Risk altındaki değer (VaR), tek bir yatırım veya bir portföy portföyü için aşağı yönlü yatırım riskinin yaygın olarak kullanılan bir ölçüsüdür. VaR belirli bir güven seviyesi için belirli bir süre boyunca bir portföy üzerinde maksimum dolar kaybı verir. Genellikle güven seviyesi, kuyruk riskinin bir göstergesi verecek şekilde seçilir; yani, nadir, aşırı piyasa olaylarının riski.

Örneğin, bir VaR hesaplamasına dayanarak, bir yatırımcı 100 $ 'lık bir öz sermaye yatırımı üzerinden bir gün içinde maksimum zararı 3 $' ı aşmayacağından% 95 emin olabilir. VaR (bu örnekte 3 dolar) üç farklı yöntem kullanılarak ölçülebilir. Her metodoloji, yatırım getirilerinin bir dağılımının oluşturulmasına dayanır; Bir başka deyişle, olası tüm yatırım getirilerine belirli bir süre boyunca bir olasılık tahsis edilir. (Ayrıca bkz. Riske Maruz Değer (VaR) .)

VaR ne kadar doğru?

VaR metodolojisi seçildikten sonra, bir portföyün VaR'sini hesaplamak oldukça basit bir alıştırmadır. Sorun, önlemin doğruluğunu ve dolayısıyla geri dönüş dağılımının doğruluğunun değerlendirilmesinde yatmaktadır. Önlemin doğruluğunu bilmek, finansal kurumlar için özellikle önemlidir, çünkü potansiyel zararları karşılamak için ne kadar nakit ayırması gerektiğini tahmin etmek için VaR kullanırlar. VaR modelindeki herhangi bir yanlışlık, kurumun yeterli rezervleri bulundurmadığı anlamına gelebilir ve yalnızca kurum için değil, muhtemelen tasarruf sahipleri, bireysel yatırımcılar ve kurumsal müşteriler için önemli kayıplara neden olabilir. VaR'ın yakalamaya çalıştığı gibi aşırı piyasa koşullarında, kayıplar iflas etmeye yetecek kadar büyük olabilir. (Ayrıca bkz. İflas Hakkında Bilmeniz Gerekenler )

Doğruluk için bir VaR Modelini Nasıl Artırırsınız?

Risk yöneticileri, VaR modelinin doğruluğunu belirlemek için geriye dönük test olarak bilinen bir teknik kullanmaktadır. Backtesting, hesaplanan VaR ölçümünün portföy üzerinde elde edilen fiili kayıplara (veya kazanımlara) kıyaslanmasını içerir. Bir arka test, hesaplamada varsaydığı güven seviyesine dayanır. Örneğin,% 100 güven ile 100 dolarlık bir yatırımla 3 ABD doları bir günlük VaR hesaplayan yatırımcı, portföyündeki bir günlük zararı, zamanın yalnızca% 5'inde 3 ABD Dolarını aşmasını bekleyecektir. Yatırımcı, fiili zararları 100 günden fazla kaydettiyse, VaR modeli doğruysa, zarar o günlerin tam beşinde 3 ABD Dolarını aşacaktır. Basit bir arka test, gerçek kayıp istisnalarının oranını beklenen istisna sayısıyla karşılaştırarak, model dönüş dağıtımına karşı gerçek dönüş dağıtımını yığar. Gerçek bir geri dönüş dağılımı oluşturmak için yeterli gerçek dönüş gözlemi olduğundan emin olmak için, backtest, yeterince uzun bir süre boyunca gerçekleştirilmelidir. Bir günlük VaR ölçümü için, risk yöneticileri genellikle arka test için en az bir yıl süre kullanırlar.

Basit arka test büyük bir dezavantaja sahiptir: kullanılan fiili geri dönüş örneklerine bağlıdır. Tek günlük 3 ABD doları bir VaR hesaplayan yatırımcıyı% 95 güvenle tekrar düşünün. Yatırımcı, 100 günden fazla bir arka test gerçekleştirdiğini ve tam olarak beş istisna bulduğunu varsayalım. Yatırımcı farklı bir 100 günlük süre kullanıyorsa, daha az veya daha fazla istisna olabilir. Bu örnek bağımlılık, modelin doğruluğunu saptamayı zorlaştırıyor. Bu zayıflığı gidermek için, bir arka testin başarısız olup olmadığına ya da başarısız olduğuna dair daha fazla ışık tutacak istatistiksel testler uygulanabilir.

Arka Test başarısız olursa yapılması gerekenler

Arka test başarısız olduğunda, dikkate alınması gereken bir takım muhtemel nedenler vardır:

Yanlış İade Dağılımı

VaR metodolojisi bir dönüşü varsayarsa (örneğin, normal bir geri dönüş dağılımı), model dağılımının gerçek dağılıma uymaması mümkündür. Model dağılımının gerçek gözlenen verilere uyduğunu kontrol etmek için istatistiksel uygunluk testleri kullanılabilir. Alternatif olarak, bir dağıtım varsayımı gerektirmeyen bir VaR metodolojisi kullanılabilir.

Hatalı Tanımlanmış Bir VaR Modeli

VaR modeli, yatırım portföyü faiz oranı riski veya döviz kuru riski gibi diğer risklere maruz kaldıklarında, yalnızca hisse senedi piyasası riskini yakalarlarsa, model hatalı tanımlanır. Buna ek olarak, VaR modeli riskler arasındaki korelasyonları yakalayamıyorsa, hatalı tanımlanmış olarak kabul edilir. Bu, uygulanabilir tüm riskleri ve ilişkili korelasyonları modele dahil ederek giderilebilir. Bir portföye yeni riskler eklendiğinde VaR modelinin yeniden değerlendirilmesi önemlidir.

Gerçek Kayıpların Ölçümü

Gerçek portföy kayıpları, modellenebilen riskleri temsil etmelidir. Daha spesifik olarak fiili zararlar, herhangi bir ücret veya diğer bu gibi maliyetleri veya geliri hariç tutmalıdır. Modellenebilen sadece riskleri temsil eden kayıplara "temiz kayıplar" denir. Ücretleri ve diğer öğeleri içeren olanlar "kirli kayıplar" olarak bilinir. Arka testler, benzer bir kıyaslama sağlamak için her zaman temiz kayıplarla yapılmalıdır.

Diğer Hususlar

Sadece bir arka testi geçtiği için bir VaR modeline güvenmemek önemlidir. VaR en kötü durum riskine maruz kalmayla ilgili yararlı bilgiler sunmasına rağmen, kullanılan geri dönüş dağıtımına, özellikle de dağıtımın sonuna bağlıdır. Kuyruk olayları o kadar seyrek olduğu için, bazı uygulayıcılar kuyruk olasılıklarını tarihsel gözlem temelinde ölçmek için yapılan herhangi bir girişimin özünde kusurlu olduğunu savunuyorlar. Reuters'e göre, "2007 ve 2008 yıllarında birçok büyük bankayı tahrip eden kayıpların boyutlarını tahmin etmede pek çok model başarısız olduğundan, VaR finansal kriz sonrasında ısınan eleştiriler için geldi."

Neden? Piyasalar benzer bir olay yaşamadı, bu yüzden kullanılan dağıtımların kuyruklarında yakalanmadı. 2007 finansal krizinden sonra, VaR modellerinin tüm riskleri yakalayamayacağı da ortaya çıktı; örneğin temel risk.Bu ek riskler, "VaR'da değil risk" veya RNiV olarak ifade edilir.

Bu yetersizlikleri gidermek amacıyla, risk yöneticileri RMD ölçümünü diğer risk önlemleri ve stres testi gibi diğer tekniklerle desteklemektedir.

Bottom Line

Riske Maruz Değer (VaR), belli bir süre boyunca, belirli bir güven düzeyiyle en kötü durumdaki kayıpların bir ölçüsüdür. VaR'ın ölçümü yatırım getirilerinin dağılımı ile ilgilidir. Modelin gerçekliği doğru bir şekilde temsil edip etmediğini test etmek için, arka testler yapılabilir. Başarısız bir arka test, VaR modelinin yeniden değerlendirilmesi gerektiği anlamına gelir. Bununla birlikte, bir arka testi geçen bir VaR modeli, VaR modellemesinin eksikliklerine bağlı olarak hala diğer risk önlemleri ile desteklenmelidir. (Ayrıca bkz. Yatırım Getirinizi Nasıl Hesapla )