Rizikos valdymas: rizikos vertės (VaR) apskaičiavimo įvaldymas pasaulio finansams

Dinamiškame pasaulio finansų kraštovaizdyje veiksmingas rizikos valdymas yra labai svarbus. Tarp įvairių metodų, naudojamų rizikai kiekybiškai įvertinti ir valdyti, rizikos vertė (VaR) išsiskiria kaip plačiai naudojamas ir pripažintas rodiklis. Šiame išsamiame vadove nagrinėjami VaR sudėtingumai, nagrinėjami jo apskaičiavimo metodai, apribojimai ir praktinis pritaikymas įvairiuose finansiniuose kontekstuose.

Kas yra rizikos vertė (VaR)?

Rizikos vertė (VaR) yra statistinis matas, kuris kiekybiškai įvertina galimą turto ar portfelio vertės nuostolį per konkretų laikotarpį, esant nustatytam patikimumo lygiui. Paprasčiau tariant, jis įvertina maksimalų nuostolį, kurį investicijų portfelis gali patirti per apibrėžtą laikotarpį, esant tam tikrai tikimybei.

Pavyzdžiui, 95% dienos VaR, lygi 1 milijonui dolerių, rodo, kad yra 5% tikimybė, jog portfelis praras daugiau nei 1 milijoną dolerių per vieną dieną, darant prielaidą, kad rinkos sąlygos yra normalios.

VaR naudoja finansų įstaigos, korporacijos ir reguliavimo institucijos visame pasaulyje, kad įvertintų ir valdytų rinkos riziką, kredito riziką ir veiklos riziką. Jos plataus masto įsisavinimas kyla iš gebėjimo pateikti glaustą ir lengvai interpretuojamą galimų nuostolių santrauką.

Kodėl VaR yra svarbi pasaulio finansuose?

VaR atlieka svarbų vaidmenį pasaulio finansuose dėl kelių priežasčių:

• Rizikos matavimas ir valdymas: VaR suteikia standartizuotą būdą matuoti ir valdyti riziką įvairiose turto klasėse ir verslo padaliniuose finansų įstaigoje.
• Kapitalo paskirstymas: VaR naudojama nustatyti tinkamą kapitalo sumą, kurią finansų įstaiga turi turėti, kad padengtų galimus nuostolius. Tai ypač svarbu norint įvykdyti reguliavimo reikalavimus, tokius kaip Bazelio susitarimai.
• Veiklos vertinimas: VaR gali būti naudojama įvertinti portfelio valdytojų rizikos pakoreguotą našumą.
• Atitiktis teisės aktams: Reguliavimo institucijos dažnai reikalauja, kad finansų įstaigos apskaičiuotų ir praneštų apie VaR kaip dalį savo rizikos valdymo sistemos. Pavyzdžiui, Bazelio susitarimai labai priklauso nuo VaR, nustatant kapitalo pakankamumo reikalavimus bankams tarptautiniu mastu.
• Komunikacija: VaR suteikia glaustą ir lengvai suprantamą būdą pranešti apie riziką suinteresuotosioms šalims, įskaitant vyresniąją vadovybę, investuotojus ir reguliavimo institucijas.

Rizikos vertės apskaičiavimo metodai

Yra trys pagrindiniai VaR apskaičiavimo metodai:

1. Istorinis modeliavimas: Šis metodas naudoja istorinius duomenis, kad imituotų būsimas rinkos sąlygas. Tai apima istorinių grąžų reitingavimą nuo blogiausios iki geriausios ir grąžos, atitinkančios norimą patikimumo lygį, nustatymą.
2. Parametrinė VaR (dispersija-kovariacija): Šis metodas daro prielaidą, kad turto grąža atitinka konkretų statistinį pasiskirstymą, paprastai normalųjį pasiskirstymą. Jis naudoja grąžos vidurkį ir standartinį nuokrypį VaR apskaičiuoti.
3. Monte Karlo modeliavimas: Šis metodas naudoja kompiuterinius modeliavimus, kad sukurtų tūkstančius galimų būsimų rinkos sąlygų scenarijų. Tada jis apskaičiuoja VaR pagal modeliuojamus rezultatus.

1. Istorinis modeliavimas

Istorinis modeliavimas yra neparametrinis metodas, kuris remiasi ankstesniais duomenimis, siekiant prognozuoti būsimą riziką. Jį gana paprasta įdiegti ir nereikia daryti prielaidų apie grąžos pasiskirstymą. Tačiau jis yra tik toks geras, kokie yra naudojami istoriniai duomenys, ir gali tiksliai neatspindėti būsimų rinkos sąlygų, jei tos sąlygos labai skiriasi nuo praeities.

Žingsniai, susiję su istoriniu modeliavimu:

1. Surinkite istorinius duomenis: Surinkite pakankamai istorinių duomenų apie portfelio turtą. Istorinio laikotarpio trukmė yra labai svarbus sprendimas. Ilgesnis laikotarpis suteikia daugiau duomenų taškų, bet gali apimti nereikšmingą informaciją iš tolimos praeities. Trumpesnis laikotarpis gali neapimti pakankamai ekstremalių įvykių. Apsvarstykite galimybę naudoti duomenis iš kelių rinkų ir regionų, jei portfelis yra tarptautinis.
2. Apskaičiuokite grąžą: Apskaičiuokite dienos (ar kito tinkamo laikotarpio) grąžą kiekvienam portfelio turtui. Paprastai tai apskaičiuojama taip: (Galutinė kaina - Pradinė kaina) / Pradinė kaina. Užtikrinkite, kad grąža būtų nuosekliai apskaičiuojama visam turtui.
3. Reitinguokite grąžą: Reitinguokite dienos grąžą nuo blogiausios iki geriausios per visą istorinį laikotarpį.
4. Nustatykite VaR lygį: Nustatykite VaR lygį pagal norimą patikimumo lygį. Pavyzdžiui, norint 95% patikimumo lygio, raskite grąžą, atitinkančią 5-ąjį reitinguojamos grąžos procentilį.
5. Apskaičiuokite VaR vertę: Padauginkite VaR lygį (grąžą norimu procentiliu) iš dabartinės portfelio vertės. Tai suteikia galimą nuostolių sumą.

Pavyzdys:

Tarkime, portfelio dabartinė vertė yra 1 000 000 USD. Naudojant 500 dienų istorinius duomenis, grąža 5-ajame procentilyje yra -2%. Todėl 95% dienos VaR yra: -2% * 1 000 000 USD = -20 000 USD. Tai reiškia, kad yra 5% tikimybė, jog portfelis praras daugiau nei 20 000 USD per vieną dieną.

Istorinio modeliavimo pranašumai:

• Paprasta įdiegti ir suprasti.
• Nereikia daryti prielaidų apie grąžos pasiskirstymą.
• Gali užfiksuoti nenormalius pasiskirstymus ir riebias uodegas.

Istorinio modeliavimo trūkumai:

• Remiasi istoriniais duomenimis, kurie gali neatspindėti būsimų rinkos sąlygų.
• Gali būti skaičiavimo intensyvus dideliems portfeliams.
• Jautrus naudojamo istorinio laikotarpio trukmei.

2. Parametrinė VaR (dispersija-kovariacija)

Parametrinė VaR, taip pat žinoma kaip dispersijos-kovariacijos metodas, daro prielaidą, kad turto grąža atitinka normalųjį pasiskirstymą. Tai leidžia matematiškesnį ir formule pagrįstą VaR apskaičiavimo metodą. Jis yra skaičiavimo efektyvus, bet labai priklauso nuo numanomo pasiskirstymo tikslumo. Nukrypimai nuo normalumo, pvz., riebios uodegos, gali gerokai nuvertinti riziką.

Žingsniai, susiję su parametrine VaR:

1. Apskaičiuokite vidurkį ir standartinį nuokrypį: Apskaičiuokite turto grąžos vidurkį ir standartinį nuokrypį per nustatytą laikotarpį. Vėlgi, istorinio laikotarpio trukmė yra labai svarbus sprendimas.
2. Nustatykite patikimumo lygį: Pasirinkite norimą patikimumo lygį (pvz., 95%, 99%). Tai atitinka Z balą iš standartinės normaliosios skirstinio lentelės. Norint 95% patikimumo lygio, Z balas yra maždaug 1,645. Norint 99% patikimumo lygio, Z balas yra maždaug 2,33.
3. Apskaičiuokite VaR: Apskaičiuokite VaR naudodami šią formulę:
   VaR = Portfelio vertė * (Vidutinė grąža - Z balas * Standartinis nuokrypis)

Pavyzdys:

Tarkime, portfelio dabartinė vertė yra 1 000 000 USD. Istorinė vidutinė grąža yra 0,05% per dieną, o standartinis nuokrypis yra 1% per dieną. Naudojant 95% patikimumo lygį (Z balas = 1,645), dienos VaR apskaičiuojama taip:

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

Tai reiškia, kad yra 5% tikimybė, jog portfelis praras daugiau nei 15 950 USD per vieną dieną, remiantis normalumo prielaidomis.

Parametrinės VaR pranašumai:

• Skaičiavimo efektyvus.
• Lengva įdiegti.
• Suteikia aiškią ir glaustą rizikos priemonę.

Parametrinės VaR trūkumai:

• Daro prielaidą, kad turto grąža atitinka normalųjį pasiskirstymą, kuris nebūtinai yra toks realybėje.
• Nuvertina riziką, kai yra riebių uodegų arba nenormalių pasiskirstymų.
• Jautrus įvertinto vidurkio ir standartinio nuokrypio tikslumui.

3. Monte Karlo modeliavimas

Monte Karlo modeliavimas yra sudėtingesnis metodas, kuris naudoja kompiuterio generuojamus atsitiktinius pavyzdžius, kad imituotų platų galimų būsimų rinkos scenarijų spektrą. Jis yra labai lankstus ir gali apgyvendinti sudėtingas portfelio struktūras ir nenormalius pasiskirstymus. Tačiau jis taip pat yra skaičiavimo intensyviausias ir reikalauja kruopštaus modelio kalibravimo.

Žingsniai, susiję su Monte Karlo modeliavimu:

1. Apibrėžkite modelį: Sukurkite matematinį modelį, kuris apibūdina portfelio turto elgseną. Tai gali apimti tikimybės pasiskirstymų nurodymą turto grąžai, koreliacijas tarp turto ir kitų svarbių veiksnių.
2. Generuokite atsitiktinius scenarijus: Naudokite atsitiktinių skaičių generatorių, kad sukurtumėte daug galimų būsimų rinkos sąlygų scenarijų. Kiekvienas scenarijus atspindi skirtingą galimą kelią, kuriuo gali eiti turto kainos.
3. Apskaičiuokite portfelio vertę: Kiekvienam scenarijui apskaičiuokite portfelio vertę nurodyto laikotarpio pabaigoje.
4. Reitinguokite portfelio vertes: Reitinguokite portfelio vertes nuo blogiausios iki geriausios visuose modeliuojamuose scenarijuose.
5. Nustatykite VaR lygį: Nustatykite VaR lygį pagal norimą patikimumo lygį. Pavyzdžiui, norint 95% patikimumo lygio, raskite portfelio vertę, atitinkančią 5-ąjį reitinguojamos portfelio vertės procentilį.
6. Apskaičiuokite VaR vertę: VaR vertė yra skirtumas tarp dabartinės portfelio vertės ir portfelio vertės VaR lygyje.

Pavyzdys:

Naudodama Monte Karlo modeliavimą su 10 000 scenarijų, finansų įstaiga modeliuoja galimas būsimas savo prekybos portfelio vertes. Atlikus modeliavimą ir reitingavus gautas portfelio vertes, nustatyta, kad portfelio vertė 5-ajame procentilyje (atitinkanti 95% patikimumo lygį) yra 980 000 USD. Jei dabartinė portfelio vertė yra 1 000 000 USD, 95% VaR yra: 1 000 000 USD - 980 000 USD = 20 000 USD. Tai reiškia, kad yra 5% tikimybė, jog portfelis praras daugiau nei 20 000 USD per nurodytą laikotarpį, remiantis modeliavimu.

Monte Karlo modeliavimo pranašumai:

• Labai lankstus ir gali apgyvendinti sudėtingas portfelio struktūras ir nenormalius pasiskirstymus.
• Gali įtraukti įvairius rizikos veiksnius ir priklausomybes.
• Daugeliu atvejų suteikia tikslesnį VaR įvertinimą nei istorinis modeliavimas ar parametrinė VaR.

Monte Karlo modeliavimo trūkumai:

• Skaičiavimo intensyvus ir reikalauja didelių skaičiavimo išteklių.
• Reikalauja kruopštaus modelio kalibravimo ir patvirtinimo.
• Gali būti sunku interpretuoti rezultatus.

Rizikos vertės apribojimai

Nepaisant plataus naudojimo, VaR turi keletą apribojimų, kuriuos vartotojai turėtų žinoti:

• Prielaidos: VaR modeliai remiasi įvairiomis prielaidomis apie turto grąžos pasiskirstymą, koreliacijas ir rinkos sąlygas. Šios prielaidos ne visada gali būti teisingos realybėje.
• Uodegos rizika: VaR matuoja tik galimą nuostolį iki tam tikro patikimumo lygio. Jis nesuteikia informacijos apie nuostolių, kurie galėtų atsirasti už šio lygio ribų, dydį. Tai žinoma kaip uodegos rizika.
• Neadityvumas: VaR ne visada yra adityvus. Tai reiškia, kad portfelio VaR gali būti ne lygus atskiro turto VaR sumai portfelyje. Tai gali būti problematiška, kai sujungiama rizika skirtinguose verslo padaliniuose.
• Istoriniai duomenys: Istorinis modeliavimas remiasi istoriniais duomenimis, kurie gali neatspindėti būsimų rinkos sąlygų.
• Modelio rizika: VaR modelio pasirinkimas ir jo parametrai gali gerokai paveikti rezultatus. Tai įveda modelio riziką, kuri yra rizika, kad modelis yra netikslus arba netinkamas situacijai.
• Likvidumo rizika: VaR paprastai aiškiai neatsižvelgia į likvidumo riziką, kuri yra rizika, kad turtas negali būti parduotas pakankamai greitai už priimtiną kainą.

VaR taikymas pasaulio finansuose

VaR plačiai naudojamas įvairiose pasaulio finansų srityse, įskaitant:

• Portfelio rizikos valdymas: VaR naudojama investicinių portfelių, įskaitant akcijų portfelius, fiksuoto pajamingumo portfelius ir rizikos draudimo fondus, rizikai įvertinti ir valdyti.
• Prekybos rizikos valdymas: VaR naudojama stebėti ir kontroliuoti prekybos veiklos, tokios kaip valiutos prekyba, fiksuoto pajamingumo prekyba ir išvestinių priemonių prekyba, riziką.
• Įmonės rizikos valdymas: VaR naudojama įvertinti ir valdyti bendrą finansų įstaigos riziką, įskaitant rinkos riziką, kredito riziką ir veiklos riziką.
• Reguliavimo ataskaitos: VaR naudojama reguliavimo ataskaitų tikslams, pavyzdžiui, apskaičiuojant kapitalo pakankamumo reikalavimus pagal Bazelio susitarimus.
• Stresas testavimas: VaR gali būti naudojama kaip atspirties taškas streso testavimui, kuris apima ekstremalių rinkos įvykių poveikio modeliavimą portfeliui ar finansų įstaigai.

Tarptautiniai VaR taikymo pavyzdžiai:

• Europos bankai: Europos bankai naudoja VaR, kad atitiktų kapitalo reikalavimus, nurodytus Kapitalo reikalavimų direktyvoje (CRD) ir Kapitalo reikalavimų reglamente (CRR), kurie įgyvendina Bazelio III sistemą Europos Sąjungoje.
• Japonijos investicinės įmonės: Japonijos investicinės įmonės naudoja VaR, kad valdytų riziką, susijusią su savo investicijomis tiek vietinėse, tiek tarptautinėse rinkose, ypač susiduriant su valiutos svyravimais ir pasauliniais ekonominiais neapibrėžtumais.
• Australijos superanuiteto fondai: Australijos superanuiteto fondai (pensijų fondai) naudoja VaR, kad įvertintų galimą neigiamą riziką savo narių pensijų santaupoms, užtikrindami, kad jie turėtų pakankamai rezervų, kad atlaikytų rinkos nuosmukius.
• Besiformuojančios rinkos bankai: Bankai besiformuojančiose rinkose vis dažniau taiko VaR metodikas, kad valdytų riziką, susijusią su nepastoviomis valiutų rinkomis, žaliavų kainų svyravimais ir suverenios skolos poveikiu. Tai ypač svarbu atsižvelgiant į didesnį ekonominio ir politinio nestabilumo lygį, dažnai esantį šiuose regionuose.

VaR analizės tobulinimas

Norėdami padidinti VaR analizės veiksmingumą, apsvarstykite šiuos dalykus:

• Atgalinis testavimas: Reguliariai atgal testuokite VaR modelį, palygindami prognozuojamus nuostolius su faktiniais nuostoliais. Tai padeda nustatyti bet kokius modelio šališkumus ar netikslumus.
• Stresas testavimas: Papildykite VaR streso testavimu, kad įvertintumėte galimą ekstremalių rinkos įvykių, kurių neužfiksuoja VaR modelis, poveikį.
• Scenarijų analizė: Naudokite scenarijų analizę, kad įvertintumėte konkrečių įvykių ar rinkos sąlygų pokyčių poveikį portfeliui ar finansų įstaigai.
• Modelio patvirtinimas: Periodiškai patvirtinkite VaR modelį, kad įsitikintumėte, jog jis vis dar tinkamas esamoms rinkos sąlygoms ir portfelio sudėčiai.
• Duomenų kokybė: Užtikrinkite, kad duomenys, naudojami VaR apskaičiuoti, būtų tikslūs, išsamūs ir patikimi.
• Apsvarstykite alternatyvius rizikos matus: Nepasikliaukite vien tik VaR. Apsvarstykite galimybę naudoti kitus rizikos matus, tokius kaip tikėtinas trūkumas (ES), kuris suteikia išsamesnį uodegos rizikos vaizdą.

Išvada

Rizikos vertė (VaR) yra galinga priemonė rizikai matuoti ir valdyti pasaulio finansuose. Suprasdami jo apskaičiavimo metodus, apribojimus ir taikymą, finansų profesionalai gali priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl rizikos valdymo ir kapitalo paskirstymo. Nors VaR nėra tobulas rizikos matas, jis suteikia vertingą sistemą galimiems nuostoliams įvertinti ir rizikai pranešti suinteresuotosioms šalims. VaR derinimas su kitomis rizikos valdymo technikomis, tokiomis kaip streso testavimas ir scenarijų analizė, gali lemti tvirtesnę ir visapusiškesnę rizikos valdymo sistemą. Nuolatinis stebėjimas, atgalinis testavimas ir modelio patvirtinimas yra labai svarbūs užtikrinant nuolatinį VaR veiksmingumą dinamiškame ir nuolat besikeičiančiame finansiniame kraštovaizdyje. Kadangi pasaulinės rinkos tampa vis labiau tarpusavyje susijusios ir sudėtingos, VaR apskaičiavimo ir interpretavimo niuansų įvaldymas yra būtinas norint įveikti iššūkius ir galimybes, kurios laukia ateityje.