Rizik vrijednosti (VaR) je široko korištena mjera rizika od negativnog ulaganja za jednu investiciju ili portfelj ulaganja. VaR daje maksimalan gubitak u portfelju u određenom vremenskom razdoblju za određenu razinu povjerenja. Često se bira stupanj pouzdanosti tako da daje naznaku rizika od repa; to jest rizik od rijetkih, ekstremnih tržišnih događaja.
Na primjer, na temelju izračuna VaR-a, investitor može biti 95% siguran da maksimalni gubitak u jednom danu od ulaganja u kapital od 100 USD neće prelaziti 3 USD. VaR (3 USD u ovom primjeru) može se mjeriti pomoću tri različite metodologije. Svaka se metodologija oslanja na stvaranje raspodjele investicijskih prinosa; Drugim riječima, svim mogućim povratima ulaganja dodjeljuje se vjerojatnost nastanka tijekom određenog vremenskog razdoblja. (Vidi također Uvod u vrijednost s rizikom (VaR) .)
Koliko je precizan VaR?
Jednom kada se odabere VaR metodologija, izračunavanje VaR portfelja prilično je jednostavna vježba. Izazov leži u procjeni točnosti mjere i, prema tome, točnosti raspodjele povrata. Poznavanje točnosti mjere posebno je važno za financijske institucije jer oni koriste VaR za procjenu koliko novca trebaju rezervirati za pokrivanje potencijalnih gubitaka. Svaka netočnost u modelu VaR može značiti da institucija ne posjeduje dovoljne rezerve i mogla bi dovesti do značajnih gubitaka, ne samo za instituciju, već i potencijalno za njene štediše, pojedine investitore i korporativne klijente. U ekstremnim tržišnim uvjetima, poput onih koje VaR pokušava uhvatiti, gubici mogu biti dovoljno veliki da uzrokuju bankrot. (Pogledajte također što trebate znati o bankrotu. )
Kako unaprijed testirati VaR model za točnost
Upravitelji rizika koriste se tehnikom poznatom kao backtesting kako bi odredili točnost VaR modela. Backtesting uključuje usporedbu izračunane VaR mjere s stvarnim gubicima (ili dobicima) postignutim na portfelju. Zadnji test se oslanja na razinu pouzdanosti koja se pretpostavlja u izračunu. Na primjer, ulagač koji je izračunao jednodnevni VaR u iznosu od 3 USD na investiciji od 100 USD s 95% pouzdanosti očekivat će da jednodnevni gubitak na njegovom portfelju premaši 3 USD samo 5% vremena. Ako je investitor zabilježio stvarne gubitke tijekom 100 dana, gubitak bi premašio 3 USD točno pet dana tih dana ako je VaR model točan. Jednostavan backtest uspoređuje stvarnu raspodjelu povrata u odnosu na model povratne distribucije, uspoređujući udio stvarnih izuzetaka s gubicima s očekivanim brojem izuzetaka. Zadnji test se mora izvoditi kroz dovoljno dugo razdoblje da bi se osiguralo dovoljno stvarnih promatranja povratka za stvaranje stvarne raspodjele povrata. Za jednodnevnu mjeru VaR-a, menadžeri rizika obično koriste minimalno razdoblje od godinu dana za ponovno testiranje.
Jednostavan backtest ima veliku manu: ovisi o uzorku stvarnog upotrijebljenog povrata. Ponovno razmislite o ulagaču koji je s 95% pouzdanosti izračunao jednodnevni VaR od 3 USD. Pretpostavimo da je investitor izvršio povratni test više od 100 dana i pronašao točno pet izuzetaka. Ako investitor koristi drugačije razdoblje od 100 dana, može biti manji ili veći broj izuzetaka. Ova ovisnost o uzorku otežava utvrđivanje točnosti modela. Da bi se riješili ove slabosti, mogu se provesti statistički testovi koji će posvijetliti je li povratni test propao ili je prošao.
Što učiniti ako zadnji test ne uspije
Kad propust ne uspije, potrebno je uzeti u obzir niz mogućih uzroka:
Pogrešna distribucija povrata
Ako metodologija VaR pretpostavlja povratnu raspodjelu (npr. Normalnu raspodjelu povrata), moguće je da raspodjela modela nije dobro prilagođena stvarnoj distribuciji. Statistički testovi ispravnosti usklađenosti mogu se koristiti za provjeru da li raspodjela modela odgovara stvarnim promatranim podacima. Alternativno, može se koristiti metodologija VaR koja ne zahtijeva pretpostavku distribucije.
Pogrešno određen VaR model
Ako model VaR obuhvaća, recimo, samo tržišni rizik vlasničkog kapitala dok je investicijski portfelj izložen drugim rizicima poput kamatnog rizika ili valutnog rizika, model se pogrešno određuje. Uz to, ako VaR model ne uspije uočiti korelacije između rizika, smatra se da je pogrešno definiran. To se može ispraviti uključivanjem svih primjenjivih rizika i povezanih korelacija u model. Važno je reevaluirati VaR model kad god se novi rizici dodaju u portfelj.
Mjerenje stvarnih gubitaka
Stvarni gubici u portfelju moraju biti reprezentativni za rizike koje je moguće modelirati. Konkretnije, stvarni gubici moraju isključiti bilo kakve naknade ili druge takve troškove ili prihode. Gubici koji predstavljaju samo rizike koji se mogu modelirati nazivaju se "čistim gubicima". Oni koji uključuju naknade i druge takve stavke poznati su kao "prljavi gubici". Ponovno testiranje uvijek se mora koristiti čistim gubicima kako bi se osigurala usporedba slična.
Ostala razmatranja
Važno je ne oslanjati se na VaR model jednostavno zato što prolazi zadnji test. Iako VaR nudi korisne informacije o izloženosti riziku u najgorem slučaju, u velikoj se mjeri oslanja na iskorištenu distribuciju povrata, posebno na rep distribucije. Budući da su događaji na repu toliko rijetki, neki praktičari tvrde da su bilo kakvi pokušaji mjerenja vjerojatnosti repa na temelju povijesnog promatranja inherentno manjkavi. Prema Reutersu, "VaR je naišao na žestoke kritike nakon financijske krize, jer mnogi modeli nisu uspjeli predvidjeti opseg gubitaka koji su devastirali mnoge velike banke u 2007. i 2008."
Razlog? Tržišta nisu doživjela sličan događaj, tako da nije bio zarobljen u repovima distribucija koje su se koristile. Nakon financijske krize 2007. godine, također je postalo jasno da VaR modeli nisu u stanju savladati sve rizike; na primjer, osnovni rizik. Ti se dodatni rizici nazivaju "rizik nije u VaR" ili RNiV.
U pokušaju da riješe ove nedostatke, menadžeri rizika nadopunjuju mjeru VaR drugim mjerama rizika i drugim tehnikama kao što je testiranje otpornosti na stres.
Donja linija
Rizik vrijednosti (VaR) je mjera gubitaka u najgorem slučaju tijekom određenog vremenskog razdoblja s određenom razinom pouzdanosti. Mjerenje VaR ovisi o raspodjeli povrata ulaganja. Da bi se provjerilo li model točno predstavlja stvarnost ili ne, može se provesti backtesting. Neuspjeli backtest znači da se VaR model mora preispitati. Međutim, model VaR koji prolazi zaostatak treba i dalje nadopuniti drugim mjerama rizika zbog nedostataka VaR modeliranja. (Pogledajte također Kako izračunati povrat ulaganja. )
