위험 대비 가치(VaR) 백테스팅: 기본 사항

위험 가치 평가(VaR)는 단일 투자 또는 투자 포트폴리오에 대한 하방 투자 위험을 측정하는 데 널리 사용됩니다.VaR은 특정 신뢰 수준에 대해 특정 기간 동안 포트폴리오 또는 자산의 가치 또는 백분율의 최소 손실을 제공합니다.신뢰 수준은 종종 꼬리 위험의 표시를 제공하기 위해 선택됩니다. 즉, 드물고 극단적인 시장 이벤트의 위험입니다.

예를 들어, 자산이 5% 확률로 하루 동안 3% 손실이 발생한다는 VaR 계산은 해당 자산에 100달러를 투자한 투자자에게 포트폴리오가 주어진 기간 동안 최소 3달러 하락할 5% 확률을 예상해야 한다고 알려줍니다. 낮.VaR(이 예에서는 $3)은 세 가지 다른 방법을 사용하여 측정할 수 있습니다.각 방법론은 투자 수익의 분포를 만드는 데 의존합니다. 다시 말해 모든 가능한 투자 수익에는 지정된 기간 동안 발생할 확률이 할당됩니다.

주요 내용

  • 위험 가치(VaR)는 단일 투자 또는 전체 투자 포트폴리오의 투자 하방 위험을 측정합니다.
  • 백테스팅은 VaR 모델이 정확한지 여부를 결정하기 위해 위험 관리자가 사용하는 기술입니다.
  • 백테스트가 실패할 때와 실패할 경우 여러 가지 가능한 원인을 고려해야 합니다.
  • VaR은 최악의 위험 노출에 대한 유용한 정보를 제공하지만 사용된 수익 분포, 특히 분포의 꼬리에 크게 의존합니다.

VaR은 얼마나 정확합니까?

VaR 방법론이 선택되면 포트폴리오의 VaR을 계산하는 것은 매우 간단한 작업입니다.문제는 측정의 정확성과 그에 따른 수익 분포의 정확성을 평가하는 데 있습니다.금융 기관은 VaR을 사용하여 잠재적 손실을 충당하기 위해 준비해야 하는 현금의 양을 추정하기 때문에 측정의 정확성을 아는 것이 특히 중요합니다.VaR 모델의 부정확성은 기관이 충분한 준비금을 보유하고 있지 않고 기관뿐만 아니라 잠재적으로 예금자, 개인 투자자 및 기업 고객에게 상당한 손실을 초래할 수 있음을 의미할 수 있습니다. VaR이 시도하는 것과 같은 극단적인 시장 상황에서 포착하기 위해 손실이 파산을 일으킬 만큼 클 수 있습니다.

정확성을 위해 VaR 모델을 백테스타하는 방법

위험 관리자는 VaR 모델의 정확성을 결정하기 위해 백테스팅이라는 기술을 사용합니다.백테스팅에는 계산된 VaR 측정값을 포트폴리오에서 달성한 실제 손실(또는 이익)과 비교하는 작업이 포함됩니다.백테스트는 계산에서 가정하는 신뢰 수준에 의존합니다.

예를 들어, 95% 신뢰로 $100 투자에 대해 $3의 하루 VaR을 계산한 투자자는 자신의 포트폴리오에서 하루 손실이 $3를 초과할 확률이 5%에 불과할 것으로 예상할 것입니다.투자자가 100일 동안 실제 손실을 기록했다면 VaR 모델이 정확하다면 손실은 정확히 그 중 5일에 $3를 초과합니다. 단순 백테스트는 실제 손실 예외의 비율을 비교하여 모델 수익 분포에 대해 실제 수익 분포를 누적합니다. 예상되는 예외 수만큼.백테스트는 실제 수익 분포를 생성하기에 충분한 실제 수익 관찰이 있는지 확인하기 위해 충분히 긴 기간에 걸쳐 수행되어야 합니다.1일 VaR 측정의 경우 위험 관리자는 일반적으로 백테스팅에 최소 1년의 기간을 사용합니다.

단순 백테스트에는 주요 단점이 있습니다. 사용된 실제 수익 샘플에 따라 달라집니다.95%의 신뢰도로 1일 VaR 3달러를 계산한 투자자를 다시 생각해 보십시오.투자자가 100일 동안 백테스트를 수행하고 정확히 5개의 예외를 발견했다고 가정합니다.투자자가 다른 100일 기간을 사용하는 경우 예외가 더 적거나 더 많을 수 있습니다.이러한 표본 의존성은 모델의 정확도를 확인하기 어렵게 만듭니다.이 약점을 해결하기 위해 백테스트의 실패 또는 통과 여부에 대해 더 많은 정보를 제공하기 위해 통계 테스트를 구현할 수 있습니다.

Backtest가 실패할 경우 수행할 작업

백테스트가 실패하면 고려해야 할 여러 가지 가능한 원인이 있습니다.

잘못된 수익 분배

VaR 방법론이 수익 분포(예: 수익의 정규 분포)를 가정하는 경우 모델 분포가 실제 분포에 적합하지 않을 수 있습니다.통계적 적합도 검정을 사용하여 모형 분포가 실제 관측된 데이터에 맞는지 확인할 수 있습니다.또는 분포 가정이 필요하지 않은 VaR 방법을 사용할 수 있습니다.

잘못 지정된 VaR 모델

VaR 모델이 예를 들어 주식 시장 위험만 포착하고 투자 포트폴리오가 이자율 위험이나 환율 위험과 같은 다른 위험에 노출되어 있으면 모델이 잘못 지정됩니다.또한 VaR 모델이 위험 간의 상관 관계를 포착하지 못하면 잘못 지정된 것으로 간주됩니다. 이는 모델에 적용 가능한 모든 위험 및 관련 상관 관계를 포함하여 수정할 수 있습니다.포트폴리오에 새로운 위험이 추가될 때마다 VaR 모델을 재평가하는 것이 중요합니다.

실제 손실 측정

실제 포트폴리오 손실은 모델링할 수 있는 위험을 대표해야 합니다.보다 구체적으로, 실제 손실은 수수료 또는 기타 비용이나 수입을 제외해야 합니다.모델링할 수 있는 위험만 나타내는 손실을 "순수 손실"이라고 합니다. 수수료 및 기타 항목을 포함하는 손실을 "더티 손실"이라고 합니다. .

기타 고려 사항

VaR 모델이 백테스트를 통과했다는 이유만으로 VaR 모델에 의존하지 않는 것이 중요합니다. VaR은 최악의 위험 노출에 대한 유용한 정보를 제공하지만 사용된 수익 분포, 특히 분포의 꼬리 부분에 크게 의존합니다.꼬리 사건은 매우 드물기 때문에 일부 실무자들은 역사적 관찰을 기반으로 꼬리 확률을 측정하려는 시도는 본질적으로 결함이 있다고 주장합니다. 로이터에 따르면 "VaR은 금융 위기 이후 많은 모델이 피해의 정도를 예측하지 못하면서 뜨거운 비판을 받았습니다. 2007년과 2008년에 많은 대형 은행을 황폐화시킨 손실."

이유?시장은 유사한 이벤트를 경험하지 않았기 때문에 사용된 분포의 꼬리에 포착되지 않았습니다. 2007년 금융 위기 이후 VaR 모델이 모든 위험을 포착할 수 없다는 것도 분명해졌습니다. 예를 들어, 기본 위험.이러한 추가 위험을 "VaR에 없는 위험" 또는 RNiV라고 합니다.

이러한 부적절함을 해결하기 위해 위험 관리자는 VaR 측정을 다른 위험 측정 및 스트레스 테스트와 같은 기타 기술로 보완합니다.

결론

VaR(Value-at-Risk)는 특정 수준의 신뢰를 바탕으로 지정된 기간 동안의 최악의 손실을 측정한 것입니다.VaR의 측정은 투자 수익의 분포에 달려 있습니다.모델이 현실을 정확하게 나타내는지 여부를 테스트하기 위해 백 테스팅을 수행할 수 있습니다.백테스트 실패는 VaR 모델을 재평가해야 함을 의미합니다.그러나 백테스트를 통과한 VaR 모델은 VaR 모델링의 단점으로 인해 여전히 다른 위험 조치를 보완해야 합니다.