Value-at-Risk (VaR) er et mye brukt mål for downside investeringsrisiko for en enkelt investering eller en portefølje av investeringer. VaR gir maksimalt dollar tap på en portefølje over en bestemt tidsperiode for et visst nivå av selvtillit. Ofte er konfidensnivået valgt for å gi en indikasjon på halerisiko; det vil si risikoen for sjeldne, ekstreme markedshendelser.

For eksempel, basert på en VaR-beregning, kan en investor være 95% sikker på at det maksimale tapet på en dag på en investering på $ 100 vil ikke overstige $ 3. VaR ($ 3 i dette eksemplet) kan måles ved hjelp av tre forskjellige metoder. Hver metode bygger på å skape en fordeling av investeringsavkastning; Sett på en annen måte, alle mulige investeringsavkastninger er tildelt en sannsynlighet for forekomst over en angitt tidsperiode. (Se også En introduksjon til verdi i fare (VaR) .)

Hvor nøyaktig er VaR?

Når en VaR-metodikk er valgt, er beregningen av en porteføljens VaR en ganske enkel øvelse. Utfordringen ligger i å vurdere nøyaktigheten av tiltaket og dermed nøyaktigheten av fordelingen av avkastningen. Å vite nøyaktigheten av tiltaket er spesielt viktig for finansinstitusjoner fordi de bruker VaR til å anslå hvor mye penger de trenger å reservere for å dekke potensielle tap. Eventuelle unøyaktigheter i VaR-modellen kan bety at institusjonen ikke har tilstrekkelige reserver og kan føre til betydelige tap, ikke bare for institusjonen, men potensielt for innskyterne, de enkelte investorer og bedriftskunder. Under ekstreme markedsforhold som de som VaR forsøker å fange, kan tapene være store nok til å føre til konkurs. (Se også Hva du trenger å vite om konkurs. )

Slik lagrer du en VaR-modell for nøyaktighet

Risikobestyrere bruker en teknikk som kalles backtesting for å bestemme nøyaktigheten av en VaR-modell. Backtesting innebærer sammenligning av beregnet VaR-mål til de faktiske tapene (eller gevinster) oppnådd på porteføljen. En backtest er avhengig av konfidensnivået som antas i beregningen. For eksempel vil investor som har beregnet en dags VaR på $ 3 på en $ 100-investering med 95% tillit, forvente at en-dagers tap på porteføljen vil overstige $ 3 kun 5% av tiden. Hvis investoren registrerte de faktiske tapene over 100 dager, vil tapet overstige $ 3 på nøyaktig fem av de dagene dersom VaR-modellen er nøyaktig. En enkel backtest stabler opp den faktiske avkastningsfordelingen mot modellavkastningsfordelingen ved å sammenligne andelen av faktiske unntak fra unntak til forventet antall unntak. Backtesten må utføres i en tilstrekkelig lang periode for å sikre at det er nok faktiske avkastningsobservasjoner for å skape en faktisk returfordeling. For en dags VaR-tiltak bruker risikostyrere vanligvis en minimumsperiode på ett år for backtesting.

Den enkle backtesten har en stor ulempe: den er avhengig av prøven av den faktiske avkastningen som brukes. Overvei igjen investoren som beregnet en $ 3-dagers VaR med 95% tillit. Anta at investor utførte en backtest over 100 dager og fant akkurat fem unntak. Hvis investor bruker en annen 100-dagers periode, kan det være færre eller flere unntak. Denne prøvenavhengigheten gjør det vanskelig å fastslå nøyaktigheten av modellen. For å løse denne svakheten kan statistiske tester bli implementert for å gi større lys på om en backtest har feilet eller passert.

Hva gjør du hvis backtesten feiler? Når en backtest feiler, er det en rekke mulige årsaker som må tas i betraktning:

Feil returfordeling

Hvis VaR-metoden antar en retur distribusjon (f.eks. en normal fordeling av avkastningen), er det mulig at modellfordelingen ikke passer godt til den faktiske distribusjonen. Statistiske godhetstester kan brukes til å kontrollere at modellfordelingen passer til de faktiske observerte dataene. Alternativt kan en VaR-metodikk som ikke krever en distribusjonsforutsetning, brukes.

En ikke-spesifisert VaR-modell

Hvis VaR-modellen fanger, sier kun aksjemarkedsrisiko mens investeringsporteføljen er utsatt for andre risikoer som renterisiko eller valutarisiko, er modellen feil spesifisert. I tillegg, hvis VaR-modellen ikke klarer å fange sammenhenger mellom risikoene, anses det å være feilspesifisert. Dette kan korrigeres ved å inkludere alle relevante farer og tilhørende korrelasjoner i modellen. Det er viktig å revurdere VaR-modellen når nye risikoer legges til en portefølje.

Måling av faktiske tap

De faktiske porteføljetapene må være representative for risikoer som kan modelleres. Mer konkret må de faktiske tapene utelukke gebyrer eller andre slike kostnader eller inntekter. Tap som representerer bare risikoer som kan modelleres, kalles "rene tap". De som inkluderer avgifter og andre slike ting er kjent som "skitne tap". Backtesting må alltid gjøres ved hjelp av rene tap for å sikre en like-for-lignende sammenligning.

Andre hensyn

Det er viktig å ikke stole på en VaR-modell, bare fordi den passerer en backtest. Selv om VaR gir nyttig informasjon om risikofaktor i verste fall, er den sterkt avhengig av avkastningsfordelingen som brukes, særlig halen på distribusjonen. Siden halehendelser er så sjeldne, hevder noen utøvere at eventuelle forsøk på å måle hale-sannsynligheter basert på historisk observasjon, er iboende feilaktige. Ifølge Reuters, "VaR kom inn for oppvarmet kritikk etter finanskrisen da mange modeller mislyktes å forutsi omfanget av tapene som ødela mange store banker i 2007 og 2008."

Årsaken? Markedene hadde ikke opplevd en lignende begivenhet, så det ble ikke fanget i haler av fordelingene som ble brukt. Etter 2007-finanskrisen ble det også klart at VaR-modeller ikke er i stand til å fange alle risikoene. for eksempel grunnrisiko.Disse tilleggsrisikoen er referert til som "risiko ikke i VaR" eller RNiV.

I et forsøk på å løse disse mangler, kompletterer risikostyrerne VaR-tiltaket med andre risikomålinger og andre teknikker som stresstesting.

Bunnlinjen

Value-at-Risk (VaR) er et mål for verste fall i løpet av en angitt tidsperiode med en viss grad av selvtillit. Måling av VaR hengsler på fordelingen av investeringsavkastning. For å teste hvorvidt modellen nøyaktig representerer virkeligheten, kan backtesting utføres. En mislykket backtest betyr at VaR-modellen må bli revurdert. En VaR-modell som passerer en backtest bør imidlertid fortsatt suppleres med andre risikomålinger på grunn av manglene på VaR-modellering. (Se også

Slik beregner du investeringsavkastningen. )