VaR एक्सटेंशन

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

VaR क्वांटाइल्स

एम्पिरिकल ऐतिहासिक मान वे हैं जो वास्तव में घटित हुए हैं.

ऐसे मान की प्रायिकता आप कैसे सिमुलेट करेंगे जो इतिहास में कभी घटित नहीं हुआ?

प्रायिकता वितरण से सैंपल लें

मान लें आपके पास StockReturns ऑब्जेक्ट है जो स्टॉक रिटर्न्स की टाइम सीरीज़ है.

पैरामीट्रिक VaR(95) निकालने के लिए:

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

-0.0235

मान लें आपके पास एक-दिन का VaR(95) अनुमान var_95 है.

5-दिन का VaR(95) अनुमान लगाने के लिए:

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

-0.0525

Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय