Latviešu

Visaptverošs ceļvedis Value at Risk (VaR), būtiskai riska pārvaldības tehnikai, kas aptver aprēķināšanas metodes, ierobežojumus un pielietojumu globālajās finansēs.

Riska pārvaldība: Value at Risk (VaR) aprēķina apgūšana globālajām finansēm

Globālo finanšu dinamiskajā ainavā efektīva riska pārvaldība ir ārkārtīgi svarīga. Starp dažādām metodēm, ko izmanto riska kvantitatīvai noteikšanai un pārvaldībai, Value at Risk (VaR) izceļas kā plaši izmantots un atzīts rādītājs. Šis visaptverošais ceļvedis iedziļinās VaR sarežģītībā, izpētot tā aprēķināšanas metodes, ierobežojumus un praktisko pielietojumu dažādos finanšu kontekstos.

Kas ir Value at Risk (VaR)?

Value at Risk (VaR) ir statistisks mērs, kas kvantitatīvi nosaka aktīva vai portfeļa potenciālo vērtības zudumu noteiktā laika periodā, ņemot vērā noteiktu ticamības līmeni. Vienkāršāk sakot, tas novērtē maksimālo zaudējumu, ko ieguldījumu portfelis, visticamāk, piedzīvos noteiktā laika posmā ar noteiktu varbūtību.

Piemēram, 95% dienas VaR 1 miljona ASV dolāru apmērā norāda, ka pastāv 5% iespēja, ka portfelis vienas dienas laikā zaudēs vairāk nekā 1 miljonu ASV dolāru, pieņemot normālus tirgus apstākļus.

VaR izmanto finanšu institūcijas, korporācijas un regulatori visā pasaulē, lai novērtētu un pārvaldītu tirgus risku, kredītrisku un darbības risku. Tā plašā izmantošana izriet no tā spējas sniegt kodolīgu un viegli interpretējamu potenciālo zaudējumu kopsavilkumu.

Kāpēc VaR ir svarīgs globālajās finansēs?

VaR spēlē būtisku lomu globālajās finansēs vairāku iemeslu dēļ:

Metodes Value at Risk aprēķināšanai

Pastāv trīs galvenās metodes VaR aprēķināšanai:

  1. Vēsturiskā simulācija: Šī metode izmanto vēsturiskos datus, lai simulētu nākotnes tirgus apstākļus. Tas ietver vēsturisko atdevi ranžēšanu no sliktākās līdz labākajai un identificēšanu atdevi, kas atbilst vēlamajam ticamības līmenim.
  2. Parametriskā VaR (variācijas-kovariācijas): Šī metode pieņem, ka aktīvu atdevei ir specifisks statistiskais sadalījums, parasti normālais sadalījums. Tā izmanto atdeves vidējo vērtību un standartnovirzi, lai aprēķinātu VaR.
  3. Monte Karlo simulācija: Šī metode izmanto datoru simulācijas, lai ģenerētu tūkstošiem iespējamo nākotnes tirgus apstākļu scenāriju. Pēc tam tā aprēķina VaR, pamatojoties uz simulētajiem rezultātiem.

1. Vēsturiskā simulācija

Vēsturiskā simulācija ir neparametriska pieeja, kas balstās uz pagātnes datiem, lai prognozētu nākotnes risku. To ir salīdzinoši vienkārši ieviest, un tai nav nepieciešami pieņēmumi par atdeves sadalījumu. Tomēr tā ir tikai tik laba, cik labi ir izmantotie vēsturiskie dati, un tā var precīzi neatspoguļot nākotnes tirgus apstākļus, ja šie apstākļi būtiski atšķiras no pagātnes.

Soļi, kas iesaistīti vēsturiskajā simulācijā:

  1. Vēsturisko datu vākšana: Savākt pietiekami daudz vēsturisko datu par portfeļa aktīviem. Vēsturiskā perioda garums ir kritisks lēmums. Garāks periods nodrošina vairāk datu punktu, bet var ietvert nevajadzīgu informāciju no tālās pagātnes. Īsāks periods var neaptvert pietiekami daudz ārkārtēju notikumu. Apsveriet iespēju izmantot datus no vairākiem tirgiem un reģioniem, ja portfelim ir starptautiska ekspozīcija.
  2. Atdeves aprēķināšana: Aprēķiniet katra portfeļa aktīva dienas (vai citu atbilstošu periodu) atdevi. To parasti aprēķina kā: (Beigu cena - Sākuma cena) / Sākuma cena. Nodrošiniet, lai atdeve tiktu konsekventi aprēķināta visiem aktīviem.
  3. Atdeves ranžēšana: Ranžējiet dienas atdevi no sliktākās līdz labākajai visam vēsturiskajam periodam.
  4. VaR līmeņa noteikšana: Nosakiet VaR līmeni, pamatojoties uz vēlamo ticamības līmeni. Piemēram, 95% ticamības līmenim atrodiet atdevi, kas atbilst ranžētās atdeves 5. percentilim.
  5. VaR vērtības aprēķināšana: Reiziniet VaR līmeni (atdevi vēlamajā percentilē) ar pašreizējo portfeļa vērtību. Tas dod potenciālo zaudējumu summu.

Piemērs:

Pieņemsim, ka portfeļa pašreizējā vērtība ir 1 000 000 ASV dolāru. Izmantojot 500 dienu vēsturiskos datus, atdeve 5. percentilē ir -2%. Līdz ar to 95% dienas VaR ir: -2% * 1 000 000 ASV dolāru = -20 000 ASV dolāru. Tas nozīmē, ka pastāv 5% iespēja, ka portfelis vienas dienas laikā zaudēs vairāk nekā 20 000 ASV dolāru.

Vēsturiskās simulācijas priekšrocības:

Vēsturiskās simulācijas trūkumi:

2. Parametriskā VaR (variācijas-kovariācijas)

Parametriskā VaR, kas pazīstama arī kā variācijas-kovariācijas metode, pieņem, ka aktīvu atdevei ir normāls sadalījums. Tas ļauj izmantot matemātiskāku un uz formulām balstītu pieeju VaR aprēķināšanai. Tas ir aprēķinu ziņā efektīvs, bet lielā mērā paļaujas uz pieņemtā sadalījuma precizitāti. Novirzes no normalitātes, piemēram, biezas astes, var ievērojami novērtēt risku.

Soļi, kas iesaistīti parametriskajā VaR:

  1. Vidējās vērtības un standartnovirzes aprēķināšana: Aprēķiniet aktīvu atdeves vidējo vērtību un standartnovirzi noteiktā periodā. Atkal vēsturiskā perioda garums ir kritisks lēmums.
  2. Ticamības līmeņa noteikšana: Izvēlieties vēlamo ticamības līmeni (piemēram, 95%, 99%). Tas atbilst Z-rezultātam no standarta normālā sadalījuma tabulas. 95% ticamības līmenim Z-rezultāts ir aptuveni 1,645. 99% ticamības līmenim Z-rezultāts ir aptuveni 2,33.
  3. VaR aprēķināšana: Aprēķiniet VaR, izmantojot šādu formulu:
    VaR = Portfeļa vērtība * (Vidējā atdeve - Z-rezultāts * Standartnovirze)

Piemērs:

Pieņemsim, ka portfeļa pašreizējā vērtība ir 1 000 000 ASV dolāru. Vēsturiskā vidējā atdeve ir 0,05% dienā, un standartnovirze ir 1% dienā. Izmantojot 95% ticamības līmeni (Z-rezultāts = 1,645), dienas VaR tiek aprēķināts šādi:

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

Tas nozīmē, ka pastāv 5% iespēja, ka portfelis vienas dienas laikā zaudēs vairāk nekā 15 950 ASV dolāru, pamatojoties uz normalitātes pieņēmumiem.

Parametriskās VaR priekšrocības:

Parametriskās VaR trūkumi:

3. Monte Karlo simulācija

Monte Karlo simulācija ir sarežģītāka pieeja, kas izmanto datorģenerētus nejaušus paraugus, lai simulētu plašu iespējamo nākotnes tirgus scenāriju klāstu. Tas ir ļoti elastīgs un var pielāgot sarežģītas portfeļa struktūras un nenormālus sadalījumus. Tomēr tas ir arī aprēķinu ziņā visintensīvākais un prasa rūpīgu modeļa kalibrēšanu.

Soļi, kas iesaistīti Monte Karlo simulācijā:

  1. Modeļa definēšana: Izstrādāt matemātisku modeli, kas apraksta portfeļa aktīvu uzvedību. Tas var ietvert varbūtības sadalījumu norādīšanu aktīvu atdevei, korelāciju starp aktīviem un citiem atbilstošiem faktoriem.
  2. Nejaušu scenāriju ģenerēšana: Izmantojiet nejaušu skaitļu ģeneratoru, lai izveidotu lielu skaitu iespējamo nākotnes tirgus apstākļu scenāriju. Katrs scenārijs atspoguļo atšķirīgu iespējamo ceļu, ko aktīvu cenas varētu veikt.
  3. Portfeļa vērtības aprēķināšana: Katram scenārijam aprēķiniet portfeļa vērtību noteiktā laika horizonta beigās.
  4. Portfeļa vērtību ranžēšana: Ranžējiet portfeļa vērtības no sliktākās līdz labākajai visos simulētajos scenārijos.
  5. VaR līmeņa noteikšana: Nosakiet VaR līmeni, pamatojoties uz vēlamo ticamības līmeni. Piemēram, 95% ticamības līmenim atrodiet portfeļa vērtību, kas atbilst ranžētās portfeļa vērtības 5. percentilim.
  6. VaR vērtības aprēķināšana: VaR vērtība ir starpība starp pašreizējo portfeļa vērtību un portfeļa vērtību VaR līmenī.

Piemērs:

Izmantojot Monte Karlo simulāciju ar 10 000 scenārijiem, finanšu institūcija simulē iespējamās tirdzniecības portfeļa nākotnes vērtības. Pēc simulācijas veikšanas un iegūto portfeļa vērtību ranžēšanas tiek konstatēts, ka portfeļa vērtība 5. percentilē (kas atbilst 95% ticamības līmenim) ir 980 000 ASV dolāru. Ja pašreizējā portfeļa vērtība ir 1 000 000 ASV dolāru, tad 95% VaR ir: 1 000 000 ASV dolāru - 980 000 ASV dolāru = 20 000 ASV dolāru. Tas nozīmē, ka pastāv 5% iespēja, ka portfelis noteiktā laika horizontā zaudēs vairāk nekā 20 000 ASV dolāru, pamatojoties uz simulāciju.

Monte Karlo simulācijas priekšrocības:

Monte Karlo simulācijas trūkumi:

Value at Risk ierobežojumi

Neskatoties uz plašo izmantošanu, VaR ir vairāki ierobežojumi, par kuriem lietotājiem jāzina:

VaR pielietojums globālajās finansēs

VaR plaši izmanto dažādās globālo finanšu jomās, tostarp:

Starptautiski VaR pielietojuma piemēri:

VaR analīzes uzlabošana

Lai uzlabotu VaR analīzes efektivitāti, apsveriet šādus aspektus:

Secinājums

Value at Risk (VaR) ir spēcīgs rīks riska mērīšanai un pārvaldīšanai globālajās finansēs. Izprotot tā aprēķināšanas metodes, ierobežojumus un pielietojumu, finanšu speciālisti var pieņemt pārdomātākus lēmumus par riska pārvaldību un kapitāla sadalījumu. Lai gan VaR nav ideāls riska mērs, tas nodrošina vērtīgu sistēmu potenciālo zaudējumu novērtēšanai un riska saziņai ar ieinteresētajām pusēm. VaR apvienošana ar citām riska pārvaldības metodēm, piemēram, stresa testēšanu un scenāriju analīzi, var novest pie stabilākas un visaptverošākas riska pārvaldības sistēmas. Nepārtraukta uzraudzība, atpakaļtestēšana un modeļa validācija ir ļoti svarīgas, lai nodrošinātu VaR pastāvīgu efektivitāti dinamiskā un pastāvīgi mainīgā finanšu vidē. Tā kā globālie tirgi kļūst arvien vairāk savstarpēji saistīti un sarežģīti, VaR aprēķina un interpretācijas nianšu apgūšana ir būtiska, lai pārvarētu grūtības un iespējas, kas gaida nākotnē.