Cât poți pierde înaintea ta; și Lost Too Much R-bloggeri
Știri R și tutoriale contribuite de sute de bloggeri R
Postat pe 17 august 2020 de Franklin Parker în R bloggeri | 0 comentarii
Mi-am început cariera în finanțe în 2007. Timp de aproximativ un an am crezut că „este minunat!” Apoi, anul 2008 a reușit și m-am gândit că „este groaznic!”
După 2008, am avut o întrebare fundamentală la care doream să răspund: cât de mult poți pierde într-un portofoliu de investiții înainte de a pierde prea mult? După aproximativ cinci ani de cercetare, mi-am dat seama că nimeni nu avea un răspuns la această întrebare. Începusem deja să-mi dezvolt propria mea, iar acest lucru a culminat în cele din urmă cu prima mea publicație academică „Cuantificarea riscului de dezavantaj în portofolii bazate pe obiective”. Ulterior am extins ideile într-o publicație ulterioară „Eroziunea pierderii portofoliului Toelrance în timp: definirea, apărarea și discutarea”.
Aici vreau să prezint pur și simplu ideile și cum le puteți executa folosind R. Dacă doriți o teorie mai completă, aș sugera să citiți singuri publicațiile!
Pentru această postare, vom avea nevoie de următoarele biblioteci
DEFINIREA TOLERANȚEI PIERDERII PORTOFOLIULUI
În primul rând, trebuie să definim pierderile nerecuperabile. Momentul în care nu se poate aștepta în mod rezonabil că un portofoliu se recuperează este destul de simplu (dacă excludem contribuțiile):
unde V este valoarea viitoare necesară a portofoliului dvs., v este valoarea actuală a portofoliului dvs., R este randamentul de recuperare pe care îl puteți aștepta de la portofoliul dvs. și t este timpul până când aveți nevoie de bani. Având în vedere aceste variabile, aceasta este pierderea maximă pe care o puteți suporta în perioada următoare.
Să transformăm acest lucru într-o funcție R pentru utilizare ulterioară.
Dacă trasăm funcția, păstrând timpul ca variabilă și presupunând că portofoliul nostru crește la rata așteptată în fiecare an, putem vedea că toleranța dvs. maximă la pierderi se erodează în fiecare an. Se pare că timpul este cea mai critică variabilă în toleranța la risc.