Normalmente se define el riesgo como la incertidumbre sobre los ingresos netos futuros.
El método del valor nominal significa que si el costo de la inversión inicial es W y el riesgo de la inversión es W, puede haber una pérdida total.
El método de sensibilidad mide las pérdidas causadas a la cartera de inversiones por cambios adversos en los factores en cada unidad del mercado.
El método de volatilidad utiliza la desviación estándar de las rentabilidades como medida de riesgo.
En términos generales, el VaR utiliza teoría financiera razonable y teoría estadística matemática para medir cuantitativamente el riesgo de mercado que enfrenta un activo determinado. El modelo VaR se deriva de la fusión de dos teorías financieras: una es la fijación de precios de activos y el análisis de sensibilidad de los activos; la otra es el análisis estadístico de los factores de riesgo.
VaR describe la pérdida máxima que puede ocurrir en el mercado en circunstancias normales, pero a veces ocurren emergencias inesperadas en el mercado, lo que puede conducir a enormes pérdidas de activos de inversión, lo cual es difícil de medir por VaR. Por lo tanto, se ha propuesto el método de pruebas de estrés o análisis de escenarios para probar la pérdida potencial máxima de los activos de inversión en escenarios extremos de mercado.
2. Principios básicos y métodos de cálculo del VaR
(1) Principios básicos del cálculo del VaR
¿Qué significa la interpretación literal del VaR? ¿Riesgo de valor? , comúnmente conocido como? ¿Valor en riesgo? ¿aún? ¿Valor en riesgo? Su significado se refiere a la pérdida máxima que puede sufrir un activo financiero o una cartera de inversiones bajo las fluctuaciones normales del mercado.
Exactamente, ¿qué describe el VaR? ¿Cuál es la pérdida máxima potencial que puede sufrir un activo financiero o una cartera de ellos durante un período de tiempo determinado con un nivel de confianza determinado? ¿aún? Durante un período determinado, ¿el valor de un activo financiero o de una cartera del mismo no disminuirá más allá de qué nivel con cierta probabilidad? ?
Hay dos factores básicos en la definición:? ¿En algún momento en el futuro? Entonces qué. ¿Dada confianza? . Los primeros pueden ser 1 día, 2 días, 1 semana o 1 mes, etc. , y esta última es una condición de probabilidad. Por ejemplo:? El tiempo es 1 día, el nivel de confianza es del 95% y el var de la cartera de acciones es 10.000 yuanes. ? Qué significa:? La cartera de acciones del mañana puede garantizar la preservación del capital con un 95% de certeza y su pérdida máxima no excederá los 10.000 yuanes. ? ¿O no? La probabilidad de que la cartera de acciones pierda más de 10.000 yuanes mañana es sólo del 5%. ?
La mayor ventaja del método VaR es que proporciona un método unificado de medición del riesgo, cubriendo los principales aspectos involucrados en la gestión del riesgo. La pérdida potencial de valor de la cartera se expresa en unidades monetarias, lo que proporciona una descripción sencilla e intuitiva del riesgo de mercado que enfrenta un inversor en un período determinado en el futuro. Hace que los riesgos de diferentes tipos de activos sean comparables y gradualmente se ha convertido en un método de análisis y medición de riesgos que vincula todos los niveles de toda la empresa o institución. Además, el método VaR se puede utilizar para una variedad de productos financieros diferentes y puede medir y acumular los riesgos de diferentes productos financieros y diferentes tipos de activos, por lo que puede usarse para cuantificar de manera integral los riesgos de toda la empresa y de todas las industrias. .
(2) Los principales métodos de cálculo del VaR
Desde el nivel más básico, se puede resumir en dos tipos: método de valoración parcial y método de valoración completa.
El método de distribución delta normal es un método de estimación local típico; el método de simulación histórica y el método de simulación de Monte Carlo son métodos de estimación completos típicos.
1. Método de distribución δ-normal
Ventajas: cálculo simplificado. Sin embargo, debido a su fuerte naturaleza hipotética, no puede manejar el fenómeno de la cola gorda en datos reales y tiene deficiencias como la medición local.
2. Método de simulación histórica
El método de simulación histórica es intuitivo en concepto, simple en cálculo, no requiere supuestos de distribución y puede manejar eficazmente problemas de asimetría y cola gruesa. Además, el método de simulación histórica puede afrontar mejor la no linealidad y las grandes fluctuaciones del mercado, y puede captar diversos riesgos. Las deficiencias del método de simulación histórica también son obvias. Supone que los cambios futuros en los factores del mercado son completamente consistentes con los cambios históricos, lo cual es inconsistente con los cambios en los mercados financieros reales. En segundo lugar, el método de simulación histórica requiere una gran cantidad de datos históricos. En tercer lugar, el método de simulación histórica es muy intensivo desde el punto de vista computacional y requiere una gran potencia informática.
3. Método de simulación Monte Carlo
La diferencia entre el método de simulación Monte Carlo es que los cambios en los precios de mercado no provienen de observaciones históricas, sino de una simulación de números aleatorios.
La idea básica es asumir que los cambios en los precios de los activos dependen de un proceso aleatorio, utilizar simulación por computadora para generar precios aleatorios dentro del rango de tiempo objetivo, luego construir la distribución de los rendimientos de los activos y luego calcular el VaR. .
Las principales ventajas y desventajas del método de simulación Monte Carlo;
Ventajas de (1): puede cubrir el riesgo de precio y el riesgo de volatilidad de posiciones de activos no lineales, e incluso calcular el riesgo crediticio; puede manejar variables que varían en el tiempo, distribuciones no normales, como colas gruesas y asimetría, y situaciones especiales, como situaciones extremas.
(2) Desventajas: requiere tecnología informática compleja y una gran cantidad de muestreo complejo, lo cual es costoso y requiere mucho tiempo para los modelos estocásticos que representan cambios de precios; si se selecciona incorrectamente, conducirá a un modelo; riesgos; se requiere simulación. El número de muestras debe ser lo suficientemente grande como para que la distribución estimada se acerque a la distribución real.
En tercer lugar, la aplicación del VaR
La amplitud, simplicidad y practicidad del VaR determinan que tenga una base de aplicación amplia en la gestión de riesgos financieros, principalmente en la gestión y control de riesgos, asignación de activos. y decisiones de inversión, evaluación del desempeño y supervisión de riesgos, etc.
(1) Gestión y control de riesgos
1. Uno de los núcleos de la gestión y control de riesgos es la medición de riesgos, la determinación y asignación de límites de riesgo y el seguimiento de riesgos. La gestión tradicional de límites de riesgo se centra principalmente en el control del tamaño de las posiciones. Sus desventajas: es imposible comparar entre departamentos comerciales; no hay efecto de apalancamiento; no se considera el efecto de descentralización de diferentes departamentos comerciales.
2. En vista de las deficiencias de la gestión de riesgos tradicional, la gestión de riesgos moderna enfatiza tomar el VaR como núcleo, complementado con pruebas de sensibilidad y estrés, para formar diferentes tipos de combinaciones de límites de riesgo.
(2) Decisiones de inversión y asignación de activos basadas en el VaR
El VaR está directamente relacionado con la varianza. Como indicador de límite de riesgo, la varianza es esencialmente una restricción a la varianza.
(3) Evaluación del desempeño basada en el valor del riesgo
¿Cuáles son los indicadores de evaluación del desempeño comúnmente utilizados? ¿Ganancias de capital ajustadas al riesgo? .
(4) Supervisión de riesgos
IV. Cuestiones a las que se debe prestar atención al utilizar el VaR
Durante el proceso de uso se debe prestar atención a los siguientes aspectos. a:
1.VaR no da la pérdida en el peor de los casos. El VaR solo mide el riesgo de mercado bajo cambios normales, pero ¿qué pasa con los cambios extremos de precios en los mercados financieros, como los cambios repentinos en el mercado? ¿colapsar? Espera, el VaR no puede soportarlo. En teoría, el defecto de estas raíces no reside en el VaR en sí, sino en los métodos estadísticos en los que se basa.
2.2. Los resultados de medición del VaR tienen errores
3. El riesgo de distorsión por cambios de posición. El VaR supone que la posición es fija, por lo que al ajustar el período de un día a varios días se debe utilizar la raíz cuadrada de los datos temporales. Sin embargo, este ajuste ignora la posibilidad de que las posiciones comerciales cambien con el mercado durante el período, lo que resulta en una gran diferencia entre el riesgo real y el riesgo medido.