Backtesting Value-at-Risk (VaR): Noțiuni de bază

Value-at-risk (VaR) este o măsură utilizată pe scară largă a riscului de investiții în scădere pentru o singură investiție sau un portofoliu de investiții.VaR oferă pierderea minimă în valoare sau procent pentru un portofoliu sau activ pe o anumită perioadă de timp pentru un anumit nivel de încredere.Nivelul de încredere este adesea ales astfel încât să ofere o indicație a riscului de coadă; adică riscul unor evenimente rare, extreme de piață.

De exemplu, un calcul VaR care sugerează un activ cu 5% șanse 3% pierdere într-o perioadă de o zi ar spune investitorului cu 100 USD investiți în acel activ că ar trebui să se aștepte la o șansă de 5% ca portofoliul lor să scadă cu cel puțin 3 USD în orice moment. zi.VaR (3 USD în acest exemplu) poate fi măsurat folosind trei metodologii diferite.Fiecare metodologie se bazează pe crearea unei distribuții a randamentului investiției; Altfel spus, tuturor randamentelor posibile ale investițiilor li se atribuie o probabilitate de apariție într-o anumită perioadă de timp.

Recomandări cheie

  • Value-at-risk (VaR) măsoară riscul investiției în scădere al unei singure investiții sau al unui întreg portofoliu de investiții.
  • Backtesting-ul este o tehnică folosită de managerii de risc pentru a determina dacă un model VaR este corect.
  • Ar trebui luate în considerare o serie de cauze posibile când și dacă un backtest eșuează.
  • VaR oferă informații utile despre expunerea la risc în cel mai rău caz, dar se bazează în mare măsură pe distribuția rentabilității utilizată, în special pe coada distribuției.

Cât de precis este VaR?

Odată aleasă o metodologie VaR, calcularea VaR-ului unui portofoliu este un exercițiu destul de simplu.Provocarea constă în evaluarea acurateței măsurii și, prin urmare, a acurateții distribuției randamentelor.Cunoașterea acurateței măsurii este deosebit de importantă pentru instituțiile financiare, deoarece folosesc VaR pentru a estima cât de mult numerar trebuie să rezerve pentru a acoperi pierderile potențiale.Orice inexactitate în modelul VaR poate însemna că instituția nu deține suficiente rezerve și ar putea duce la pierderi semnificative, nu numai pentru instituție, ci și potențial pentru deponenții săi, investitorii individuali și clienții corporativi. În condiții extreme de piață, cum ar fi cele pe care le încearcă VaR. pentru a captura, pierderile pot fi suficient de mari pentru a provoca faliment.

Cum să Backtesta VaR Model pentru acuratețe

Managerii de risc folosesc o tehnică cunoscută sub numele de backtesting pentru a determina acuratețea unui model VaR.Backtestingul implică compararea măsurii VaR calculate cu pierderile (sau câștigurile) reale realizate în portofoliu.Un backtest se bazează pe nivelul de încredere presupus în calcul.

De exemplu, investitorul care a calculat un VaR pe o zi de 3 USD pentru o investiție de 100 USD cu o încredere de 95% se va aștepta ca pierderea de o zi a portofoliului său să depășească 3 USD doar în 5% din timp.Dacă investitorul a înregistrat pierderile reale pe parcursul a 100 de zile, pierderea ar depăși 3 USD în exact cinci dintre acele zile, dacă modelul VaR este corect. la numărul așteptat de excepții.Testul retroactiv trebuie efectuat pe o perioadă suficient de lungă pentru a se asigura că există suficiente observații reale ale randamentului pentru a crea o distribuție reală a randamentului.Pentru o măsură VaR de o zi, managerii de risc utilizează de obicei o perioadă minimă de un an pentru backtesting.

Backtest-ul simplu are un dezavantaj major: depinde de eșantionul de randamente reale utilizat.Luați în considerare din nou investitorul care a calculat un VaR pe o zi de 3 USD cu o încredere de 95%.Să presupunem că investitorul a efectuat un backtest peste 100 de zile și a găsit exact cinci excepții.Dacă investitorul folosește o perioadă diferită de 100 de zile, poate exista un număr mai mic sau mai mare de excepții.Această dependență de eșantion face dificilă stabilirea acurateței modelului.Pentru a rezolva această slăbiciune, teste statistice pot fi implementate pentru a arunca o lumină mai mare asupra faptului dacă un backtest a eșuat sau a trecut.

Ce trebuie să faceți dacă Backtest eșuează

Când un backtest eșuează, există o serie de cauze posibile care trebuie luate în considerare:

Distribuția greșită a returnării

Dacă metodologia VaR presupune o distribuție a rentabilității (de exemplu, o distribuție normală a randamentelor), este posibil ca distribuția modelului să nu se potrivească bine cu distribuția reală.Testele statistice de bunătate pot fi utilizate pentru a verifica dacă distribuția modelului se potrivește cu datele observate reale.Alternativ, poate fi utilizată o metodologie VaR care nu necesită o ipoteză de distribuție.

Un model VaR greșit

Dacă modelul VaR surprinde, de exemplu, doar riscul pieței de acțiuni în timp ce portofoliul de investiții este expus altor riscuri, cum ar fi riscul ratei dobânzii sau riscul valutar, modelul este greșit specificat.În plus, dacă modelul VaR nu reușește să surprindă corelațiile dintre riscuri, se consideră că este specificat greșit. Acest lucru poate fi rectificat prin includerea tuturor riscurilor aplicabile și a corelațiilor asociate în model.Este important să se reevalueze modelul VaR ori de câte ori se adaugă noi riscuri la un portofoliu.

Măsurarea pierderilor reale

Pierderile efective de portofoliu trebuie să fie reprezentative pentru riscurile care pot fi modelate.Mai precis, pierderile reale trebuie să excludă orice comisioane sau alte astfel de costuri sau venituri.Pierderile care reprezintă doar riscuri care pot fi modelate sunt denumite „pierderi curate”. Cele care includ taxe și alte asemenea elemente sunt cunoscute sub denumirea de „pierderi murdare”. Testarea inversă trebuie efectuată întotdeauna folosind pierderi curate pentru a asigura o comparație similară. .

Alte considerații

Este important să nu te bazezi pe un model VaR pur și simplu pentru că trece un backtest. Deși VaR oferă informații utile despre expunerea la risc în cel mai rău caz, se bazează în mare măsură pe distribuția rentabilității utilizată, în special pe coada distribuției.Întrucât evenimentele de coadă sunt atât de rare, unii practicieni susțin că orice încercare de a măsura probabilitățile de coadă pe baza observației istorice este în mod inerent greșită. Potrivit Reuters, „VaR a fost criticată aprins în urma crizei financiare, deoarece multe modele nu au reușit să prezică amploarea pierderi care au devastat multe bănci mari în 2007 și 2008”.

Motivul?Piețele nu au experimentat un eveniment similar, așa că nu a fost surprins în cozile distribuțiilor care au fost utilizate. După criza financiară din 2007, a devenit, de asemenea, clar că modelele VaR sunt incapabile să surprindă toate riscurile; de exemplu, riscul de bază.Aceste riscuri suplimentare sunt denumite „risc care nu este în VaR” sau RNiV.

În încercarea de a aborda aceste deficiențe, managerii de risc completează măsura VaR cu alte măsuri de risc și alte tehnici, cum ar fi testarea la stres.

Concluzia

Value-at-Risk (VaR) este o măsură a pierderilor în cel mai rău caz pe o anumită perioadă de timp, cu un anumit nivel de încredere.Măsurarea VaR depinde de distribuția rentabilității investițiilor.Pentru a testa dacă modelul reprezintă sau nu cu exactitate realitatea, se poate efectua backtesting.Un backtest eșuat înseamnă că modelul VaR trebuie reevaluat.Cu toate acestea, un model VaR care trece un backtest ar trebui să fie suplimentat cu alte măsuri de risc din cauza deficiențelor modelării VaR.