortfall-ul așteptat istoric

Valoarea condiționată la risc, sau CVaR, este o estimare a pierderilor așteptate în cel mai defavorabil 1 - x% dintre scenarii.

CVaR este exprimat frecvent cu cuantile de 95, 99 și 99,9.

Exemplu: CVaR(95) = -2,5%

În cel mai defavorabil 5% dintre cazuri, pierderile au depășit în medie -2,5% istoric.

Shortfall-ul așteptat istoric în Python

Se presupune că StockReturns este o serie de timp a randamentelor acțiunilor.

Pentru a calcula CVaR(95) istoric:

var_level = 95
var_95 = np.percentile(StockReturns, 100 - var_level)
cvar_95 = StockReturns[StockReturns <= var_95].mean()
cvar_95

-0.025

Să exersăm!

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python