Eesti

Põhjalik juhend riskiväärtusest (VaR), olulisest riskijuhtimise tehnikast, mis hõlmab selle arvutusmeetodeid, piiranguid ja rakendusi globaalses rahanduses.

Riskijuhtimine: Riskiväärtuse (VaR) arvutamise meisterlik valdamine globaalses rahanduses

Globaalse rahanduse dünaamilisel maastikul on tõhus riskijuhtimine esmatähtis. Erinevate riski kvantifitseerimiseks ja juhtimiseks kasutatavate tehnikate hulgas paistab riskiväärtus (Value at Risk – VaR) silma kui laialt kasutatav ja tunnustatud mõõdik. See põhjalik juhend süveneb VaR-i peensustesse, uurides selle arvutusmeetodeid, piiranguid ja praktilisi rakendusi erinevates finantskontekstides.

Mis on riskiväärtus (VaR)?

Riskiväärtus (VaR) on statistiline näitaja, mis kvantifitseerib vara või portfelli väärtuse potentsiaalse kao teatud ajaperioodi jooksul, antud usaldusnivool. Lihtsamalt öeldes hindab see maksimaalset kahjumit, mida investeerimisportfell tõenäoliselt teatud ajaraamistikus ja teatud tõenäosusega kogeb.

Näiteks 1 miljoni dollari suurune 95% päevane VaR näitab, et on olemas 5% tõenäosus, et portfell kaotab ühe päevaga rohkem kui 1 miljon dollarit, eeldusel, et turutingimused on normaalsed.

VaR-i kasutavad finantsasutused, ettevõtted ja regulaatorid üle maailma tururiski, krediidiriski ja operatsiooniriski hindamiseks ning juhtimiseks. Selle laialdane kasutuselevõtt tuleneb selle võimest pakkuda lühikest ja kergesti tõlgendatavat kokkuvõtet potentsiaalsetest kahjumitest.

Miks on VaR globaalses rahanduses oluline?

VaR mängib globaalses rahanduses otsustavat rolli mitmel põhjusel:

Riskiväärtuse arvutamise meetodid

VaR-i arvutamiseks on kolm peamist meetodit:

  1. Ajalooline simulatsioon: See meetod kasutab ajaloolisi andmeid tulevaste turutingimuste simuleerimiseks. See hõlmab ajalooliste tootluste järjestamist halvimatest parimateni ja soovitud usaldusnivoole vastava tootluse leidmist.
  2. Parameetriline VaR (dispersioon-kovariatsioon): See meetod eeldab, et varade tootlused järgivad kindlat statistilist jaotust, tavaliselt normaaljaotust. See kasutab VaR-i arvutamiseks tootluste keskmist ja standardhälvet.
  3. Monte Carlo simulatsioon: See meetod kasutab arvutisimulatsioone tuhandete võimalike stsenaariumide genereerimiseks tulevaste turutingimuste kohta. Seejärel arvutab see VaR-i simuleeritud tulemuste põhjal.

1. Ajalooline simulatsioon

Ajalooline simulatsioon on mitteparameetriline lähenemisviis, mis tugineb mineviku andmetele tulevase riski prognoosimiseks. Seda on suhteliselt lihtne rakendada ja see ei nõua eeldusi tootluste jaotuse kohta. Samas on see vaid nii hea, kui on kasutatud ajaloolised andmed, ja ei pruugi täpselt kajastada tulevasi turutingimusi, kui need tingimused minevikust oluliselt erinevad.

Ajaloolise simulatsiooni sammud:

  1. Koguge ajaloolisi andmeid: Koguge piisav kogus ajaloolisi andmeid portfellis olevate varade kohta. Ajaloolise perioodi pikkus on kriitiline otsus. Pikem periood pakub rohkem andmepunkte, kuid võib sisaldada ebaolulist teavet kaugest minevikust. Lühem periood ei pruugi tabada piisavalt äärmuslikke sündmusi. Kaaluge andmete kasutamist mitmelt turult ja piirkonnast, kui portfellil on rahvusvaheline kokkupuude.
  2. Arvutage tootlused: Arvutage iga portfellis oleva vara päevane (või muu sobiva perioodi) tootlus. Tavaliselt arvutatakse see järgmiselt: (Lõpphind - Alg Hind) / Alg Hind. Veenduge, et tootlused oleksid kõigi varade puhul järjepidevalt arvutatud.
  3. Järjestage tootlused: Järjestage päevased tootlused halvimatest parimateni kogu ajaloolise perioodi kohta.
  4. Määrake VaR-i tase: Määrake VaR-i tase soovitud usaldusnivool. Näiteks 95% usaldusnivool leidke tootlus, mis vastab järjestatud tootluste 5. protsentiilile.
  5. Arvutage VaR-i väärtus: Korrutage VaR-i tase (soovitud protsentiilile vastav tootlus) portfelli praeguse väärtusega. See annab potentsiaalse kahjumi summa.

Näide:

Oletame, et portfelli praegune väärtus on 1 000 000 dollarit. Kasutades 500 päeva ajaloolisi andmeid, on tootlus 5. protsentiilil -2%. Seega on 95% päevane VaR: -2% * 1 000 000 dollarit = -20 000 dollarit. See tähendab, et on 5% tõenäosus, et portfell kaotab ühe päevaga rohkem kui 20 000 dollarit.

Ajaloolise simulatsiooni eelised:

Ajaloolise simulatsiooni puudused:

2. Parameetriline VaR (dispersioon-kovariatsioon)

Parameetriline VaR, tuntud ka kui dispersiooni-kovariatsiooni meetod, eeldab, et varade tootlused järgivad normaaljaotust. See võimaldab VaR-i arvutamiseks matemaatilisemat ja valemipõhist lähenemist. See on arvutuslikult tõhus, kuid sõltub tugevalt eeldatud jaotuse täpsusest. Kõrvalekalded normaalsusest, näiteks paksud sabad, võivad riski oluliselt alahinnata.

Parameetrilise VaR-i sammud:

  1. Arvutage keskmine ja standardhälve: Arvutage vara tootluste keskmine ja standardhälve kindlaksmääratud perioodi jooksul. Jällegi on ajaloolise perioodi pikkus kriitiline otsus.
  2. Määrake usaldusnivoo: Valige soovitud usaldusnivoo (nt 95%, 99%). See vastab Z-skoorile standardse normaaljaotuse tabelist. 95% usaldusnivool on Z-skoor ligikaudu 1,645. 99% usaldusnivool on Z-skoor ligikaudu 2,33.
  3. Arvutage VaR: Arvutage VaR järgmise valemi abil:
    VaR = Portfelli väärtus * (Keskmine tootlus - Z-skoor * Standardhälve)

Näide:

Oletame, et portfelli praegune väärtus on 1 000 000 dollarit. Ajalooline keskmine tootlus on 0,05% päevas ja standardhälve on 1% päevas. Kasutades 95% usaldusnivood (Z-skoor = 1,645), arvutatakse päevane VaR järgmiselt:

VaR = 1 000 000 dollarit * (0,0005 - 1,645 * 0,01) = 1 000 000 dollarit * (-0,01595) = -15 950 dollarit

See tähendab, et on 5% tõenäosus, et portfell kaotab ühe päevaga rohkem kui 15 950 dollarit, tuginedes normaalsuse eeldusele.

Parameetrilise VaR-i eelised:

Parameetrilise VaR-i puudused:

3. Monte Carlo simulatsioon

Monte Carlo simulatsioon on keerukam lähenemisviis, mis kasutab arvutiga genereeritud juhuslikke valimeid, et simuleerida laia valikut võimalikke tulevasi turustsenaariume. See on väga paindlik ja suudab arvesse võtta keerulisi portfellistruktuure ja mittenormaalseid jaotusi. Samas on see ka kõige arvutusmahukam ja nõuab hoolikat mudeli kalibreerimist.

Monte Carlo simulatsiooni sammud:

  1. Määratlege mudel: Töötage välja matemaatiline mudel, mis kirjeldab portfellis olevate varade käitumist. See võib hõlmata tõenäosusjaotuste määramist varade tootlustele, varadevaheliste korrelatsioonide ja muude asjakohaste tegurite määramist.
  2. Genereerige juhuslikke stsenaariume: Kasutage juhuslike arvude generaatorit, et luua suur hulk võimalikke stsenaariume tulevaste turutingimuste jaoks. Iga stsenaarium esindab erinevat võimalikku teed, mida varade hinnad võivad võtta.
  3. Arvutage portfelli väärtus: Iga stsenaariumi jaoks arvutage portfelli väärtus kindlaksmääratud ajahorisondi lõpus.
  4. Järjestage portfelli väärtused: Järjestage portfelli väärtused halvimatest parimateni kõigi simuleeritud stsenaariumide lõikes.
  5. Määrake VaR-i tase: Määrake VaR-i tase soovitud usaldusnivool. Näiteks 95% usaldusnivool leidke portfelli väärtus, mis vastab järjestatud portfelli väärtuste 5. protsentiilile.
  6. Arvutage VaR-i väärtus: VaR-i väärtus on vahe praeguse portfelli väärtuse ja portfelli väärtuse vahel VaR-i tasemel.

Näide:

Kasutades Monte Carlo simulatsiooni 10 000 stsenaariumiga, simuleerib finantsasutus oma kauplemisportfelli võimalikke tulevasi väärtusi. Pärast simulatsiooni käivitamist ja tulemuseks saadud portfelli väärtuste järjestamist leitakse, et portfelli väärtus 5. protsentiilil (mis vastab 95% usaldusnivoole) on 980 000 dollarit. Kui praegune portfelli väärtus on 1 000 000 dollarit, on 95% VaR: 1 000 000 dollarit - 980 000 dollarit = 20 000 dollarit. See tähendab, et simulatsiooni põhjal on 5% tõenäosus, et portfell kaotab kindlaksmääratud ajahorisondi jooksul rohkem kui 20 000 dollarit.

Monte Carlo simulatsiooni eelised:

Monte Carlo simulatsiooni puudused:

Riskiväärtuse piirangud

Hoolimata laialdasest kasutamisest on VaR-il mitmeid piiranguid, millest kasutajad peaksid teadlikud olema:

VaR-i rakendused globaalses rahanduses

VaR-i kasutatakse laialdaselt erinevates globaalse rahanduse valdkondades, sealhulgas:

VaR-i rakendamise rahvusvahelised näited:

Oma VaR-analüüsi parandamine

VaR-analüüsi tõhususe suurendamiseks kaaluge järgmist:

Kokkuvõte

Riskiväärtus (VaR) on võimas tööriist riski mõõtmiseks ja juhtimiseks globaalses rahanduses. Mõistes selle arvutusmeetodeid, piiranguid ja rakendusi, saavad finantsprofessionaalid teha teadlikumaid otsuseid riskijuhtimise ja kapitali jaotamise kohta. Kuigi VaR ei ole täiuslik riskimõõdik, pakub see väärtusliku raamistiku potentsiaalsete kahjumite hindamiseks ja riski edastamiseks sidusrühmadele. VaR-i kombineerimine teiste riskijuhtimistehnikatega, nagu stressitestimine ja stsenaariumianalüüs, võib viia kindlama ja terviklikuma riskijuhtimisraamistikuni. Pidev jälgimine, tagasitestimine ja mudeli valideerimine on üliolulised VaR-i jätkuva tõhususe tagamiseks dünaamilises ja pidevalt muutuvas finantsmaastikus. Kuna globaalsed turud muutuvad üha enam omavahel seotuks ja keerukamaks, on VaR-i arvutamise ja tõlgendamise nüansside valdamine oluline eesseisvate väljakutsete ja võimalustega toimetulekuks.