Риск на стойност (VaR) е широко използвана мярка за инвестиционен риск за понижение на една инвестиция или портфейл от инвестиции. VaR дава максимална загуба в долара на портфейл за определен период от време за определено ниво на доверие. Често нивото на увереност се избира така, че да даде индикация за опасност от опашка; това е рискът от редки, екстремни пазарни събития.
Например, въз основа на изчислението на VaR, инвеститорът може да е 95% уверен, че максималната загуба за един ден при инвестиция в собствен капитал от 100 долара няма да надвишава 3 долара. VaR ($ 3 в този пример) може да бъде измерен с помощта на три различни методологии. Всяка методология разчита на създаване на разпределение на възвръщаемостта на инвестициите; казано по друг начин, на всички възможни възвръщаемости на инвестициите е назначена вероятност за възникване за определен период от време. (Вижте също Въведение в стойността на риск (VaR) .)
Колко точно е VaR?
След като бъде избрана методологията на VaR, изчисляването на VaR на портфейла е доста просто упражнение. Предизвикателството се крие в оценката на точността на мярката и, следователно, на точността на разпределението на възвръщаемостта. Познаването на точността на мярката е особено важно за финансовите институции, тъй като те използват VaR, за да преценят колко пари трябва да резервират, за да покрият потенциалните загуби. Всякакви неточности в модела VaR могат да означават, че институцията не държи достатъчно резерви и би могла да доведе до значителни загуби не само за институцията, но и потенциално за нейните вложители, индивидуални инвеститори и корпоративни клиенти. При екстремни пазарни условия като тези, които VaR се опитва да улови, загубите може да са достатъчно големи, за да предизвикат фалит. (Вижте също какво трябва да знаете за фалита. )
Как да подкрепяте отново VaR модел за точност
Риск мениджърите използват техника, известна като backtesting, за да определят точността на VaR модел. Backtesting включва сравнението на изчислената VaR мярка с действителните загуби (или печалби), постигнати в портфейла. Задният тест разчита на нивото на доверие, което се приема при изчислението. Например, инвеститорът, изчислил еднодневен VaR от $ 3 за инвестиция от 100 долара с 95% доверие, ще очаква еднодневната загуба на портфейла му да надхвърли 3 долара само 5% от времето. Ако инвеститорът регистрира реалните загуби за 100 дни, загубата ще надхвърли 3 долара точно за пет от тези дни, ако моделът VaR е точен. Един прост бектест подрежда действителното разпределение на възвръщаемостта спрямо моделното разпределение на възвръщаемостта, като сравнява съотношението на действителните изключения на загубите с очаквания брой изключения. Обратното изпитване трябва да се извършва за достатъчно дълъг период, за да се гарантира, че има достатъчно действителни наблюдения на възвръщаемостта, за да се създаде действително разпределение на възвръщаемостта. За еднодневна VaR мярка, ръководителите на риска обикновено използват минимален период от една година за повторно тестване.
Простият бектест има основен недостатък: зависи от извадката на реално използваната възвръщаемост. Помислете отново инвеститора, който изчисли 3-дневен VaR с 3 долара с 95% доверие. Да предположим, че инвеститорът е извършил обратно тестване за 100 дни и е намерил точно пет изключения. Ако инвеститорът използва различен период от 100 дни, може да има по-малък или по-голям брой изключения. Тази пробна зависимост затруднява установяването на точността на модела. За да се преодолее тази слабост, могат да се приложат статистически тестове, за да се хвърли по-голяма светлина върху това дали заден тест е неуспешен или е преминал.
Какво да направите, ако Backtest не успее
Когато обратният тест се провали, има редица възможни причини, които трябва да бъдат взети под внимание:
Грешното разпределение на възвръщаемостта
Ако методологията VaR предполага разпределение на възвръщаемостта (напр. Нормално разпределение на възвръщаемостта), възможно е разпределението на модела да не е в добро съответствие с действителното разпределение. Може да се използва статистически тестове за годност за проверка дали моделното разпределение отговаря на реално наблюдаваните данни. Като алтернатива може да се използва VaR методология, която не изисква предположение за разпределение.
Погрешно определен VaR модел
Ако моделът VaR обхваща, да речем, само пазарен риск за акции, докато инвестиционният портфейл е изложен на други рискове като лихвен риск или валутен риск, моделът е погрешно определен. Освен това, ако моделът VaR не успее да улови корелациите между рисковете, той се счита за неточно определен. Това може да се коригира, като се включат всички приложими рискове и свързаните с тях корелации в модела. Важно е да се преоцени VaR модела, когато се добавят нови рискове към портфейл.
Измерване на реалните загуби
Реалните загуби от портфейл трябва да са представителни за рисковете, които могат да бъдат моделирани. По-конкретно, действителните загуби трябва да изключват всякакви такси или други такива разходи или доходи. Загубите, които представляват само рискове, които могат да бъдат моделирани, се наричат „чисти загуби“. Тези, които включват такси и други подобни артикули, са известни като "мръсни загуби". Задното тестване трябва винаги да се прави с помощта на чисти загуби, за да се гарантира сравнение като подобно.
Други съображения
Важно е да не разчитате на VaR модел, просто защото той преминава назад. Въпреки че VaR предлага полезна информация за излагането на риск в най-лошия случай, тя силно зависи от използваната възвръщаемост на разпределението, особено опашката на разпределението. Тъй като опасните събития са толкова редки, някои практикуващи твърдят, че всякакви опити за измерване на опасните вероятности, базирани на исторически наблюдения, са присъщи недостатъци. Според Ройтерс „VaR се появи на жестока критика след финансовата криза, тъй като много модели не успяха да предвидят степента на загубите, които опустошиха много големи банки през 2007 и 2008 г.“
Причината? Пазарите не бяха преживели подобно събитие, така че не бяха заловени в опашките на използваните дистрибуции. След финансовата криза през 2007 г. също стана ясно, че моделите на VaR не са в състояние да поемат всички рискове; например базисен риск. Тези допълнителни рискове се обозначават като "риск не в VaR" или RNiV.
В опит да се справят с тези несъответствия, ръководителите на риска допълват VaR мярката с други рискови мерки и други техники като стрес тестове.
Долния ред
Стойност на риск (VaR) е мярка за най-лошите загуби за определен период от време с определено ниво на доверие. Измерването на VaR зависи от разпределението на възвръщаемостта на инвестициите. За да се провери дали моделът точно представя реалността или не, може да се извърши бектестиране. Неуспешен тест означава, че VaR моделът трябва да бъде преоценен. Въпреки това, VaR моделът, който преминава обратно, трябва да бъде допълнен с други рискови мерки поради недостатъците на VaR моделирането. (Вижте също как да изчислите възвръщаемостта на инвестицията си. )
