Äärmuslike sündmuste risk: mis jääb VaR-i lävest kaugemale

Lävi ei ole ülempiir

Riskiväärtus ehk VaR võtab kokku kahjumijaotuse kvantiili kindla ajahorisondi ja usaldustaseme juures. Ühe päeva 95% VaR on lävend, mis seostub modelleeritud ühepäevase kahjumijaotuse ülemise sabaga. See ei ole maksimaalne võimalik kahjum, lubatud stopptase ega väide, et homne kahjum on piiratud.

Usaldusnivoo üksi on puudulik. Dollarisumma sõltub portfelli suurusest, varadest, hindamismeetodist ja kasutatavast jaotusest. Ajalooline, parameetriline ja simulatsioonipõhine lähenemine võivad anda erinevaid vastuseid, sest nende eeldused erinevad. Märgi alati märgikokkulepe: mõni süsteem esitab positiivse kahjusumma, teine negatiivse tootlusläve.

Küsi, kui rängad on halvemad tulemused

Oodatav puudujääk uurib keskmist kahjumit valitud halvimas tulemuste osas, käsitledes diskreetse kvantiili piiri asjakohaselt. Seetõttu kirjeldab see sabakahjumite tõsidust, mida üks kvantiil võib varjata. Kahel portfellil võib olla sarnane VaR, kuid sellest lävendist kaugemale jäävad kahjumid võivad olla väga erinevad.

See lisainfo ei muuda mõõdikut eksimatuks. Äärmuslikke vaatlusi on vähe, mistõttu hinnangud võivad olla ebastabiilsed. Lühike valim ei pruugi sisaldada ühtegi järgmisega sarnanevat kriisi. Regulatiivsed tururiskiraamistikud kasutavad kindlates mudelites oodatavat puudujääki, kuid õppearvutus ei ole regulatiivse kapitali hinnang ega tohiks sellest terminoloogiast autoriteeti laenata.

Diskreetse jaotuse puhul pole oodatav sabakahjum alati VaR-i rangelt ületavate kahjumite keskmine. Kui kahjum on null tõenäosusega 97 %, sada tõenäosusega 2 % ja tuhat tõenäosusega 1 %, sisaldab halvim 5 % ka kaht protsendipunkti nulltulemusi. Keskmine on (0,02 × 100 + 0,01 × 1 000) / 0,05 = 240.

Ajalooline puudumine ei tähenda võimatust

Ajalooline simulatsioon hindab praeguse portfelli ümber või lähendab selle väärtust varasemate muutuste korral. Selle läbipaistvus on kasulik, kuid see ei saa automaatselt kujutada valimist väljapoole jäävaid sündmusi. Struktuurimuutused võimenduses, kauplemiskohtades või instrumentides endis võivad panna tuttava ajaloolise šoki täna teisiti mõjuma.

Ka parameetrilised mudelid vajavad kriitilist uurimist. Tootluste normaaljaotuse eeldamine võib alahinnata teatud äärmustulemusi ja sõltuvusi. Ühe päeva riski skaleerimine aja ruutjuurega tugineb piiravatele sõltuvus- ja jaotuseeldustele; see ei ole universaalne reegel mittelikviidsete positsioonide ega mittelineaarsete toodete jaoks. Näita tundlikkust alternatiivsetele eeldustele, mitte ära esita üht mudelit portfelli objektiivse omadusena.

Äärmuslik sõltuvus ja likviidsus kuuluvad kokku

Äärmuslik koosliikumine võib erineda tavaliste päevade põhjal mõõdetud korrelatsioonist. Mitut näiliselt hajutavat positsiooni võib rahastamise karmistudes olla korraga raske müüa. Kahjumid võivad seejärel suurendada tagatisnõudeid, mis sunnivad müüma ja tekitavad täiendava hinnasurve. Staatiline tootlusjaotus võib selle tagasiside välja jätta.

Lisa stsenaariumid hinnavahe laienemise, täitmise viibimise ja kättesaamatute riskimaanduste jaoks. Optsioonide või võimendatud toodete korral hinda positsioon muutuvate tundlikkuste juures ümber, mitte ära ekstrapoleeri üht väikese liikumise hinnangut. Ka tegevuskatkestused võivad muuta hallatava ebasoodsa hinnaliikumise suuremaks realiseeritud kahjumiks. Riskimõõtmine on puudulik, kui eeldab igas äärmussündmuses täiuslikult toimivat väljumisprotsessi.

Kasuta mitut vaatenurka ja uuri erandeid

Täienda kvantitatiivseid jaotuse saba riskimõõdikuid stsenaariumikahjumite, kontsentratsiooniaruannete ja rahavoo stressitestidega. Igaüks toob esile midagi erinevat. Kui tegelik kahjum ületab modelleeritud VaR-piiri, uuri, kas sündmus sobib eeldatud ületamissagedusega, kas mudelit rakendati õigesti ja kas aluseks olev jaotus on muutunud.

Ära kalibreeri ümber üksnes selleks, et hiljutised erandid kaoksid. Säilita varasemad prognoosid, et mudelit saaks ausalt hinnata. Kasulik äärmusriski aruanne selgitab, mida see hõlmab ja mida mitte, kui ebakindel hinnang on ning millised otsused sellest sõltuvad. Suurim oht on sageli käsitleda kompaktset statistikut loana eirata selle loonud eeldusi.

Vaata nii ületuste arvu kui ka kahjumi tõsidust

Prognoos ja kontrolltulemus peavad mõõtma sama portfelli. Eilsete positsioonide riski ei saa otse võrrelda tulemusega, mis sisaldab uusi tehinguid ja väljamakseid. Püsipositsioonide tulemus kontrollib mudelit, tegelik konto kogu protsessi. Nende segamine peidab ületuse põhjuse.

Täiuslikult kalibreeritud pideva kahjumi mudelis ületatakse ühe päeva 99 % VaR-i ühel protsendil päevadest. Kahesaja viiekümne päevaga on oodatav arv 2,5. Sõltumatuse ja püsiva tõenäosuse korral on vähemalt ühe ületuse võimalus 1 − 0,99²⁵⁰ ≈ 91,9 %. Üks ületus ei tõesta mudeli läbikukkumist.

Napilt läve ületav ja kümme korda suurem kahjum loetakse mõlemad üheks ületuseks, kuid tagajärjed erinevad. Kontrolli summasid, tingimusi ja enne sündmust antud prognoosi. Mudel võib sagedust tabada, kuid rahastusraskustest tekkinud suuri kahjumeid mitte.

Kõrgem usaldusnivoo jätab vähem sabavaatlusi. Tuhande võrdse kaaluga stsenaariumi halvim protsent koosneb kümnest tulemusest. Ühe asendamine võib keskmist märgatavalt muuta. Näita arvu, kaale ja tundlikkust suurimate kahjumite suhtes; komakohad ei lisa uusi andmeid.