Співвідношення ризику (VaR) - це широко застосовуваний показник ризику зниження інвестиційного ризику для однієї інвестиції або портфеля інвестицій. VaR дає максимальний збиток у портфелі протягом певного періоду часу для певного рівня впевненості. Часто рівень довіри вибирається таким чином, щоб вказувати на ризик хвоста; тобто ризик рідкісних, екстремальних ринкових подій.
Наприклад, виходячи з розрахунку VaR, інвестор може бути на 95% впевнений, що максимальний збиток за один день при інвестиції в капітал в 100 доларів США не перевищить 3 долари. Варіант VaR ($ 3 у цьому прикладі) може бути виміряний за допомогою трьох різних методологій. Кожна методологія спирається на створення розподілу прибутку від інвестицій; по-іншому, всі можливі прибутки від інвестицій призначаються ймовірністю виникнення протягом визначеного періоду часу. (Див. Також Вступ до вартості ризику (VaR) .)
Наскільки точний VaR?
Після обрання методології VaR розрахунок VaR портфеля є досить простим завданням. Завдання полягає в оцінці точності заходу і, таким чином, точності розподілу прибутку. Знання точності заходу особливо важливо для фінансових установ, оскільки вони використовують VaR, щоб оцінити, скільки грошей потрібно зарезервувати для покриття потенційних втрат. Будь-які неточності моделі VaR можуть означати, що установа не володіє достатніми резервами і може призвести до значних втрат не лише для установи, але й потенційно для її вкладників, окремих інвесторів та корпоративних клієнтів. В екстремальних ринкових умовах, таких як VaR намагається захопити, збитки можуть бути досить великими, щоб викликати банкрутство. (Дивіться також, що вам потрібно знати про банкрутство. )
Як повторно протестувати модель VaR на точність
Менеджери ризиків використовують метод, відомий як зворотний тест, щоб визначити точність моделі VaR. Бектестування передбачає порівняння обчисленої міри VaR з фактичними втратами (або прибутками), досягнутими на портфелі. Знову тест залежить від рівня впевненості, який передбачається в розрахунку. Наприклад, інвестор, який розраховував одноденний VaR у розмірі 3 доларів на інвестицію в 100 доларів з 95% впевненістю, очікує, що одноденна втрата на його портфелі перевищить 3 долари лише 5% часу. Якщо інвестор зафіксував фактичні збитки протягом 100 днів, збиток перевищив би 3 долари рівно за п’ять днів, якщо модель VaR точна. Простий зворотний тест укладає реальний розподіл прибутку порівняно з модельним розподілом повернення, порівнюючи частку фактичних винятків збитків із очікуваною кількістю винятків. Повторний тест повинен бути виконаний протягом досить тривалого періоду, щоб забезпечити достатню кількість фактичних спостережень повернення для створення фактичного розподілу віддачі. Для одноденного заходу VaR менеджери ризику, як правило, використовують мінімум один рік для проведення повторного тестування.
Простий бектест має головний недолік: це залежить від вибірки фактично використаної віддачі. Розглянемо ще раз інвестора, який розраховував 3-денний VaR у розмірі 3 доларів США із впевненістю 95%. Припустимо, інвестор проводив повторний тест протягом 100 днів і знайшов рівно п'ять винятків. Якщо інвестор використовує інший 100-денний період, може бути менше або більша кількість винятків. Ця залежність вибірки ускладнює встановлення точності моделі. Для усунення цієї слабкості можуть бути застосовані статистичні тести, щоб пролити більше світла на те, чи не відбувся або пройшов задній тест.
Що робити, якщо тест не працює
Якщо попередній тест не вдається, є кілька можливих причин, які необхідно враховувати:
Неправильний розподіл повернення
Якщо методологія VaR передбачає розподіл повернення (наприклад, нормальний розподіл повернень), можливо, модельний розподіл не добре підходить до фактичного розподілу. Тести на корисність статистики можуть бути використані для перевірки відповідності розподілу моделі фактичним спостережуваним даним. Крім того, може використовуватися методологія VaR, яка не потребує припущення щодо розподілу.
Неправильна модель VaR
Якщо модель VaR охоплює, скажімо, лише ринковий ризик акцій, тоді як інвестиційний портфель наражається на інші ризики, такі як ризик процентної ставки або валютний ризик, модель неправильно визначається. Крім того, якщо модель VaR не вдається зафіксувати співвідношення між ризиками, вона вважається помилковою. Це можна виправити, включивши в модель всі застосовані ризики та пов'язані кореляції. Важливо переоцінювати модель VaR кожного разу, коли до портфеля додаються нові ризики.
Вимірювання фактичних втрат
Фактичні втрати портфеля повинні бути репрезентативними для ризиків, які можна моделювати. Більш конкретно, фактичні збитки повинні виключати будь-які збори чи інші такі витрати або дохід. Втрати, що представляють лише ризики, які можна моделювати, називаються "чистими збитками". Ті, що включають гонорари та інші подібні статті, відомі як "брудні втрати". Повторне тестування завжди повинно проводитися з використанням чистих втрат, щоб забезпечити порівняння подібного.
Інші міркування
Важливо не покладатися на модель VaR просто тому, що вона проходить зворотний протест. Хоча VaR пропонує корисну інформацію про найгірший ризик впливу, він значною мірою залежить від використовуваного розподілу прибутку, особливо хвоста розподілу. Оскільки хвостові події настільки рідкісні, деякі практикуючі стверджують, що будь-які спроби виміряти ймовірність хвоста на основі історичних спостережень за своєю суттю є хибними. За інформацією Reuters, "VaR піддався гарячій критиці після фінансової кризи, оскільки багато моделей не змогли передбачити ступінь збитків, які спустошили багато великих банків у 2007 та 2008 роках".
Причина? Ринки не пережили подібної події, тому її не зафіксували в хвостах розповсюджених дистрибуцій. Після фінансової кризи 2007 року також стало зрозуміло, що моделі VaR не здатні охопити всі ризики; наприклад, базовий ризик. Ці додаткові ризики називаються "ризиком не в VaR" або RNiV.
Намагаючись усунути ці недоліки, менеджери з ризику доповнюють міру VaR іншими заходами ризику та іншими методами, такими як стрес-тестування.
Суть
Співвідношення ризику (VaR) - це показник найгірших збитків протягом визначеного періоду часу з певним рівнем впевненості. Вимірювання VaR залежить від розподілу прибутку від інвестицій. Для того, щоб перевірити, чи точно модель відображає дійсність, можна виконати повторне тестування. Невдалий зворотний тест означає, що модель VaR повинна бути переоцінена. Однак модель VaR, яка проходить зворотний тест, все ж повинна бути доповнена іншими заходами ризику через недоліки моделювання VaR. (Див. Також Як розрахувати прибуток від інвестицій. )
