Тестирование ценности под риском (VaR): основы

Стоимость под риском (VaR) — это широко используемый показатель инвестиционного риска убытка для отдельной инвестиции или портфеля инвестиций.VaR дает минимальную потерю стоимости или процентную долю портфеля или актива за определенный период времени для определенного уровня достоверности.Уровень достоверности часто выбирается таким образом, чтобы дать представление о хвостовом риске; то есть риск редких, экстремальных рыночных событий.

Например, расчет VaR, предполагающий 5%-ную вероятность убытка 3% в течение одного дня, говорит инвестору, вложившему в этот актив 100 долларов, что он должен ожидать 5%-ную вероятность того, что его портфель упадет как минимум на 3 доллара при любом заданном значении. день.VaR (3 доллара в этом примере) можно измерить с использованием трех разных методологий.Каждая методология основана на создании распределения доходов от инвестиций; Другими словами, всем возможным доходам от инвестиций присваивается вероятность возникновения в течение определенного периода времени.

Ключевые выводы

  • Стоимость под риском (VaR) измеряет инвестиционный риск убытка отдельной инвестиции или всего портфеля инвестиций.
  • Ретроспективное тестирование — это метод, используемый риск-менеджерами для определения точности модели VaR.
  • Следует принимать во внимание ряд возможных причин, когда и в случае неудачи бэктеста.
  • VaR предлагает полезную информацию о подверженности риску в наихудшем случае, но он в значительной степени зависит от используемого распределения доходности, особенно хвоста распределения.

Насколько точен VaR?

Как только методология VaR выбрана, вычисление VaR портфеля становится довольно простым упражнением.Задача заключается в оценке точности измерения и, следовательно, точности распределения доходов.Знание точности измерения особенно важно для финансовых учреждений, поскольку они используют VaR для оценки того, сколько денежных средств им необходимо зарезервировать для покрытия потенциальных убытков.Любые неточности в модели VaR могут означать, что учреждение не имеет достаточных резервов и может привести к значительным убыткам не только для учреждения, но и потенциально для его вкладчиков, индивидуальных инвесторов и корпоративных клиентов. чтобы захватить, потери могут быть достаточно большими, чтобы вызвать банкротство.

Как получить модель VaR Backtesta для точности

Риск-менеджеры используют технику, известную как ретроспективное тестирование, для определения точности модели VaR.Тестирование на исторических данных включает сравнение рассчитанного показателя VaR с фактическими потерями (или прибылью), достигнутыми в портфеле.Тестирование на исторических данных зависит от уровня достоверности, принятого при расчете.

Например, инвестор, который рассчитал однодневную VaR в размере 3 долларов США для инвестиций в размере 100 долларов США с уверенностью 95%, будет ожидать, что однодневные убытки его портфеля превысят 3 доллара США только в 5% случаев.Если инвестор зарегистрировал фактические убытки в течение 100 дней, убыток превысит 3 доллара США ровно в пять из этих дней, если модель VaR является точной. к ожидаемому количеству исключений.Тестирование на исторических данных должно выполняться в течение достаточно длительного периода времени, чтобы убедиться, что имеется достаточно фактических наблюдений за доходностью для создания фактического распределения доходности.Для однодневного показателя VaR менеджеры по управлению рисками обычно используют минимальный период в один год для тестирования на исторических данных.

У простого бэктеста есть существенный недостаток: он зависит от используемой выборки фактической доходности.Рассмотрим снова инвестора, который рассчитал однодневную VaR в размере 3 долларов с достоверностью 95%.Предположим, что инвестор проводил бэктестирование в течение 100 дней и обнаружил ровно пять исключений.Если инвестор использует другой 100-дневный период, может быть меньше или больше исключений.Эта выборочная зависимость затрудняет определение точности модели.Чтобы устранить эту слабость, можно внедрить статистические тесты, чтобы пролить больше света на то, было ли прошлое тестирование неудачным или успешным.

Что делать, если бэктест провалился

Когда бэктест терпит неудачу, необходимо учитывать ряд возможных причин:

Неправильное распределение возврата

Если методология VaR предполагает распределение доходности (например, нормальное распределение доходности), возможно, модельное распределение не соответствует фактическому распределению.Статистические критерии согласия могут использоваться для проверки того, что распределение модели соответствует фактическим наблюдаемым данным.В качестве альтернативы можно использовать методологию VaR, не требующую предположения о распределении.

Неправильно указанная модель VaR

Если модель VaR учитывает, скажем, только риск фондового рынка, в то время как инвестиционный портфель подвержен другим рискам, таким как риск изменения процентной ставки или валютный риск, модель имеет неправильную спецификацию.Кроме того, если модель VaR не отражает корреляции между рисками, считается, что она указана неправильно. Это можно исправить, включив в модель все применимые риски и связанные с ними корреляции.Важно пересматривать модель VaR всякий раз, когда в портфель добавляются новые риски.

Измерение фактических потерь

Фактические потери портфеля должны отражать риски, которые можно смоделировать.В частности, фактические убытки должны исключать любые сборы или другие подобные расходы или доходы.Убытки, которые представляют собой только те риски, которые можно смоделировать, называются «чистыми убытками». Те, которые включают комиссионные и другие подобные статьи, называются «грязными убытками». .

Другие соображения

Важно не полагаться на модель VaR только потому, что она прошла проверку на исторических данных. Хотя VaR предлагает полезную информацию о подверженности риску в наихудшем случае, она в значительной степени зависит от используемого распределения доходности, особенно хвостовой части распределения.Поскольку хвостовые события настолько редки, некоторые практики утверждают, что любые попытки измерить вероятности хвостов на основе исторических наблюдений изначально ошибочны. убытки, которые опустошили многие крупные банки в 2007 и 2008 годах».

Причина?Рынки не сталкивались с подобным событием, поэтому оно не было отражено в хвостах используемых распределений. После финансового кризиса 2007 года также стало ясно, что модели VaR не способны учесть все риски; например, базовый риск.Эти дополнительные риски называются «риск не в VaR» или RNiV.

В попытке устранить эти несоответствия риск-менеджеры дополняют показатель VaR другими показателями риска и другими методами, такими как стресс-тестирование.

Нижняя линия

Value-at-Risk (VaR) — это показатель убытков в наихудшем случае за определенный период времени с определенным уровнем достоверности.Измерение VaR зависит от распределения доходов от инвестиций.Чтобы проверить, точно ли модель отражает реальность, можно провести тестирование на исторических данных.Неудачный бэктест означает, что модель VaR должна быть переоценена.Тем не менее, модель VaR, прошедшая проверку на исторических данных, все же должна быть дополнена другими мерами риска из-за недостатков моделирования VaR.