포트폴리오는 다양한 자산으로 구성되는데, 이 자산들의 리스크와 예상 수익률을 고려하여 투자 결정을 내립니다. 이러한 포트폴리오의 리스크를 정량적으로 평가하는 방법 중 하나가 “밸류 엣 리스크”입니다. 파이썬을 이용하여 포트폴리오의 밸류 엣 리스크를 계산하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
포트폴리오의 밸류 엣 리스크란?
밸류 엣 리스크(Value at Risk, VaR)는 특정 확률 수준에서 포트폴리오가 겪을 수 있는 최대 손실을 의미합니다. 즉, VaR은 특정 기간 동안 포트폴리오가 정해진 확률 수준 아래로 손실을 입을 가능성입니다. VaR은 포트폴리오의 리스크를 정량화하고 비교하는 데 도움을 줍니다.
파이썬을 이용한 밸류 엣 리스크 계산 방법
파이썬에는 다양한 라이브러리가 있어 포트폴리오의 밸류 엣 리스크를 계산하는 데 활용할 수 있습니다. 그 중에서도 주로 사용되는 방법은 “Historical Simulation”과 “Parametric Method”입니다. 이 두 가지 방법을 간단하게 살펴보겠습니다.
Historical Simulation 방법
Historical Simulation 방법은 과거 데이터를 기반으로 포트폴리오의 밸류 엣 리스크를 계산하는 방법입니다. 주어진 기간 동안의 수익률을 사용하여 변동성을 추정하고, 이를 통해 VaR을 계산합니다.
import numpy as np
returns = [0.05, -0.02, 0.03, -0.01, 0.02] # 주어진 기간 동안의 수익률
confidence_level = 0.95 # 신뢰도 수준
returns.sort() # 수익률을 정렬하여 가장 큰 손실을 찾음
var_index = int((1 - confidence_level) * len(returns))
var = -returns[var_index] # 손실을 양수로 표현하기 위해 음수 부호를 제거
print(f"VaR at {confidence_level*100}% confidence level: {var}")
위 코드에서는 주어진 기간 동안의 수익률을 returns 리스트로 표현하고, confidence_level을 설정하여 VaR을 계산합니다. 가장 큰 손실을 찾은 후, 이를 양수로 표현하여 VaR 값을 출력합니다.
Parametric Method 방법
Parametric Method 방법은 수익률의 정규분포 가정을 바탕으로 VaR을 계산하는 방법입니다. 이 방법은 주로 금융 분야에서 사용되며, 변동성과 수익률의 상관관계를 고려하여 VaR을 추정합니다.
import numpy as np
from scipy.stats import norm
returns = [0.05, -0.02, 0.03, -0.01, 0.02] # 주어진 기간 동안의 수익률
confidence_level = 0.95 # 신뢰도 수준
mean = np.mean(returns) # 수익률의 평균
std_dev = np.std(returns) # 수익률의 표준편차
z_score = norm.ppf(1 - (1 - confidence_level) / 2) # z-점수 계산
var = -mean - z_score * std_dev # 손실을 양수로 표현하기 위해 음수 부호를 제거
print(f"VaR at {confidence_level*100}% confidence level: {var}")
위 코드에서는 주어진 기간 동안의 수익률을 returns 리스트로 표현하고, confidence_level을 설정하여 VaR을 계산합니다. 수익률의 평균과 표준편차를 계산한 후, z-점수를 구하여 VaR 값을 추정합니다.
결론
파이썬은 포트폴리오의 밸류 엣 리스크를 계산하는 데 유용한 도구입니다. Historical Simulation과 Parametric Method를 활용하여 리스크를 정량화할 수 있으며, 이를 통해 투자 결정을 더욱 기반으로 내릴 수 있습니다.
참고 자료: