Value-at-risk (VaR) er et mye brukt mål på nedsideinvesteringsrisiko for en enkelt investering eller en portefølje av investeringer. VaR gir maksimalt tap på dollar på en portefølje over en spesifikk tidsperiode for et visst nivå av tillit. Ofte er tillitsnivået valgt for å gi en indikasjon på halerisiko; det vil si risikoen for sjeldne, ekstreme markedsbegivenheter.
Basert på en VaR-beregning kan for eksempel en investor være 95% sikker på at det maksimale tapet på en dag på en aksjeinvestering på 100 dollar ikke vil overstige 3 dollar. VaR ($ 3 i dette eksemplet) kan måles ved å bruke tre forskjellige metodologier. Hver metodikk er avhengig av å skape en fordeling av investeringsavkastningen; på en annen måte tildeles alle mulige investeringsavkastninger en sannsynlighet for å forekomme over en spesifikk tidsperiode. (Se også en introduksjon til Value at Risk (VaR) .)
Hvor nøyaktig er VaR?
Når en VaR-metodikk er valgt, er det en ganske enkel oppgave å beregne en porteføljes VaR. Utfordringen ligger i å vurdere nøyaktigheten til tiltaket og dermed nøyaktigheten i fordelingen av avkastning. Å vite nøyaktigheten til tiltaket er spesielt viktig for finansinstitusjoner fordi de bruker VaR for å estimere 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, individuelle investorer og bedriftskunder. Under ekstreme markedsforhold som de som VaR prøver å fange opp, kan tapene være store nok til å forårsake konkurs. (Se også hva du trenger å vite om konkurs. )
Hvordan backtest en VaR-modell for nøyaktighet
Risikostyrere bruker en teknikk som kalles backtesting for å bestemme nøyaktigheten til en VaR-modell. Backtesting innebærer sammenligning av det beregnede VaR-målet med de faktiske tapene (eller gevinstene) oppnådd på porteføljen. En backtest er avhengig av nivået av tillit som antas i beregningen. For eksempel vil investoren som beregnet en dags dags VaR på $ 3 på en $ 100 investering med 95% tillit forvente at en dags tap på porteføljen hans vil overstige 3 dollar bare 5% av tiden. Hvis investoren registrerte de faktiske tapene over 100 dager, ville tapet overstige $ 3 på nøyaktig fem av disse dagene hvis VaR-modellen er nøyaktig. En enkel backtest stabler opp den faktiske avkastningsfordelingen mot modellens avkastningsfordeling ved å sammenligne andelen faktiske taps unntak med det forventede antallet unntak. Ryggtesten må utføres over en tilstrekkelig lang periode for å sikre at det er tilstrekkelige faktiske returobservasjoner til å opprette en faktisk returfordeling. For et en-dags VaR-tiltak bruker risikostyrere vanligvis en minstetid på ett år for backtesting.
Den enkle backtesten har en stor ulempe: den er avhengig av utvalget av faktiske avkastninger som er brukt. Tenk igjen på investoren som beregnet en $ 3-dagers VaR med 95% tillit. Anta at investoren foretok en backtest over 100 dager og fant nøyaktig fem unntak. Hvis investoren bruker en annen 100-dagers periode, kan det være færre eller større antall unntak. Denne prøveavhengigheten gjør det vanskelig å fastslå nøyaktigheten til modellen. For å løse denne svakheten kan statistiske tester implementeres for å belyse om en backtest har mislyktes eller bestått.
Hva gjør du hvis backtest mislykkes
Når en backtest mislykkes, er det en rekke mulige årsaker som må tas i betraktning:
Feil returfordeling
Hvis VaR-metodikken antar en returfordeling (f.eks. En normal fordeling av avkastning), er det mulig at modellfordelingen ikke passer godt til den faktiske distribusjonen. Statistiske tester av passform kan brukes for å kontrollere at modellfordelingen passer til de faktiske observerte dataene. Alternativt kan en VaR-metodikk som ikke krever distribusjonsforutsetning brukes.
En feil spesifisert VaR-modell
Hvis VaR-modellen bare fanger opp aksjemarkedsrisiko mens investeringsporteføljen er eksponert for andre risikoer som renterisiko eller valutarisiko, er modellen feilfeil. I tillegg, hvis VaR-modellen ikke klarer å fange opp korrelasjonene mellom risikoene, anses den for å være feil spesifisert. Dette kan utbedres ved å inkludere alle gjeldende risikoer 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 spesifikt må de faktiske tapene ekskludere gebyrer eller andre slike kostnader eller inntekter. Tap som bare representerer risikoer som kan modelleres, blir referert til som "rene tap." De som inkluderer gebyrer og andre slike ting er kjent som "skitne tap." Backtesting må alltid gjøres ved bruk 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 tilbyr nyttig informasjon om eksponering i verste fall, er den sterkt avhengig av avkastningsfordelingen som er brukt, særlig distribusjonshalen. Siden halehendelser er så sjeldne, hevder noen utøvere at ethvert forsøk på å måle halesannsynligheter basert på historisk observasjon iboende er feil. Ifølge Reuters, "VaR kom inn for opphetet kritikk etter finanskrisen da mange modeller ikke klarte å forutsi omfanget av tapene som ødela mange store banker i 2007 og 2008."
Grunnen? Markedene hadde ikke opplevd en lignende hendelse, så den ble ikke fanget i halene til distribusjonene som ble brukt. Etter finanskrisen i 2007 ble det også klart at VaR-modeller ikke er i stand til å fange opp all risiko; for eksempel basisrisiko. Disse tilleggsrisikoer blir referert til som "risiko ikke i VaR" eller RNiV.
I et forsøk på å adressere disse manglene, supplerer risikosjefer VaR-tiltaket med andre risikotiltak og andre teknikker som stresstesting.
Bunnlinjen
Value-at-Risk (VaR) er et mål på worst-case tap over en spesifisert tidsperiode med et visst nivå av tillit. Målingen av VaR henger sammen med fordelingen av investeringsavkastningen. For å teste om modellen nøyaktig representerer virkeligheten, kan backtesting gjennomføres. En mislykket backtest betyr at VaR-modellen må revurderes. En VaR-modell som passerer en backtest bør imidlertid fortsatt suppleres med andre risikotiltak på grunn av manglene ved VaR-modellering. (Se også Hvordan beregne investeringsavkastningen. )
