बैकटेस्टिंग वैल्यू-एट-रिस्क (वीएआर): मूल बातें

मूल्य-पर-जोखिम (वीएआर) एक निवेश या निवेश के पोर्टफोलियो के लिए नकारात्मक निवेश जोखिम का व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला उपाय है।वीएआर एक निश्चित स्तर के आत्मविश्वास के लिए एक विशिष्ट अवधि में पोर्टफोलियो या परिसंपत्ति पर मूल्य या प्रतिशत में न्यूनतम नुकसान देता है।आत्मविश्वास का स्तर अक्सर चुना जाता है ताकि पूंछ जोखिम का संकेत दिया जा सके; यानी, दुर्लभ, चरम बाजार की घटनाओं का जोखिम।

उदाहरण के लिए, एक वीएआर गणना जो एक परिसंपत्ति को 5% मौका 3% नुकसान का सुझाव देती है एक दिन की अवधि में उस संपत्ति में निवेश किए गए $ 100 के साथ एक निवेशक को बताएगा कि उन्हें 5% मौका की उम्मीद करनी चाहिए कि उनका पोर्टफोलियो किसी भी पर कम से कम $ 3 गिर जाएगा। दिन।वीएआर (इस उदाहरण में $3) को तीन अलग-अलग तरीकों का उपयोग करके मापा जा सकता है।प्रत्येक पद्धति निवेश रिटर्न का वितरण बनाने पर निर्भर करती है; दूसरे शब्दों में कहें तो सभी संभावित निवेश प्रतिफलों को एक निर्दिष्ट समयावधि में घटित होने की प्रायिकता दी जाती है।

चाबी छीन लेना

  • मूल्य-पर-जोखिम (वीएआर) एक निवेश या निवेश के पूरे पोर्टफोलियो के नकारात्मक निवेश जोखिम को मापता है।
  • बैकटेस्टिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग जोखिम प्रबंधकों द्वारा यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या वीएआर मॉडल सटीक है।
  • बैकटेस्ट विफल होने पर कई संभावित कारणों पर विचार किया जाना चाहिए।
  • वीएआर सबसे खराब स्थिति जोखिम जोखिम के बारे में उपयोगी जानकारी प्रदान करता है, लेकिन यह नियोजित रिटर्न वितरण, विशेष रूप से वितरण की पूंछ पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

वीएआर कितना सटीक है?

एक बार एक वीएआर पद्धति चुन लिए जाने के बाद, पोर्टफोलियो के वीएआर की गणना करना काफी सरल अभ्यास है।चुनौती माप की सटीकता और इस प्रकार, रिटर्न के वितरण की सटीकता का आकलन करने में निहित है।उपाय की सटीकता जानना वित्तीय संस्थानों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि वे वीएआर का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करते हैं कि संभावित नुकसान को कवर करने के लिए उन्हें कितनी नकदी आरक्षित करने की आवश्यकता है।वीएआर मॉडल में किसी भी अशुद्धि का मतलब यह हो सकता है कि संस्थान के पास पर्याप्त भंडार नहीं है और न केवल संस्थान के लिए बल्कि संभावित रूप से इसके जमाकर्ताओं, व्यक्तिगत निवेशकों और कॉर्पोरेट ग्राहकों के लिए महत्वपूर्ण नुकसान हो सकता है। चरम बाजार स्थितियों में जैसे कि वीएआर प्रयास करता है कब्जा करने के लिए, दिवालियापन का कारण बनने के लिए नुकसान काफी बड़ा हो सकता है।

सटीकता के लिए बैकटेस्टा वीएआर मॉडल कैसे करें

जोखिम प्रबंधक वीएआर मॉडल की सटीकता निर्धारित करने के लिए बैकटेस्टिंग नामक तकनीक का उपयोग करते हैं।बैकटेस्टिंग में पोर्टफोलियो पर प्राप्त वास्तविक नुकसान (या लाभ) के लिए गणना किए गए वीएआर माप की तुलना शामिल है।एक बैकटेस्ट विश्वास के स्तर पर निर्भर करता है जिसे गणना में माना जाता है।

उदाहरण के लिए, जिस निवेशक ने 95% विश्वास के साथ 100 डॉलर के निवेश पर 3 डॉलर के एक दिवसीय वीएआर की गणना की, वह उम्मीद करेगा कि उसके पोर्टफोलियो पर एक दिन का नुकसान 3 डॉलर से केवल 5% से अधिक होगा।यदि निवेशक ने 100 दिनों में वास्तविक नुकसान दर्ज किया है, तो नुकसान उन दिनों के ठीक पांच दिनों में $ 3 से अधिक होगा यदि वीएआर मॉडल सटीक है। एक साधारण बैकटेस्ट वास्तविक नुकसान के अपवादों के अनुपात की तुलना करके मॉडल रिटर्न वितरण के खिलाफ वास्तविक रिटर्न वितरण को बढ़ाता है। अपवादों की अपेक्षित संख्या के लिए।बैकटेस्ट पर्याप्त लंबी अवधि में किया जाना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वास्तविक रिटर्न वितरण बनाने के लिए पर्याप्त वास्तविक रिटर्न अवलोकन हैं।एक दिवसीय वीएआर उपाय के लिए, जोखिम प्रबंधक आमतौर पर बैकटेस्टिंग के लिए एक वर्ष की न्यूनतम अवधि का उपयोग करते हैं।

साधारण बैकटेस्ट में एक बड़ी खामी है: यह इस्तेमाल किए गए वास्तविक रिटर्न के नमूने पर निर्भर है।फिर से उस निवेशक पर विचार करें जिसने 95% विश्वास के साथ $3 एक दिवसीय वीएआर की गणना की।मान लीजिए कि निवेशक ने 100 दिनों में बैकटेस्ट किया और ठीक पांच अपवाद पाए।यदि निवेशक एक अलग 100-दिन की अवधि का उपयोग करता है, तो कम या अधिक संख्या में अपवाद हो सकते हैं।यह नमूना निर्भरता मॉडल की सटीकता का पता लगाना मुश्किल बनाती है।इस कमजोरी को दूर करने के लिए, सांख्यिकीय परीक्षणों को लागू किया जा सकता है ताकि इस बात पर अधिक प्रकाश डाला जा सके कि कोई बैकटेस्ट विफल हो गया है या पास हो गया है।

बैकटेस्ट फेल होने पर क्या करें

जब कोई बैकटेस्ट विफल हो जाता है, तो ऐसे कई संभावित कारण हैं जिन पर ध्यान देने की आवश्यकता है:

गलत रिटर्न वितरण

यदि वीएआर पद्धति एक वापसी वितरण मानती है (उदाहरण के लिए, रिटर्न का सामान्य वितरण), यह संभव है कि मॉडल वितरण वास्तविक वितरण के लिए उपयुक्त नहीं है।सांख्यिकीय अच्छाई-की-फिट परीक्षणों का उपयोग यह जांचने के लिए किया जा सकता है कि मॉडल वितरण वास्तविक देखे गए डेटा में फिट बैठता है।वैकल्पिक रूप से, एक वीएआर पद्धति जिसमें वितरण धारणा की आवश्यकता नहीं होती है, का उपयोग किया जा सकता है।

एक गलत निर्दिष्ट वीएआर मॉडल

यदि वीएआर मॉडल केवल इक्विटी बाजार जोखिम को पकड़ता है, जबकि निवेश पोर्टफोलियो अन्य जोखिमों जैसे कि ब्याज दर जोखिम या विदेशी मुद्रा जोखिम के संपर्क में है, तो मॉडल गलत है।इसके अलावा, यदि वीएआर मॉडल जोखिमों के बीच सहसंबंधों को पकड़ने में विफल रहता है, तो इसे गलत निर्दिष्ट माना जाता है। इसे मॉडल में सभी लागू जोखिमों और संबंधित सहसंबंधों को शामिल करके ठीक किया जा सकता है।जब भी पोर्टफोलियो में नए जोखिम जोड़े जाते हैं तो वीएआर मॉडल का पुनर्मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण होता है।

वास्तविक हानियों का मापन

वास्तविक पोर्टफोलियो नुकसान उन जोखिमों का प्रतिनिधि होना चाहिए जिन्हें मॉडलिंग किया जा सकता है।अधिक विशेष रूप से, वास्तविक नुकसान में कोई शुल्क या ऐसी अन्य लागत या आय शामिल नहीं होनी चाहिए।नुकसान जो केवल उन जोखिमों का प्रतिनिधित्व करते हैं जिन्हें प्रतिरूपित किया जा सकता है, उन्हें "साफ नुकसान" के रूप में संदर्भित किया जाता है। जिनमें शुल्क और अन्य ऐसी वस्तुएं शामिल हैं, उन्हें "गंदे नुकसान" के रूप में जाना जाता है। .

अन्य बातें

यह महत्वपूर्ण है कि वीएआर मॉडल पर केवल इसलिए भरोसा न करें क्योंकि यह एक बैकटेस्ट पास करता है। हालांकि वीएआर सबसे खराब स्थिति जोखिम जोखिम के बारे में उपयोगी जानकारी प्रदान करता है, यह नियोजित रिटर्न वितरण, विशेष रूप से वितरण की पूंछ पर बहुत अधिक निर्भर है।चूंकि पूंछ की घटनाएं इतनी कम होती हैं, कुछ चिकित्सकों का तर्क है कि ऐतिहासिक अवलोकन के आधार पर पूंछ की संभावनाओं को मापने का कोई भी प्रयास स्वाभाविक रूप से त्रुटिपूर्ण है। रॉयटर्स के अनुसार, "वित्तीय संकट के बाद वीएआर की गर्म आलोचना हुई क्योंकि कई मॉडल इसकी सीमा का अनुमान लगाने में विफल रहे। घाटे ने 2007 और 2008 में कई बड़े बैंकों को तबाह कर दिया।"

द रीज़न?बाजारों ने एक समान घटना का अनुभव नहीं किया था, इसलिए इसे उपयोग किए गए वितरणों की पूंछ में कब्जा नहीं किया गया था। 2007 के वित्तीय संकट के बाद, यह भी स्पष्ट हो गया कि वीएआर मॉडल सभी जोखिमों को पकड़ने में असमर्थ हैं; उदाहरण के लिए, आधार जोखिम।इन अतिरिक्त जोखिमों को "जोखिम वीएआर में नहीं" या आरएनआईवी के रूप में संदर्भित किया जाता है।

इन कमियों को दूर करने के प्रयास में, जोखिम प्रबंधक अन्य जोखिम उपायों और तनाव परीक्षण जैसी अन्य तकनीकों के साथ वीएआर माप को पूरक करते हैं।

तल - रेखा

मूल्य-पर-जोखिम (वीएआर) एक निश्चित समय अवधि में एक निश्चित स्तर के विश्वास के साथ सबसे खराब स्थिति के नुकसान का एक उपाय है।वीएआर का मापन निवेश रिटर्न के वितरण पर निर्भर करता है।यह परीक्षण करने के लिए कि मॉडल यथार्थ रूप से वास्तविकता का प्रतिनिधित्व करता है या नहीं, बैकटेस्टिंग की जा सकती है।एक असफल बैकटेस्ट का मतलब है कि वीएआर मॉडल का पुनर्मूल्यांकन किया जाना चाहिए।हालांकि, एक वीएआर मॉडल जो बैकटेस्ट पास करता है उसे अभी भी वीएआर मॉडलिंग की कमियों के कारण अन्य जोखिम उपायों के साथ पूरक होना चाहिए।