Value At Risk Là Gì

Anh/chị chi tiêu một khoản tiền lớn vào trong 1 danh mục cổ phiếu châu Âu với tháng vừa rồi giá trị danh mục chi tiêu này đã sụt giảm 50,000€. Sau khi khảo cạnh bên những tại sao dẫn đến sụt giảm lợi nhuận, anh/chị ao ước biết mức tổn thất về tối đa vào cuối tháng này. Câu trả lời ngay lập có nghĩa là anh/chị rất có thể mất hết khoản chi phí đầu tư, nhưng mà câu trả lời này không phù hợp với thực tiễn vì ai ai cũng biết trường đúng theo thiệt hại to này thi thoảng khi xảy ra. Câu trả lời thích hợp là : “nếu không tồn tại sự kiện sệt biệt, thì tổn thất tối đa trong 95% các trường hợp sẽ không vượt quá 4000€ vào thời điểm cuối tháng này”. Ðó là khái niệm của VaR.

Bạn đang xem: Value at risk là gì

VaR của một danh mục gia sản tài bao gồm được định nghĩa là khoản chi phí lỗ tối đa trong 1 thời hạn độc nhất định, nếu ta loại bỏ những trường vừa lòng xấu duy nhất (worst case scenarios) hãn hữu khi xảy ra.VaR là một cách thức đánh giá bán mức rủi ro của một danh mục đầu tư theo hai tiêu chuẩn chỉnh như quý giá của danh mục chi tiêu và kỹ năng chịu đựng đen đủi ro của phòng đầu tư.

Trong ví dụ vừa rồi, VaR tại mức 95% của hạng mục cổ phiếu châu Âu vào một tháng là 4000€, có nghĩa là nếu danh mục này không đổi khác trong vòng 1 tháng với nếu thị trường tài thiết yếu vẫn trong một tình trạng thông thường (không sống thọ worst case scenarios), thì khoản lỗ vào 95% các trường đúng theo thấp rộng 4000€ và tỷ lệ khoản lỗ cao hơn nữa 4000€ là 5% vào trường hợp worst case scenarios : VaR(1 tháng, 95%) = 4000€.

1 – Ðặc điểm của VaR

Ðối cùng với nhà chi tiêu thì VaR của một danh mục gia tài tài chính nhờ vào vào cha thông số quan trọng đặc biệt sau đây :

• độ tin yêu (ví dụ : ví như độ tin tưởng là 99% thì gồm nghĩa tất cả 1% trường đúng theo xấu nhất hoàn toàn có thể xảy ra)• khoảng tầm thời gian tính toán VaR• sự phân bố lời/lỗ trong khoảng thời gian này

Hãy minh họa quan niệm VaR qua một ví dụ tiếp sau đây : một nhà chi tiêu muốn review rủi ro của một chỉ số Nasdaq 100 Index được thanh toán giao dịch tại sở thanh toán chứng khoán Nasdaq. Từ thời điểm tháng 6 năm N mang lại tháng 6 năm N+3, nếu ta tính tỷ suất sinh lợi hàng ngày thì ta sưu tập được ngay gần 1400 dữ liệu. Histogram tiếp sau đây biểu diễn sự phân bố các tỷ suất sinh lợi mỗi ngày của Nasdaq 100 Index :

2 – phương pháp ước tính VaR

Hiện nay bao gồm bốn phương pháp thông dụng nhất để tính VaR :

• so sánh quá khứ (historical method)• phương không đúng – hiệp phương không nên (variance-covariance method)• RiskMetrics• Monte Carlo

– phân tích quá khứ (historical method)

Phương pháp đơn giản dễ dàng này đưa ra giả thuyết rằng sự phân bổ tỷ suất sinh ra lợi nhuận trong thừa khứ rất có thể tái diễn vào tương lai. Nói cụ thể, VaR được xác định như sau :

1. Tính giá bán trị lúc này của danh mục đầu tư2. Tổng hợp toàn bộ các tỷ suất mang lại lợi ích quá khứ của danh mục chi tiêu này theo từng hệ số rủi ro khủng hoảng (giá trị cổ phiếu, tỷ giá hối hận đoái, xác suất lãi suất, vv)3. Xếp các tỷ suất sinh ra lợi nhuận theo vật dụng tự từ rẻ nhất đến cao nhất4. Tính VaR theo độ tin tưởng và số liệu tỷ suất sinh lời quá khứ. Ví dụ : nếu ta bao gồm một danh sách bao gồm 1400 tài liệu quá khứ (historical data) cùng nếu độ tin yêu là 95%, thì VaR là giá trị thứ 70 trong danh sách này = (1 − 0.95) × 1400. Trường hợp độ tin cẩn là 99% thì VaR là quý giá thứ 14.

– Phương sai – hiệp phương không nên (variance-covariance method)

Phưong pháp này chỉ dẫn giả thuyết rằng những tỷ suất sinh lợi và rủi ro khủng hoảng tuân theo phân bổ chuẩn. Đường cong màu xanh da trời lá cây sau đấy là phân bố chuẩn của những tài liệu trên :

1. Tính giá bán trị bây giờ V0 của hạng mục đầu tư2. Từ những dữ liệu quá khứ, tính tỷ suất sinh lợi mong muốn m cùng độ lệch chuẩn suất sinh ra lợi nhuận σ của danh mục đầu tư3. VaR được xác minh theo biểu thức sau đây :VaR = V0×(−m + zqσ)với zq bởi 1.65 giả dụ mức độ tin cậy là 95% và bằng 2.33 trường hợp độ tin tưởng là 99%.

Khi biết giá trị của độ lệch chuẩn σ là khoảng tầm 2.64, với đồng thời tỷ suất sinh ra lợi nhuận trung bình xê dịch là 0 (phân tía chuẩn), vậy thì với mức tin tưởng 95% ta rất có thể tin rằng khoản lỗ tối đa sẽ không còn vượt quá 1.65×2.64 = 4.36%, cùng với mức tin cậy 99%, khoản lỗ tối đa sẽ không lớn hơn 2.33×2.64 = 6.16%

– RiskMetrics

Nguyên tắc tính VaR của phương thức RiskMetrics tựa như với cách thức tính VaR của phương pháp Phưong sai – hiệp phương sai, tuy vậy thay vày tính độ lệch chuẩn σ cho tất cả các tỷ suất sinh lợi, ta tính σ theo số đông suất sinh lợi bắt đầu nhất. Phương thức này mang lại ta phản nghịch ứng nhanh chóng khi thị trường đổi khác đột ngột cùng đồng thời mang đến ta để ý đến những sự kiện cực kì quan trọng hoàn toàn có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị của danh mục đầu tư. Nói nắm thể, thuật toán tính VaR là như sau :

1. Tính độ lệch chuẩn quá khứ σ0 (historical volatility) của danh mục đầu tư2. Dùng các tỷ suất mang lại lợi ích xếp theo trang bị tự thời gian, tính độ lệch chuẩn bằng công thức dưới đây :

– Monte Carlo

Sau đó là cách tiếp cận toàn cầu để tính VaR :

1. Mô phỏng một số trong những lượng rất to lớn N cách lặp, ví dụ N>10,0002. Cho mỗi bước lặp i, i2.1. Tạo tình cờ một kịch phiên bản được địa thế căn cứ trên một phân bố xác suất về phần đông hệ số rủi ro (giá trị cổ phiếu, tỷ giá ăn năn đoái, tỷ suất, vv) nhưng ta cho là chúng trình bày những dữ liệu quá khứ (historical data). Lấy ví dụ ta mang sử từng hệ số khủng hoảng rủi ro được phân bố chuẩn chỉnh với hy vọng là giá trị của hệ số khủng hoảng ngày hôm nay. Và xuất phát điểm từ 1 tập hòa hợp số liệu thị trường tiên tiến nhất và từ quy mô xác suất trên ta rất có thể tính mức dịch chuyển của mỗi hệ số rủi ro khủng hoảng và mối đối sánh giữa những hệ số không may ro.2.2. Tái đánh giá danh mục đầu tư Vi vào kịch phiên bản thị trường trên.2.3. Cầu tính tỷ suất sinh ra lợi nhuận (khoản lời/lỗ) ri = Vi − Vi−1 (giá trị danh mục chi tiêu ở bước i−1).3. Xếp các tỷ suất sinh lợi ri theo lắp thêm tự giá trị từ rẻ nhất cho cao nhất.4. Tính VaR theo độ tin cậy và tỷ lệ tỷ lệ (percentile) số liệu ri. Ví dụ: nếu ta mô bỏng 5000 kịch phiên bản và nếu độ tin cẩn là 95%, thì VaR là giá trị thứ 250. Trường hợp độ tin yêu là 99%, VaR là giá trị thứ 50.5. đôi khi tính không nên số tương ứng cho từng VaR, nếu số lượng N càng cao thì sai số càng nhỏ.

3 – Backtesting

Bảng sau đây trình bày ưu thế và nhược điểm của bốn phương pháp tính VaR :

Khi lựa chọn một phương pháp tính VaR, ta yêu cầu phải suy xét những tiêu chuẩn nhất định như chi tiêu thực thi, tính phức tạp cũng giống như tính hoạt bát của mô hình, giải pháp tổng đúng theo và khai quật dữ liệu. Theo các báo cáo tài thiết yếu hàng năm của các ngân hàng hay tổ chức tài bao gồm thì tất cả các phương pháp ước tính VaR hầu hết được áp dụng thường xuyên, ví như Deutsche bank áp dụng Monte Carlo trong những khi đó UBS áp dụng cách thức phân tích vượt khứ với một số trong những liệu tổng hợp trong vòng 5 năm. Tuy nhiên, nếu ta không có thể so sánh các phương pháp này, ta hoàn toàn có thể khảo sát hiệu suất của từng phương pháp, tức là ta phải đối chiếu giá trị mong tính VaR với khoản lời/lỗ mà ta thật sự nhấn thấy. Ví dụ, cùng với độ tin tưởng là 99%, nút tổn thất chỉ nên vượt vượt VaR trong khoảng 1% trường hợp, còn nếu như không ta phải thực hiện xem xét lại phương thức tính VaR với coi nó có phù hợp với danh mục chi tiêu hay ko : chính là khái niệm Backtesting. Nếu kết quả tính toán VaR không chính xác, gồm nghĩa khoản lỗ không cân xứng với VaR thì cơ quan quản lý/giám sát thị phần chứng khoán như FSA của anh ấy hay SEC của Mỹ đã phạt nặng bằng phương pháp bắt buộc một bank hay tổ chức tài bao gồm phải tăng vốn cơ bản.

Xem thêm: Định Nghĩa Net Migration Là Gì Khác Nhau, Định Nghĩa Và Giải Thích Ý Nghĩa

4 – Kết luận

Khái niệm VaR được cải tiến và phát triển để cung cấp một review tổng quát mắng về khủng hoảng rủi ro của một danh mục đầu tư, một sản phẩm tài chính, một loại thị phần (tiền tệ, thích hợp đồng tương lai, vv), vv vào một môi trường thiên nhiên kinh tế bình thường trong đó không tồn tại các trường phù hợp xấu tuyệt nhất (worst case scenarios). Nhưng mà VaR cũng có vài giới hạn, chẳng hạn như vấn đề tổng hợp, khai thác dữ liệu, hay sự việc thiếu thông tin về tổn thất buổi tối đa khi xẩy ra một trường phù hợp xấu như to bố, vv. Vì tại sao này mà các cơ quan đo lường và thống kê thị trường kinh doanh thị trường chứng khoán bắt buộc những ngân mặt hàng phải review VaR một biện pháp độc lập, khách quan đối với những trả thuyết về quy mô xác suất vào trường hòa hợp xảy ra những kịch bạn dạng thảm họa : sẽ là stress testing, ví như khoản lỗ buổi tối đa là từng nào khi thị phần giảm bất ngờ đột ngột 10%−20%.