Historisk VaR

økonomisk-ordbog

Historical VaR eller Historical Simulation VaR er en metode til at estimere VaR (Value at Risk), der bruger historiske data.

En af måderne at beregne VaR ved den historiske metode er ved at akkumulere tidligere afkast og sortere dem fra højeste til laveste. Dernæst identificerer vi de 5 % af dataene med det laveste afkast, og det største af de 5 % af de laveste afkast vil være VaR.

Dataene til at beregne den historiske VaR er de historiske priser på værdipapirerne.Derfor vil en større historisk serie (for eksempel 5 eller 10 år) resultere i højere simulerede resultater og vil derfor være mere præcis end en 3-måneders historisk serie.

Den største ulempe ved den historiske model til at beregne VaR er, at det antages, at de tidligere opnåede afkast vil blive gentaget i fremtiden.

VAR ved historisk simulering er en af ​​måderne at beregne VaR på, altid lidt mere besværlig end den parametriske VaR og mindre præcis end VaR ved simulering af Monte Carlo. Det handler om at anvende historiske variationer i kursen på værdipapirerne på porteføljen af ​​finansielle aktiver for at generere kontrastable scenarier med den oprindelige position (kendt som spot på engelsk), og generere forskellige mulige simulerede resultater, hvorfra VAR vil blive opnået.

Eksempel på historisk VaR ved 95 % konfidens

Selvom der normalt bruges hundredvis af data til at beregne VaR for at forenkle forståelsen, vil vi kun bruge 40 data. Forestil dig et aktiv, der har haft følgende resultater i løbet af de sidste par år:

2015201620172018
januar2,00%3,06%0,00%8,15%
februar4,05%-3,56%-2,14%-2,95%
marts-2,85%7,81%4,69%1,69%
April6,25%2,75%2,25%-7,35%
Kan3,00%1,13%1,88%
juni2,50%-8,75%-5,25%
juli-7,00%4,81%1,09%
august1,45%15,81%9,49%
september12,65%-10,19%-6,11%
oktober-8,15%3,88%2,33%
november3,10%3,13%1,88%
december2,50%5,25%1,88%

Hvis vi ønsker at beregne VaR ved 95 % konfidens, skal vi vælge de 5 % af de værste resultater, som i dette tilfælde er 2 (5 % af 40 data). Vi vælger så det næstdårligeste resultat i hele perioden, som er -8,75%. Hvis vi antager, at investeringen i dette aktiv er 1 million euro, vil 5 % VaR være 87.500 euro, det vil sige, at der er 5 % sandsynlighed for at miste mindst 87.500 euro og 95 % sandsynlighed for, at dette tab er mindre. Derfor bliver virksomheden nødt til at tage højde for, at fem ud af hver 100. måned vil miste mindst 87.500 euro, eller at én ud af hver 20. måned vil tabe mindst 87.500 euro.

Jo flere historiske data vi har, jo mere nøjagtig vil VaR-målingen være.

Trin til at beregne VAR ved historisk simulering af en portefølje

De trin, der skal følges, er disse:

1. Udvælgelse af rækken af ​​historiske priser for vores portefølje og beregning af vægten af ​​hver af dem i porteføljen.

2. Beregning af de kontinuerlige feltvariationshastigheder:

3. De opnåede variationssatser anvendes på markedskursen for hvert af værdipapirerne (vi bruger kontinuerlig kapitalisering, men sammensat kapitalisering kan også bruges).

4. De mulige værdier af underporteføljen beregnes baseret på hvert værdipapirs position i porteføljen og den simulerede pris.

5. Beregning af egenkapital i hvert af de simulerede scenarier. For at gøre dette tilføjer vi resultaterne opnået fra hver titel.

6. Beregning af variationsraten for den simulerede portefølje i forhold til den oprindelige portefølje (markedsværdien af ​​initial- eller spotporteføljen).

7. Beregning af VaR. Til dette er vi nødt til at vælge niveauet af tillid.

Monte Carlo simulering

Tags.:  Forretning USA Colombia 

Interessante Artikler

add