a:

Makul derecede doğru bir riske değer (VaR) değerlendirmesi için çalıştırılması gereken minimum simülasyon sayısı genel olarak 1 000 olarak kabul edilir ancak endüstri standardı, 10, 000 simülasyon.

RMR'yi değerlendirmek için Monte Carlo yöntemi, rastgele sayı üretmeye dayanan tarihsel geri dönüş yönteminin bir varyasyonudur. Bu yöntemin en büyük avantajı, tarihsel metodunkinden çok daha geniş bir olası sonuç yelpazesini ele alması ve toplam riskin daha doğru bir değerlendirmesi yapılmasıdır. Tarihsel metodun savunucuları, olası tüm senaryoları kapsamayabilecek olsalar bile, gerçek tarihsel sonuçların muhtemel risk seviyelerinin daha gerçekçi bir değerlendirmesini sağladığını savunmaktadır.

VaR, volatilitenin geleneksel risk ölümünü arttırmak için geliştirilen bir risk yönetimi değerlendirme aracıdır. Oynaklık önlemleriyle belirlenen problem, genellikle iyi oynaklık ile kötü oynaklık arasında ayrım yapmamalarıdır. Volatilite, bir yatırımın değerini artırmaya kalkarsa, gerçekten bir risk değildir. VaR, maksimum potansiyel kayıp - daha doğru bir şekilde gerçekleşmesi beklenen maksimum potansiyel kayıp veya geçici düşüş seviyesi - sorusunun cevaplandırılmasına odaklanma risk değerlendirmesine dayanmaktadır. Örneğin, teorik olarak General Motors'da hisse senedi satın alımında% 100 kayba sahip olmak mümkündür; bu gerçekçi bir olasılık değildir. VaR, büyük finansal hizmet ve yatırım firmalarında risk değerlendirmesi için yaygın olarak kullanılan bir yöntem haline gelmiştir.

VaR, belirli bir zaman periyodu boyunca ve belirli bir güven seviyesi ile, bireysel bir varlığın veya bir yatırım portföyünün potansiyel kayıplarını ölçer. Güvence düzeyi esas olarak bir olasılık ölçüsüdür. Örneğin, bir yatırım varlığının VaR hesaplaması% 95'lik bir güven seviyesine sahip bir aylık dönem için 1.000 ABD Dolarıysa, bunun anlamı% 100'lük bir kaybın yaşanma ihtimalinin sadece% 5 olmasıdır. Bir ayın zaman çerçevesi. VaR hesaplamaları herhangi bir güven seviyesini belirleyebilir, ancak en çok% 90,% 95 veya% 99'luk güven seviyeleri için yürütülür.

RMD'nin hesaplanmasında kullanılan üç temel yöntem tarihsel metot, varyans-kovaryans metodu ve Monte Carlo simülasyon metodudur. Tarihsel yöntem, bir yatırım varlığındaki gerçek tarihsel getirilerin girdisini kullanır ve bunları, en kötü kayıp sonuçlarına göre en iyi kar elde etmek için onları yeniden organize eder. Sonuç genelde tipik bir istatistiksel zil eğrisine benzemekte olup, daha sık ortaya çıkan getiriler ve en düşük ortak yatırım getirileri için en düşük ihtimal olasılığını göstermektedir.

Gerçek tarihsel getiriler yerine, Monte Carlo yöntemi olası bir yatırım getirisi sonuçlarını üretmek için rasgele sayı üreteci kullanır. Yöntemin potansiyel bir zayıflığı, başlangıçta rasgele üretilen sayının genel sonuçlara sahip olabileceği ve en azından 1 000 simülasyon yürütülmesinin önerilmesinin etkisindedir. Her simülasyon farklı sonuçlar verir, ancak simülasyonların daha fazla olması simülasyonlar arasında ortalama varyasyonun daha küçük olmasına neden olur.