Розширення VaR

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Квантілі VaR

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Емпіричні припущення

Емпіричні історичні значення — це ті, що фактично відбулися.

Як змоделювати ймовірність значення, якого в історії ще не було?

Вибірка з розподілу ймовірностей

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Параметричний VaR у Python

Припустімо, у вас є обʼєкт StockReturns — часова низка фондових доходностей.

Щоб обчислити параметричний VaR(95):

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

-0.0235
Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Масштабування ризику

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Масштабування ризику в Python

Припустімо, у вас є одномірна (1 день) оцінка VaR(95) var_95.

Щоб оцінити 5-денний VaR(95):

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

-0.0525
Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Давайте потренуємось!

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Preparing Video For Download...